Triton-Lang在Transformer优化加速中的实践 | 得物技术

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目录 一、前言 二、GPU 基础 三、Triton 编程实例     1. 向量求和     2. 矩阵乘法     3. 旋转位置编码 四、总结 一 前 言 众所周知，英伟达(Nvidia)自2006年推出CUDA以来，经过近20年的发展，尤其是经历了以卷积为代表的深度学习和近两年以Transformer为基础的LLM的推动，CUDA编程基本上成为了GPU编程的代名词。CUDA作为GPU的编程语言，不仅使用户能充分发挥Nvidia GPU的高性能的并行计算能力，也逐渐构筑了一个包括硬件、驱动、开发库和编程技巧的完备生态链，从而使CUDA成为了人工智能、高性能计算和云计算中的核心依赖。  (图片来源：Triton-lang documentation ) Triton是OpenAI 推出的以python为编程语言基础，专门为深度学习研发和高性能计算而设计的编程语言和编译器，旨在简化和优化GPU编程的复杂操作，降低高性能优化的门槛。 在大模型推理优化领域，已有 ………………………………