主要观点总结
本文介绍了PyTorch通过OpenAI开发的Triton语言编写内核来加速LLM推理，实现了和CUDA类似甚至更佳的性能。文章详细阐述了CUDA和Triton的定义及其优势，并介绍了PyTorch如何实现CUDA-free推理。同时，文章还讨论了模型推理的过程，包括内核架构、模型推理实现方式、基准测试等。
关键观点总结
关键观点1: CUDA与Triton的介绍与优势
CUDA是英伟达开发的用于并行计算平台和应用程序的编程API，能让开发者通过GPU开展高性能计算。Triton是一种用于编写高效自定义深度学习基元的语言和编译器，旨在实现更高的可移植性和更高的抽象层。
关键观点2: PyTorch实现CUDA-free推理的方式
PyTorch通过100%使用Triton内核实现了FP16推理，使用OpenAI的Triton语言执行计算任务。这有助于解决CUDA版本与PyTorch匹配的问题，提高了模型的可移植性。
关键观点3: 模型推理的过程
模型推理包括内核架构、模型推理实现方式等。其中，内核架构主要由矩阵乘法、注意力机制等组成。模型推理实现方式则需要手写Triton内核或使用torch.compile自动生成。
关键观点4: 基准测试结果
在英伟达H100和A100上进行的基准测试表明，Triton内核的性能可以达到CUDA内核的76%～82%。然而，仍然存在一些性能差距，需要进一步优化矩阵乘法和注意力机制等关键原语的内核性能。
关键观点5: 未来展望
未来，PyTorch计划进一步优化矩阵乘法，探索FlexAttention和FlashAttention-3等新技术，并探讨端到端FP8 LLM推理的可能性。这些优化和新技术有望进一步缩小Triton和CUDA间的性能差距。
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新智元报道 编辑：乔杨 Frey 【新智元导读】 用英伟达的GPU，但可以不用CUDA？ PyTorch官宣，借助OpenAI开发的Triton语言编写内核来加速LLM推理，可以实现和CUDA类似甚至更佳的性能。 试问，有多少机器学习小白曾被深度学习框架和CUDA的兼容问题所困扰？ 又有多少开发者曾因为频频闪烁的警报「CUDA版本必须与安装的PyTorch匹配！！！」而企图炸键盘？ 无论是TensorFlow还是Pytorch，GPU和CUDA搭配的概念早已深入骨髓。 如果我说，就在昨天，有款为LLM「量身定做」的CUDA-free推理上新了！你激不激动？ 原文地址：https://pytorch.org/blog/cuda-free-inference-for-llms/?hss_channel=tw-776585502606721024 那么，让我们紧跟Pytorch的官方技 术博客，一探究竟！看看它是如何将「自由」变为现实！ GPU的好搭子CUDA CUDA（Compute Unified Device Architecture）到底是何方神物？为何被视为GPU的好搭
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