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- Triton 语义 | Triton 中文站
Triton 在大多数情况下遵守 NumPy 的语义，但也有一些例外。 在本文档中，我们将介绍 Triton 支持的一些数组计算功能，并讨论 Triton 语义与 NumPy 不同的例外情况。
- Triton-Puzzles-Lite 解读：前置知识 - 知乎
4 具体对张量的计算。注意 Triton 中所有的张量大小都是在编译时已知的。张量语法 在 Triton 中，各种整数、浮点数都可以用多维数组，也就是张量来表示。和 numpy pytorch 中的张量类似，Triton 中的张量支持基本的张量运算语义，包括：
- 深入解析OpenAI Triton中的张量运算语义 - CSDN博客
本文将全面解析Triton中的类型提升、广播机制等核心概念，以及与NumPy的主要差异，帮助开发者更好地理解和使用Triton进行高效GPU编程。 类型提升机制 类型提升(Type Promotion)是当不同数据类型的张量参与运算时，系统自动将它们转换为统一类型的机制。
- Triton 入门 - Agent Digital
Triton 是基于 Python 的，确保你对 Python 的语法、数据结构、函数、面向对象编程等有扎实的掌握。 特别关注 NumPy 库，因为 Triton 经常与 NumPy 数组进行交互。 虽然 Triton 简化了 GPU 编程，但了解 CUDA 的基本概念（如线程、块、网格、共享内存、全局内存）对理解 Triton 的工作原理和进行性能优化非常有帮助。 可以学习 CUDA C C++ 的基础知识。 Kernel (内核)： 在 GPU 上执行的并行计算单元。 Program (程序)： 类似于 CUDA 中的线程块 (block)。 Grid (网格)： 启动内核时指定的程序实例数量。 内存模型： 了解 Triton 中指针、共享内存、全局内存的使用。
- 理解 triton 之基础知识 - Zhang
在 PyTorch 中，张量的维度（或称为“秩”）决定了数据的结构和形状： 1D 张量：向量。 例如，长度为 5 的向量 [1, 2, 3, 4, 5]。 2D 张量：矩阵。 例如，形状为 (3, 4) 的矩阵。 3D 张量：通常用于 NLP，形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)。 4D 张量：通常用于 CV，形状为 (batch_size, channels, height, width)。 在一个 M M 行 N N 列的二维数组中， M M 是第 0 维，即行数； N N 是第 1 维，即列数。 那么怎么肉眼判断更复杂的张量数据维度呢，举例：
- python triton 的使用详解
Triton是一个用于部署深度学习模型的推理服务器，由NVIDIA开发和维护。 它支持多种深度学习框架（如TensorRT、ONNX Runtime等），可以快速、高效地部署在各种硬件平台上。
- [triton]学习笔记：概述 - 知乎
Triton 是一种用于并行编程的语言和编译器，它旨在提供一个基于 Python 的编程环境，帮助高效编写自定义的深度神经网络（DNN）计算核，并在现代 GPU 硬件上以最大吞吐量运行。
- Triton(3)——Triton 语义 - CSDN博客
OpenAI 研发的 Triton 是一个专门为深度学习和高性能计算任务设计的编程语言和编译器，它旨在简化并优化在GPU上执行的复杂操作的开发。 Triton 的目标是提供一个开源环境，以比 CUDA 更高的生产力编写快速代码。
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