OpenAI, l’entreprise à but non lucratif dont la mission avouée est le développement éthique de l’IA, a en fait publié la toute première version du langage Triton, un projet open source qui permet aux scientifiques de composer en profondeur par GPU. apprendre des tâches sans avoir besoin de connaître les subtilités des programmes GPU pour l’apprentissage automatique.
Triton 1.0 utilise Python (3.6 et versions ultérieures) comme base. Le développeur écrit du code en Python à l’aide des bibliothèques de Triton, qui sont ensuite compilées JIT pour fonctionner sur le GPU. Cela permet l’intégration avec le reste de la communauté Python, actuellement la destination la plus importante pour établir des options d’apprentissage automatique. Il permet également de tirer parti du langage Python lui-même, au lieu de réinventer la roue en développant un nouveau langage spécifique à un domaine.
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Triton’s Les bibliothèques offrent un ensemble de primitives qui, à l’instar de NumPy, fournissent une gamme d’opérations matricielles, par exemple, ou des fonctions qui effectuent des réductions sur des gammes selon certains critères. L’utilisateur intègre ces primitives dans son propre code, dont le @triton. décorateur jit assemblé pour fonctionner sur le GPU. En ce sens, Triton ressemble également à Numba, le travail qui permet de compiler JIT du code Python à forte intensité numérique en un assemblage natif de la machine pour plus de rapidité.
Les exemples de base de Triton au travail incluent un noyau d’ajout de vecteur et un opération softmax fusionnée. Ce dernier exemple, a-t-on déclaré, peut s’exécuter beaucoup plus rapidement que le softmax natif fusionné de PyTorch pour des opérations qui peuvent être effectuées totalement dans la mémoire GPU.
Triton est un jeune projet et actuellement disponible uniquement pour Linux. Ses documents étant encore très peu nombreux, les concepteurs précoces devront peut-être analyser attentivement la source et les exemples. Par exemple, la fonction triton.autotune, qui peut être utilisée pour définir des paramètres d’optimisation de la compilation JIT d’une fonction, n’est pas encore enregistrée dans la zone API Python de la bibliothèque. Néanmoins, triton.autotune est montré dans l’exemple de reproduction matricielle de Triton.
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