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cuda測試gpu性能

科技更新时间:2025-02-23 19:57:40

轉載：機智客

我們知道，面對現在的AI深度學習框架，沒個好點的GPU顯卡簡直都不好意思出手。要說有錢人瞧不上我們窮人倒也罷了，就連現在的人工智能程序都可能瞧不上——如果你的顯卡不夠檔次的話。深度學習要用強悍的GPU，而GPU又離不開CUDA運算平台。生于斯時，深度學習的技術高度就好比CUDA這類編程的難度，不是考驗你的智商就是考驗你的财商。不免會把許多愛好者學習者拒之門外，讓人望洋興歎。

而現在，高産如那啥啥的OpenAI再次出手，這次他們推出一種新的語言和編譯器——Triton。據聲稱，這種新的編程語言Triton隻要25行代碼，就能在FP16矩陣乘法shang上達到與cuBLAS相當的性能。正如Triton項目的負責人Philippe Tillet說的，我們的目标是使Triton成為深度學習CUDA的可行替代方案。

cuda測試gpu性能（面向GPU人工智能的編程語言Triton誕生）1

這個起源于2019年一次學術會議上的一篇論文中。Tillet解決的問題是如何開發一種cuDNN更具表現力的語言，既能夠處理神經網絡中涉及的矩陣的各種操作，同時兼具可移植性且以及和cuDNN相媲美的性能。

這個就不得不涉及到GPU的一點知識。現代的GPU大緻可以分為DRAM、SRAM、ALU三個組件，而要想對這些資源進行調度管理則是非常複雜，即便是熟悉CUDA的程序員，也要費時費力大傷腦細胞。而Triton的功能特點就是将這些優化過程完全自動化，讓開發者可以更好地專注于并行代碼的高級邏輯。

要說這個Triton能有如此良好的性能，還是要來自于以Triton-IR為中心的模塊化系統架構，這是一種基于LLVM的中間表示。目前呢，它已經在github上開源了一個項目，有興趣的朋友可以去看看。作為一款剛誕生的小家夥，這個新出的編程語言隻支持英偉達GPU，甚至還沒有CPU版本，不過官方已經表态AMD的GPU以及CPU的版本正在開發中。拭目以待吧。

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