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Triton 推理服务器允许团队从基于 GPU 或 CPU 的基础设施上的本地存储、Google Cloud 平台或 AWS S3 部署通过各种框架（TensorFlow、PyTorch、TensorRT Plan、Caffe、MXNet 或自定义框架）训练的 AI 模型。 第一：triton X-100 破膜的原理到底是什么，我以前看过的资料是它是个脂溶性的东东，可以溶解细胞膜和核膜的脂质，从而形成孔洞，让抗体进入，所以有人说triton x-100又叫打孔剂。 一般用0.3%的浓度，PBS稀释。 但是总有人问我，如果是膜蛋白染色，破不破膜？ Triton 的教程, 其实英文和中文版都很少, 知乎上有一些文章, 比如 杨军：谈谈对OpenAI Triton的一些理解 陈清扬：OpenAI Triton：25行代码实现cuBLAS GEMM 95%以上的性能 科研败犬丶：OpenAI/Triton MLIR 第一章: Triton DSL 这些文章相对来说是比较专业的.
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下图示展示了一个包含两个模型的示例：model0（检测模型）和model1（分类模型）。 假设Triton当前没有处理任何请求，当两个请求同时到达，每个模型一个，Triton会立即将它们都调度到GPU上，并且GPU的硬件调度程序开始 并行处理两个计算。 哪位好心人会稀释triton X-100？ 新手小白想知道大佬都是怎么移triton的啊，我发现好粘稠啊，吸管和移液枪没法定准量，不知道怎么稀释triton，想要稀释成0.3%triton，来配… Triton 是一种在性能与易用性上做的尝试，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享内存层级（Shared Memory）上进行编程，即用户可以控制在共享内存层级上的 tile 大小，从而可以在一定程度上 tune.
Triton (openai)如何实现splitk和streamk? 如题，小弟不知道该如何实现，有没有大佬能指点一下，或者有现成的代码借鉴？ 显示全部 关注者 12
TVM、Triton 与 Mojo 这三个技术各自在深度学习编译和执行领域中扮演着重要的角色。 为了全面理解它们之间的发展关系及Mojo的潜在能力，我们接下来探讨一下它们各自的功能、设计理念以及相互之间的衔接和未来发展。 感觉比较困难，因为triton很核心的tensor类编程要求了tensor和vector能力的交互。而npu本质还是加速器，编程能力不强。 2024.May.24更新如下 有希望，因为Ascend的整体编程模型是SPMD（Single Program Multiple Data）这和triton是一致的，对于耦合架构而言，tensor vector的交互似乎也解决了。但整个compiler工程的工作量. 修改02-fused-softmax.py的Triton算子程序 Triton算子的原始代码如下，它表示Softmax算子的计算逻辑，这也是本次实验的原始输入， 我们不会对算子核心的计算逻辑做任何修改，我们的目标是通过这样的Triton-DSL来自动生成RISCV平台的可执行代码；
