tl.load:用于于从由指针定义的内存位置加载数据。 tl.store:用于将张量的数据写入由指针定义的内存位置。 tl.program_id(axis):返回当前程序实例在指定轴上的ID。axis 是一个常量,指定你想要查询的轴。 tl.arange:在半开区间[start, end)内返回连续值,用于生成从 0 开始的偏移量。 元数据就是描述数据本身的...
accumulator = tl.zeros((BLOCK_SIZE_M, BLOCK_SIZE_N), dtype=tl.float32) for k in range(0, tl.cdiv(K, BLOCK_SIZE_K)): a = tl.load(a_ptrs, mask=offs_k[None, :] < K - k * BLOCK_SIZE_K, other=0.0) b = tl.load(b_ptrs, mask=offs_k[:, None] < K - k * BLOCK_SIZ...
mean = tl.load(Mean + row) rstd = tl.load(Rstd + row) # Compute dx # 计算 ds xhat = (x - mean) * rstd wdy = w * dy xhat = tl.where(mask, xhat, 0.) wdy = tl.where(mask, wdy, 0.) c1 = tl.sum(xhat * wdy, axis=0) / N c2 = tl.sum(wdy, axis=0) / N d...
a = tl.load(a_ptrs, mask=offs_k[None, :] < K - k * BLOCK_SIZE_K, other=0.0) b = tl.load(b_ptrs, mask=offs_k[:, None] < K - k * BLOCK_SIZE_K, other=0.0) # We accumulate along the K dimension. # 通过着 K 维度进行累加。 accumulator = tl.dot(a, b, accumulator) ...
y = tl.load(y_ptr + offsets, mask=mask) output = x + y# 将 x + y 写回 DRAMtl.store(output_ptr + offsets, output, mask=mask) 这里引用下robindu大佬对于triton的书写步骤的总结 1)分析并行性并拆分,也就是定义好grid,并明确每个program要完成的运算范围;2)根据范围计算index偏移,并将其转换...
tl.multiple_of(a_ptrs,[16,16])tl.multiple_of(b_ptrs,[16,16])# assume full tilefornow # 现在假设完整的 tile a=tl.load(a_ptrs)b=tl.load(b_ptrs)accumulator+=tl.dot(a,b)a_ptrs+=BLOCK_SIZE_Kb_ptrs+=BLOCK_SIZE_K*ldb c=accumulator.to(tl.float16)offs_cm=tile_m_idx*BLOCK_SIZE...
x=tl.load(x_ptr+offsets,mask=mask)y=tl.load(y_ptr+offsets,mask=mask)output=x+y # Write x+y back toDRAM.# 将 x+y 写回DRAM。 tl.store(output_ptr+offsets,output,mask=mask) 创建一个辅助函数从而: (1) 生成张量, (2) 用适当的 grid/block sizes 将上述内核加入队列: ...
a=tl.load(A_ptr) b=tl.load(B_ptr) acc+=tl.dot(a,b) A_ptr+=BLOCK_SIZE_K*stride_ak B_ptr+=BLOCK_SIZE_K*stride_bk c=acc.to(tl.float16) C_ptr=C_ptr+(offs_b*stride_cb+offs_m[:,None]*stride_cm+offs_n[None,:]*stride_cn) ...
a=tl.load(A) b=tl.load(B) #blocklevelmatrixmultiplication acc+=tl.dot(a,b) #incrementpointerssothatthenextblocksofAandB #areloadedduringthenextiteration A+=BLOCK_K*stride_ak B+=BLOCK_K*stride_bk #fuseleakyReLUifdesired #acc=tl.where(acc>=0,acc,alpha*acc) ...
x=tl.load(x_ptr+offsets,mask=mask)y=tl.load(y_ptr+offsets,mask=mask)output=x+y#Write x+y back to DRAM.# 将 x+y 写回 DRAM。 tl.store(output_ptr+offsets,output,mask=mask) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. ...