OpenAI Triton开始合并AMD ROCm代码，9月20日举行开发者大会
ztj100 2025-05-25 16:48 12 浏览 0 评论
IT之家 9 月 3 日消息，Triton 是一种类似于 Python 的开源编程语言，它可以使没有 CUDA 经验的研究人员顺利编写高效的 GPU 代码（可以理解为简化版 CUDA），而且号称小白也可以写出与专业人士相媲美的代码，就是让用户用相对较少的努力实现最高的硬件性能，但 Triton 初期只支持英伟达 GPU。
OpenAI 声称：Triton 只要 25 行代码，就能在 FP16 矩阵乘法上达到与 cuBLAS 相当的性能。
从 Github 我们可以看到，OpenAI 已经开始在最新的 Triton 版本中合并 AMD ROCm 相关分支代码，暴露了很多此前努力的工作。也就是说，最新 Triton 后端已适配 AMD 平台，可谓意义重大。
通过官方的说法来看，他们已经通过了“test_core.py”上的大多数单元测试环节，但由于各种原因跳过了一些测试。
IT之家注意到，OpenAI 还宣布将于 9 月 20 日上午 10 点至下午 4 点在加利福尼亚州山景城的微软硅谷园区举行 Triton 开发者大会，而日程安排中就包括“将 Triton 引入 AMD GPU”和“Triton 的英特尔 XPU”，预计很快就会摆脱英伟达 CUDA 垄断的历史了。
值得一提的是，Triton 是开源的，比起闭源的 CUDA，其他硬件加速器能直接集成到 Triton 中，大大减少了为新硬件建立 AI 编译器栈的时间。
在此前发布的 PyTorch 2.0 版本中，TorchInductor 便引入了 OpenAI Triton 支持，可为多个加速器和后端自动生成快速代码，同时实现用 Python 取代 CUDA 编程来写底层硬件的代码。也就是说，Triton 已经是 PyTorch 2.0 后端编译器关键构成部分。
实际上，此前 AMD ROCm 则主要是采用 Hipify 工具实现 CUDA 兼容，而随着 AMD 开始为 RDNA 3 消费级显卡提供 ROCm 支持，预计后续将会有更多平台选择适配 AMD 硬件。
相关推荐
- 拒绝躺平，如何使用AOP的环绕通知实现分布式锁
-
如何在分布式环境下，像用synchronized关键字那样使用分布式锁。比如开发一个注解，叫@DistributionLock，作用于一个方法函数上，每次调方法前加锁，调完之后自动释放锁。可以利用Sp...
- 「解锁新姿势」 兄dei，你代码需要优化了
-
前言在我们平常开发过程中，由于项目时间紧张，代码可以用就好，往往会忽视代码的质量问题。甚至有些复制粘贴过来，不加以整理规范。往往导致项目后期难以维护，更别说后续接手项目的人。所以啊，我们要编写出优雅的...
- 消息队列核心面试点讲解（消息队列面试题）
-
Rocketmq消息不丢失一、前言RocketMQ可以理解成一个特殊的存储系统，这个存储系统特殊之处数据是一般只会被使用一次，这种情况下，如何保证这个被消费一次的消息不丢失是非常重要的。本文将分析Ro...
- 秒杀系统—4.第二版升级优化的技术文档二
-
大纲7.秒杀系统的秒杀活动服务实现...
- SpringBoot JPA动态查询与Specification详解:从基础到高级实战
-
一、JPA动态查询概述1.1什么是动态查询动态查询是指根据运行时条件构建的查询，与静态查询（如@Query注解或命名查询）相对。在业务系统中，80%的查询需求都是动态的，例如电商系统中的商品筛选、订...
- Java常用工具类技术文档（java常用工具类技术文档有哪些）
-
一、概述Java工具类（UtilityClasses）是封装了通用功能的静态方法集合，能够简化代码、提高开发效率。本文整理Java原生及常用第三方库（如ApacheCommons、GoogleG...
- Guava 之Joiner 拼接字符串和Map（字符串拼接join的用法）
-
Guave是一个强大的的工具集合，今天给大家介绍一下，常用的拼接字符串的方法，当然JDK也有方便的拼接字符串的方式，本文主要介绍guava的，可以对比使用基本的拼接的话可以如下操作...
- SpringBoot怎么整合Redis，监听Key过期事件?
-
一、修改Redis配置文件1、在Redis的安装目录2、找到redis.windows.conf文件，搜索“notify-keyspace-events”...
- 如何使用Python将多个excel文件数据快速汇总?
-
在数据分析和处理的过程中，Excel文件是我们经常会遇到的数据格式之一。本文将通过一个具体的示例，展示如何使用Python和Pandas库来读取、合并和处理多个Excel文件的数据，并最终生成一个包含...
- 利用Pandas高效处理百万级数据集，速度提升10倍的秘密武器
-
处理大规模数据集，尤其是百万级别的数据量，对效率的要求非常高。使用Pandas时，可以通过一些策略和技巧显著提高数据处理的速度。以下是一些关键的方法，帮助你使用Pandas高效地处理大型数据集，从而实...
- Python进阶-Day 25: 数据分析基础
-
目标：掌握Pandas和NumPy的基本操作，学习如何分析CSV数据集并生成报告。课程内容...
- Pandas 入门教程 - 第五课: 高级数据操作
-
在前几节课中，我们学习了如何使用Pandas进行数据操作和可视化。在这一课中，我们将进一步探索一些高级的数据操作技巧，包括数据透视、分组聚合、时间序列处理以及高级索引和切片。高级索引和切片...
- 原来这才是Pandas!（原来这才是薯片真正的吃法）
-
听到一些人说，Pandas语法太乱、太杂了，根本记不住。...
- python(pandas + numpy)数据分析的基础
-
数据NaN值排查，统计，排序...
- 利用Python进行数据分组/数据透视表
-
1.数据分组源数据表如下所示：1.1分组键是列名分组键是列名时直接将某一列或多列的列名传给groupby()方法，groupby()方法就会按照这一列或多列进行分组。按照一列进行分组...
欢迎 你 发表评论:
- 一周热门
- 最近发表
- 标签列表
-
- idea eval reset (50)
- vue dispatch (70)
- update canceled (42)
- order by asc (53)
- spring gateway (67)
- 简单代码编程 贪吃蛇 (40)
- transforms.resize (33)
- redisson trylock (35)
- 卸载node (35)
- np.reshape (33)
- torch.arange (34)
- npm 源 (35)
- vue3 deep (35)
- win10 ssh (35)
- vue foreach (34)
- idea设置编码为utf8 (35)
- vue 数组添加元素 (34)
- std find (34)
- tablefield注解用途 (35)
- python str转json (34)
- java websocket客户端 (34)
- tensor.view (34)
- java jackson (34)
- vmware17pro最新密钥 (34)
- mysql单表最大数据量 (35)