# Id of the group this program is in # 本程序所在的组 id group_id = pid // num_pid_in_group # Row-id of the first program in the group # 组内第一个程序的行 id first_pid_m = group_id * GROUP_SIZE_M # If `num_pid_m` isn't divisible by `GROUP_SIZE_M`, the last grou...
上述代码中,num_elems和block_size被声明为编译时常量,使得 Triton 可以在编译阶段优化内核代码。 确定当前块与Program ID 每个线程块(block)在 Triton 中都有一个唯一的 Program ID,用于标识当前线程所在的块。通过tl.program_id,我们可以确定当前线程所在的块,从而计算处理的数据偏移量。 pid=tl.program_id(axis...
# ProgramID# 程序IDpid=tl.program_id(axis=0)# Numberofprogram ids along theMaxis #M轴上程序 id 的数量 num_pid_m=tl # Numberofprograms ids along theNaxis #N轴上程序 id 的数量 num_pid_n=tl.cdiv(N,BLOCK_SIZE_N)# Numberofprogramsingroup # 组中程序数量 num_pid_in_group=GROUP_SIZE...
pid=tl.program_id(axis=0) num_pid_m=tl.cdiv(M,BLOCK_SIZE_M) num_pid_n=tl.cdiv(N,BLOCK_SIZE_N) num_pid_in_group=GROUP_SIZE_M*num_pid_n group_id=pid//num_pid_in_group first_pid_m=group_id*GROUP_SIZE_M group_size_m=min(num_pid_m-first_pid_m,GROUP_SIZE_M) pid_m=firs...
在所有可用的领域专用语言和 JIT 编译器中,Triton 或许与 Numba 最相似:内核被定义为修饰过的 Python 函数,并与实例网格上不同的 program_id 的同时启动。但不同之处值得注意:如下图代码片段所示,Triton 通过对 block 的操作来展示 intra-instance 并行,此处 block 是维数为 2 的幂的数组,而不是单指令多线程...
@triton.jit #需要加这行标识kernel def add_kernel(x_ptr, y_ptr, output_ptr, n_elements, BLOCK_SIZE: tl.constexpr, ): pid = tl.program_id(axis=0) # 对应cuda中的blockIdx.x block_start = pid * BLOCK_SIZE # 对应 blockIdx.x * blockDim.x offsets = block_start + tl.arange(0, ...
pid=tl.program_id(axis=0)grid_n=tl.cdiv(N,BLOCK_SIZE_N)pid_m=pid// grid_npid_n=pid%grid_n 1. 2. 3. 4. 一种可能的解决方案是以促进数据重用的顺序启动块。 在转向下一列之前,可以通过将 GROUP_M 行的块进行「超级分组」来实现此目的: ...
在所有可用的领域专用语言和 JIT 编译器中，Triton 或许与 Numba 最相似：内核被定义为修饰过的 Python 函数，并与实例网格上不同的 program_id 的同时启动。但不同之处值得注意：如下图代码片段所示，Triton 通过对 block 的操作来展示 intra-instance 并行，此处 block 是维数为 2 的幂的数组，而不是单指令...
@triton.jitdef _seeded_dropout( x_ptr, output_ptr, n_elements, p, seed, BLOCK_SIZE: tl.constexpr,): # compute memory offsets of elements handled by this instance # 计算由此实例处理的元素的内存偏移量 pid = tl.program_id(axis=0) block_start = pid * BLO...
pid = tl.program_id(axis=0) block_start = pid * BLOCK_SIZE offsets = block_start + tl.arange(0, BLOCK_SIZE) mask = offsets < n_elements # Load data # 加载数据 x = tl.load(x_ptr + offsets, mask=mask) x_keep = tl.load(x_keep_ptr + offsets, mask=mask) ...