N,K,stride_am,stride_ak,stride_bk,stride_bn,stride_cm,stride_cn,BLOCK_M:tl.constexpr,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)for...
matmul_kernel函数内,可以调用pid = tl.program_id(axis=0)接口来获取当前执行块的编号。一种最容易想到执行顺序是逐行来计算C的结果(注意,块之间是并行的,并不是真正按顺序执行的,但这样讲更容易理解为啥后边能做L2 cache优化)。假设A、B、C都是9*9的,那么如果想算出C的第一行,A矩阵一共需要用到9个block...
#Mapprogramids`pid`totheblockofCitshouldcompute. #ThisisdoneinagroupedorderingtopromoteL2datareuse. #Seeabove`L2CacheOptimizations`sectionfordetails. 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...
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...
program_id(axis=0) #块id,而不是线程id, 其值为[0,9)最大值为8;因为启动的时候grid 3*3启动的 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 # 每个红框里,有多少程序pid; GROUP_SIZE_M是方框在M...
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) ...
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...
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 ...
pid = tl.program_id(0) offs = tl.arange(0, bs) # 从pid计算偏移量 mask = offs < n x = tl.load(x_ptr + offs, mask) # 加载一个值向量,将`x_ptr + offs`视为`x_ptr[offs]` tl.store(z_ptr + offs, x, mask) # 存储一个值向量 ...