如果正好落在了triton想要解决的地方（特点通常是高度并行的纯计算），那么一切都很完美，甚至能比cuda专...
相比于Pytorch的表示方法来说，Triton 能够更多地考虑到 NVIDIA GPU 的硬件特性，它能够使得用户可以在共...
种种因素导致 GPU 编程难度骤增，即使对于具有多年经验的 CUDA 程序员也是如此。Triton 的目的是将这些优化过程自动化，以此让开发人员更专注于并行代码的高级逻辑。出于对泛用能力的考量，Triton 不会自动调度跨流处理器的工作，而是将一些重要的算法考虑因素（例如 tiling、SM 间同步）留给开发者自行决定。CUDA vs T...
与Triton底层调用CUDA相关的上市公司主要是英伟达,另外海光信息等国产算力相关公司也有一定关联,具体如下: • 英伟达(NVIDIA):英伟达是Triton底层调用CUDA技术相关的核心上市公司。CUDA是英伟达开发的并行计算平台和编程模型,Triton可以在英伟达的硬件上通过底层调用CUDA来发挥强大的计算能力。英伟达在人工智能计算领域占据重要...
回复@刘成岗: 绕过cuda成功可能性比较高的是triton, 生态一开放就前途无限, cuda和nv硬件绑的太死, 别家gpu/npu跟随cuda不公平//@刘成岗:回复@神的财富管家:都说CUDA护城河很深,从这篇文章来看,至少:1、TPU也能训练;2、 苹果 认为自己做训练芯片也能训练。 哪里不对
PyTorch 和 Triton 正在打破英伟达 CUDA 的垄断 大部分机器学习软件开发框架严重依赖于英伟达 CUDA,并在英伟达 GPU 上表现最佳。但随着 PyTorch 2.0 和 OpenAI Triton 的到来,英伟达 CUDA 对机器学习的垄断地位正逐渐瓦解。即将到来的 PyTorch 2.0 在英伟达 A100 上的训练性能提升了 86%,在 CPU 上的推理性能提升了...
团队表示:「直接用 CUDA 进行 GPU 编程太难了,比如为 GPU 编写原生内核或函数这件事,会因为 GPU 编程的复杂性而出奇困难。」 Facebook AI 研究中心科学家 Soumith Chintala 也在推特上表达了自己对 Triton 的期待: 新发布的 Triton 可以为一些核心的神经网络任务(例如矩阵乘法)提供显著的易用性优势。「我们...
CUDA vs Triton编译器优化对比。 编程模型 在所有可用的领域专用语言和 JIT 编译器中,Triton 或许与 Numba 最相似:内核被定义为修饰过的 Python 函数,并与实例网格上不同的 program_id 的同时启动。但不同之处值得注意:如下图代码片段所示,Triton 通过对 block 的操作来展示 intra-instance 并行,此处 block 是...
今天,OpenAI 正式推出 Triton 1.0,这是一种类 Python 的开源编程语言。即使没有 CUDA 经验的研究人员,也能够高效编写 GPU 代码。例如,它可以用不到 25 行代码写出与 cuBLAS 性能相匹配的 FP16 矩阵乘法内核,后者是许多专业的 GPU 编程者尚且无法做到的。此外,OpenAI 的研究者已经使用 Triton 成功生成了比 PyTorc...
OpenAI 开源了全新的 GPU 编程语言 Triton,它能成为 CUDA 的替代品吗? 过去十年中,深度神经网络 (DNN) 已成为最重要的机器学习模型之一,创造了从自然语言处理到计算机视觉、计算神经科学等许多领域的 SOTA 实现。DNN 模型的优势来自于它的层次结构,这一特征导致其计算量巨大,但也会产生大量高度并行化的工作,特别适...