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...
BLOCK_N:tl.constexpr,BLOCK_K:tl.constexpr):pid=tl.program_id(0)block_m=pid//(N//BLOCK_N)block_n=pid%(N//BLOCK_N)# Initialize accumulatoracc=tl.zeros((BLOCK_M,BLOCK_N),dtype=tl.float32)forkinrange(0,
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...
在所有可用的领域特定语言和即时编译器中,Triton可能和Numba最相似:kernel被定义为一个装饰过的函数,并以不同的 program_id 并行启动在所谓的网格实例上。然而,正如下面的代码片段所示,相似之处仅此而已:Triton 通过对块上的操作来暴露实例内部的并行性——这些小数组的尺寸是二的幂次方——而不是单指令多线程(SIM...
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...
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.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...
其实想要通过triton实现一个batch的gemm非常简单,我们只需要将triton中原先例子里的tl.program_id(axis=0),在这个program_id上再添加一个axis来表示batch维度的并行就可以了,然后针对每个数组的变化由单batch到多batch,只用增加一个大小为矩阵size的stride偏置即可,这种实现方式其实也是cuBLAS中cublasGemmStridedBatched...
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...
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...