CUDA操作¶
CUDA操作实现提供了使用Triton和自定义CUDA内核的高性能GPU操作。
📋 概述¶
CUDA操作通过自定义内核优化，实现最佳GPU性能。
🎯 Triton内核¶
逐元素操作¶
Python
@triton.jit
def elementwise_kernel(x_ptr, y_ptr, output_ptr, n_elements, BLOCK_SIZE: tl.constexpr):
pid = tl.program_id(0)
block_start = pid * BLOCK_SIZE
offsets = block_start + tl.arange(0, BLOCK_SIZE)
mask = offsets < n_elements
x = tl.load(x_ptr + offsets, mask=mask)
y = tl.load(y_ptr + offsets, mask=mask)
output = x + y
tl.store(output_ptr + offsets, output, mask=mask)
规约内核¶
Python
@triton.jit
def reduction_kernel(input_ptr, output_ptr, n_elements, BLOCK_SIZE: tl.constexpr):
pid = tl.program_id(0)
block_start = pid * BLOCK_SIZE
offsets = block_start + tl.arange(0, BLOCK_SIZE)
mask = offsets < n_elements
data = tl.load(input_ptr + offsets, mask=mask, other=0.0)
result = tl.sum(data)
tl.store(output_ptr + pid, result)
🚀 优化特性¶
- 自动调优
- 内核融合
- 共享内存利用
- 线程块优化