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...
num_pid_in_group = GROUP_SIZE_M * num_pid_n # 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` i...
#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...
num_pid_in_group = GROUP_SIZE_M * num_pid_n # 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` i...
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...
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...
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...
# Map the program id to the row of X and Y it should compute. # 映射程序 id 到对应计算的 X 和 Y 的行 row = tl.program_id(0) Y += row * stride X += row * stride # Compute mean # 计算均值 mean = 0 _mean = tl.zeros([BLOCK_SIZE], dtype=tl.float32) ...
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) ...
定义维度:当前程序(线程块)通过tl.program_id 获取自己的pid, 该程序id标识了当前程序的唯一性。tl.program_id和块大小(BLOCK_SIZE)也决定了并行处理时对整个数据块的划分,比如在这个向量数据的处理时,axis=0表示一维的划分,再比如矩阵乘法的操作,当我们用分块矩阵的思路设计内核时,则是在二维层面的操作。