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- 如何入门 OpenAI Triton 编程? - 知乎
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
- NVIDIA Triton是什么？ - 知乎
一、NVIDIA Triton Triton 是英伟达开源的推理服务框架，可以帮助开发人员高效轻松地在云端、数据中心或者边缘设备部署高性能推理服务器，服务器可以提供 HTTP gRPC 等多种服务协议。 Triton Server 目前支持 Pytorch、ONNXRuntime 等多个后端，提供标准化的部署推理接口，同时提供了模型批处理、模型融合
- 有没有模型推理服务化框架Triton保姆级教程？ - 知乎
Triton Mult-Model Execution Diagram 默认情况下，如果同时到达多个针对同一模型的请求（比如同时有两个请求分类模型model1），Triton会通过在GPU上 一次只调度一个来序列化它们的执行，如下图所示。
- TVM,MLIR,Triton等深度学习编译器的主要区别是什么？
去年被邀请了，当时自己只有MLIR的经验，那时候主要在做Affine、Memref这些偏后端的dialect，对深度学习的了解仅是Pytorch框架和AI模型的适配，不了解真实的用户需求。今年投入到Triton的开发了，对TVM、IREE也都有了源码级的了解，搓了一些算子，跟着猛猿老师学习过vllm，在此表达下我的看法。 一
- 如何入门 OpenAI Triton 编程? - 知乎
Triton，本文指 OpenAI Triton，先看官方介绍， Triton is a language and compiler for parallel programming It aims to provide a Python-based programming environment for productively writing custom DNN compute kernels capable of running at maximal throughput on modern GPU hardware
- 如何理解TVM、Triton、Mojo之间的发展关系？ - 知乎
Mojo的目标是通过专用的硬件设计来实现高效率的深度学习计算。 ### 发展关系 - **协作与竞争**：TVM、Triton和Mojo都在深度学习编译器和优化领域内工作，它们之间既有合作也有竞争。 TVM和Triton都是开源项目，拥有活跃的社区，而Mojo则可能更专注于专用硬件的优化。
- CUDA和Triton哪个好用? - 知乎
0x00 前言 本文介绍vLLM中Triton Merge Attention States Kernel的实现，与 pytorch原生实现相比，该Triton kernel最高可实现 3-5 倍以上的算子加速。
- 如何看待字节 Seed 开源的 Triton-distributed (专为计算-通信重叠优化设计)？
2 2 传统通信重叠策略 传统方法将原始计算和通信操作分解为多个块，然后通过精心调度操作来潜在地重叠通信与计算。分解中的分区数量与张量并行中的设备数量一致（或是其两倍，以更好地利用双向数据传输）。限制分区数量可以避免复杂的调度并减少可能的调度开销。图3展示了一个ReduceScatter
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