PyTorch博客 《使用 Triton 加速 2D 动态块量化 Float8 GEMM 简介》

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↑ 点击 蓝字  关注极市平台 作者丨GiantPandaCV 来源丨GiantPandaCV 编辑丨极市平台 极市导读   本文介绍了如何使用Triton加速Float8格式的2D动态块量化矩阵乘法（GEMM）运算。文章提出了GridQuant方法，通过将矩阵划分为256×256的小块和32×32的子块进行处理，结合Warp专用化、张量内存加速器（TMA）和持久化kernel等新技术，实现了比传统方法快近两倍的性能提升，特别适用于大语言模型的推理阶段。   >> 加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿 博客来源：https://pytorch.org/blog/accelerating-gemms-triton/ 这里做了翻译。这篇博客主要讲了如何用 Triton 来优化 Float8 格式的矩阵乘法(GEMM)运算。文章提出了一个叫 GridQuant 的方法，通过把大矩阵分成 256x256 的小块，然后再把每个小块分成更小的 32x32 的格子来处理数据。这种方法比之前的方案快了将近两倍。另外，文 ………………………………