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数据,元类就是类的类,相应的元编程就是描述代码本身的代码,元编程就是关于创建操作源代码(比如修改、生成...
# ProgramID# 程序IDpid=tl.program_id(axis=0)# Numberofprogram ids along theMaxis #M轴上程序 id 的数量 num_pid_m=tl # Numberofprograms ids along theNaxis #N轴上程序 id 的数量 num_pid_n=tl.cdiv(N,BLOCK_SIZE_N)# Numberofprogramsingroup # 组中程序数量 num_pid_in_group=GROUP_SIZE...
pid=tl.program_id(axis=0)# We use a1D launch grid so axis is0.使用1D 启动网格,因此轴为0。 # This program will process inputs that are offsetfromthe initial data.# 该程序将处理相对初始数据偏移的输入。 # For instance,ifyou had a vectoroflength256and block_sizeof64,the programs would ...
stride_cm, stride_cn,BLOCK_SIZE_M: tl.constexpr,BLOCK_SIZE_N: tl.constexpr,BLOCK_SIZE_K: 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...
正如上面提到的,每个程序 (program)实例计算 C 的一个 [BLOCK_SIZE_M, BLOCK_SIZE_N] 矩阵块。 重点是这些块的计算顺序很重要,因为它会影响我们程序的 L2 缓存命中率,而且,简单的行主序排序是行不通的。 pid = tl.program_id(axis=0) grid_n = tl.cdiv(N, BLOCK_SIZE_N) pid_m = pid // grid...
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: ...
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...
- 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。
row_idx = tl.program_id(0) # The stride represents how much we need to increase the pointer to advance 1 row row_start_ptr = input_ptr + row_idx * input_row_stride # The block size is the next power of two greater than n_cols, so we can fit each ...
pid = tl.program_id(axis=0) num_pid_m = tl.cdiv(M, BLOCK_SIZE_M) num_pid_n = tl.cdiv(N, BLOCK_SIZE_N) if GROUP_SIZE_M == 1: pid_m = pid // num_pid_n pid_n = pid % num_pid_n else: num_pid_in_group = GROUP_SIZE_M * num_pid_n group_id = pid // num_pid...