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...
1. Program相当于CUDA编程中的Block,program_id相当于block id。2. CUDA的编程模型从grid-block-thread,被简化为Block-wise,kernel启动时,只需要考虑一个grid中block的布局。比如,grid=(M,N,D/BLOCK_K)表示这个gird是一个3D的block布局。 0x02 vLLM Prefix Prefill Kernel: Prefix Prefill Kernel与Attention Ker...
pid = tl.program_id(axis=0) grid_n = tl.cdiv(N, BLOCK_SIZE_N) pid_m = pid // grid_n pid_n = pid % grid_n 一种可能的解决方案是以一种促进数据重用的顺序启动块。 这可以在转向下一列之前,通过将 GROUP_M 行的块进行「超级分组 (super group)」来实现此目的: # Program ID # 程序...
然后给了一个表格展示cuda的编译器和triton的区别。 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...
"program_id", "rand", "rand4x", "randint", "randint4x", "randn", "randn4x", "ravel", "reduce", "reshape", "sigmoid", "sin", "softmax", "sqrt", "static_range", "static_assert", "static_print", "store", "sum", "swizzle2d", ...
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...
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...
获取标志当前 "program" 的信息(pid)pid = tl.program_id(axis=0) 根据"program" 信息计算输入输出数据地址范围block_start = pid * BLOCK_SIZE; offsets = block_start + tl.arange(0, BLOCK_SIZE) 根据指针载入输入数据x = tl.load(x_ptr + offsets, mask=mask) ...
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: ...
GROUP_SIZE_M:tl.constexpr,#):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_groupfirst_pid_m=group_id*GROUP_SIZE_M ...