登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
TVM/Triton/TileLang 各展所长
首波嘉宾已经就位，精彩议题同步揭晓，快来看看有哪些行业大咖
Triton算子开发指南摘要 本文系统介绍了基于Triton语言的AI算子开发技术，涵盖从基础到进阶的全方位内容。核心要点包括： Block级并行编程模型和关键API详解 完整的开发流程与网格配置策略 生产级向量加法算子实现与性能对比(最高2倍加速) 高级技巧：内存访问优化、计算资源平衡等实战经验 故障排查指南与性能数据分析方法 企业级应用案例与未来技术展望 特别针对昇腾NPU硬件特性，提供了包括
本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署Whisper语音识别-多语言-large-v3语音识别模型 二次开发构建by113小贝镜像，实现高并发、低延迟的语音转文字服务。该镜像基于Triton Inference Server优化，适用于会议实时转录、多语种字幕生成等典型场景，显著提升GPU利用率与服务稳定性。
本文详细介绍了从HuggingFace下载大模型到生产环境部署的完整流程，重点讲解了如何使用TensorRT-LLM优化模型推理性能，并通过Triton Inference Server实现高效部署。文章包含模型转换、Triton配置、容器化部署等实战经验，以及性能优化和常见问题排查技巧，帮助开发者快速掌握大模型部署的核心技术。
本文详细介绍了如何利用Triton Server的Python Backend为YOLOv8模型构建高效的前后处理流水线。通过Python Backend的灵活架构，开发者可以轻松实现图像预处理、模型推理和后处理优化，显著提升目标检测模型的部署效率和性能。文章还提供了批处理优化、动态配置和错误处理等实战技巧，帮助开发者在生产环境中更好地应用YOLOv8模型。
本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署SenseVoice Small镜像，构建高性能语音转写服务。依托NVIDIA Triton推理服务器，该方案支持API调用、并发处理与GPU资源隔离，适用于会议记录、课程听写及办公场景下的实时语音识别，显著提升本地化AI服务的稳定性与工程落地效率。
本文深入解析Triton推理服务器的Python后端开发与配置技巧，涵盖模型部署、动态批次处理、多输入输出配置等核心内容。通过实战代码示例展示如何利用config.pbtxt进行高效模型配置，并分享性能优化与监控的最佳实践，助力开发者提升AI模型部署效率。
本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署MogFace人脸检测模型-large镜像，并利用Triton推理服务器进行性能优化。通过该平台，用户可快速搭建高性能人脸检测服务，应用于安防监控、智能相册等需要实时处理大量图像的场景，显著提升并发处理能力。
本文深入探讨了Triton算子性能调优的核心挑战与实战技巧，特别关注SPMD编程模型在昇腾NPU等硬件上的高效实现。通过内存访问优化、计算资源利用和性能分析工具链的详细案例，帮助开发者提升算子性能至硬件理论值的90%以上，涵盖合并内存访问、共享内存使用和Vector Core极致利用等关键优化策略。
本文详细介绍了在昇腾平台上通过调整BLOCK_SIZE和Tiling策略对Triton算子进行性能调优的实战经验。以Sigmoid算子为例，从初始43微秒优化至7微秒，重点讲解了如何平衡核数、UB空间利用率和计算效率，为开发者提供了实用的性能优化方法论。
本文详细介绍了如何利用Triton在昇腾NPU上实现高性能向量加法，通过Block级并行和SPMD编程模型优化，显著提升计算效率。文章包含五大实战技巧，从内存访问优化到指令级调优，帮助开发者充分发挥昇腾NPU的硬件潜力，实测性能提升达2.54倍。
本文详细介绍了如何利用Triton在昇腾NPU上优化算子性能，相比PyTorch原生实现可提升3倍以上效率。通过Block级并行编程模型和内存访问优化策略，开发者能够精确控制硬件资源，实现计算与内存访问的高效重叠，特别适合处理大规模向量和矩阵运算。
本文深入解析昇腾平台Triton-Ascend编译链路的五层转换机制（Triton→MLIR→AscendNPUIR→LLVM→NPU二进制），揭示性能优化的底层原理。重点剖析CANN7.0+特有的Buffer分配策略、Vector指令映射及UB溢出防护机制，对比CUDA/Triton/Ascend的抽象差异。通过真实案例展示如何通过编译优化实现4.7倍性能提升，提供32B对齐访问、UB容量控制等
本文深入探讨了在昇腾（Ascend）硬件平台上使用Triton框架进行高性能算子开发的全流程技术体系。从架构设计理念出发，解析了Triton kernel与Ascend NPU的协同工作原理，提出三维并行度优化模型和多层次内存访问优化策略。文章包含完整可运行代码示例、基于真实硬件性能数据的优化分析、企业级实践案例和系统化故障排查方法。特别针对矩阵乘法、GELU激活函数等核心算子，详细展示了从原型设
本文探讨了九齿与Triton在AI算子开发中的核心价值和应用。首先区分了Kernel与算子的概念，指出九齿和Triton专注于底层计算优化。相比厂商库，它们在新型算子验证、算子融合和边缘场景优化方面具有优势，并提供更高的开发效率。通过Roofline模型分析了算子性能评估方法，并以RMSNorm算子为例展示了九齿的优化效果，相比PyTorch原生实现可获得数倍性能提升。文章还介绍了九齿提供的完整工
天数智芯通过适配Triton框架实现了国产GPU的高效AI计算，主要优势包括：1）基于LLVM生态的无缝兼容；2）GPGPU架构的高度契合；3）支持Triton Kernels零改写复用。适配工作聚焦编译器层优化，在FlashAttention算子中实现了Block Tiling、MMA指令优化和延时归约等技术，使V2版本性能显著提升。该方案支持开发者直接迁移现有Triton代码，为国产AI芯片生
本文系统介绍了深度学习系统中的四大优化技术：内存管理方面提出了惰性分配和引用计数机制；算子优化详细阐述了循环分块/展开/融合等策略以及SIMD指令优化；AutoTuning技术可自动寻找最优参数；代码生成部分重点介绍了Triton语言及其抽象概念。这些方法从不同维度提升系统性能，包括减少内存分配开销、提高计算并行度、优化数据访存模式等，为深度学习框架的优化提供了完整的技术路线。
本文详解Qwen3-32B大模型在NVIDIA Triton Inference Server上的部署方案，推荐使用TensorRT-LLM后端实现高性能推理，涵盖环境配置、模型编译、服务启动与客户端调用全流程，并提供动态批处理、量化优化与监控集成等生产级优化建议。
本文详细介绍如何使用NVIDIA Triton Inference Server部署通义千问Qwen3-14B大模型，涵盖模型转换、配置编写、服务启动、客户端调用及生产环境优化策略，实现低延迟、高吞吐的工业级推理服务。
摘要：针对ComfyUI插件安装后出现的"Failed to import comfy_kitchen"报错问题，本文提供了一套在RTX3090显卡上强制启用comfy-kitchen官方加速库的解决方案。通过三步操作：1）利用系统级CUDA13.1编译专属Wheel包；2）修改源码绕过硬件检测限制；3）应用自动化补丁脚本，成功在CUDA12.6环境下激活了原本仅支持新架构的F
Triton
——Triton
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
AMD开发者中国社区
CANN开发者社区
腾讯云开发者社区
昇腾开源生态专区
AtomGit开源社区
2048 AI社区
智能体开发者社区
