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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
本文系统介绍了Triton在昇腾AI处理器上的算子调试全流程。首先阐述了Triton调试的重要性及其复杂性来源，然后详细解析了调试工具链，包括Triton内置调试算子、AscendDebugger硬件级调试和CPU/NPU孪生调试策略。文章深入讲解了性能分析工具msProf的使用方法，以及如何识别和分类计算瓶颈、内存瓶颈等性能问题。针对常见调试场景，提供了内存对齐、Atomic操作等问题的具体解决
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
有关，查找相关信息后发现无论是windows还是Linux，在comfyui中与Triton 编译器问题有关的可能出自WanVideo Torch Compile Settings节点。该节点具体作用我也不算很了解，但是禁用或者断去该节点不会影响工作流成功运行，所以在禁用该节点后能够最简单直接得解决以上问题。
本文对比分析了GPU编程模型Triton与昇腾NPU编程模型AscendC的核心差异，重点探讨了在AscendC中优化大模型推理的四大关键技术：KVCache增量解码、稀疏矩阵乘法、混合精度计算和多核负载均衡。通过实测数据验证，AscendC的精细化控制能带来4-5倍性能提升，尤其在长序列场景优势显著。文章还提供了完整代码示例和优化实践指南，揭示了从"抽象编程"到"硬
华为CANN8.0异构计算架构技术解析 本文深入剖析华为CANN8.0的技术创新，重点展示其七层软件栈架构如何通过三大核心技术实现性能突破：1）BiSheng编译器支持Triton前端，降低CUDA算子迁移成本90%；2）智能算子融合引擎实现89%融合覆盖率；3）P-D分离架构优化大模型推理性能20%+。关键技术包括动态资源调度、异构芯片统一封装和AIIR中间表示跨框架迁移能力，并配有Llama-
本文系统解析TritonIR与Ascend指令集的编译器优化技术，探讨从高级中间表示到底层硬件指令的完整降低流程。通过多层IR映射、指令选择算法、内存层次优化和并行模型适配等关键技术，可将算子性能提升至硬件峰值的80%以上。文章详细介绍了TritonIR体系结构、Ascend指令集特性、优化策略及实战案例，为AI编译器开发者提供从理论到实践的完整框架。未来展望部分讨论了AI驱动优化和跨平台编译架构
本文深入解析如何在昇腾AI处理器上通过OpenAI Triton语言实现高性能算子开发与跨架构迁移。Triton-昇腾协同架构的深度解析、基于Block的并行编程模型端到端开发实战示例，以及迁移过程中的典型"坑"与解决方案。关键技术点包括：通过Triton Pythonic前端实现开发效率的5-10倍提升；利用自动代码生成与优化技术达到接近手写Ascend C的85-90%性能；掌握跨架构通用设计
2025 Meet AI Compiler 第 8 期技术沙龙将于 12 月 27 日在上海创智学院举办。
本文系统介绍了Triton算子从CUDA到昇腾NPU的跨平台迁移技术，提出包含硬件抽象层适配、内存模型转换和性能优化的完整迁移框架。通过架构差异分析、接口映射转换和计算资源重平衡等关键技术，实现了迁移成本降低70%、性能损失控制在15%以内的优化目标。文章详细阐述了网格配置迁移算法、内存访问优化策略等核心方法，并提供了生产级迁移框架实现和性能对比测试方案。基于13年异构计算经验，总结了典型迁移问题
本文探讨了通用编程模型Triton与专用AI硬件昇腾Ascend的深度集成，展示了如何通过Python语法实现高性能AI计算。文章详细解析了昇腾硬件架构特性（3D计算单元和分级缓存）以及Triton编译器的工作原理，包括从Python到AscendC的转换流程和内存访问优化。通过矩阵乘法案例展示了优化前后的性能对比（2.6倍提升），并介绍了动态形状适配、混合精度等高级优化技巧。最后展望了自动算子生
摘要：本文探讨Triton在昇腾AI处理器上的融合发展趋势。华为2025年全联接大会宣布CANN全栈开源战略，推动Triton生态从封闭转向开放。文章分析了硬件抽象层AscendNPUIR的技术突破、毕昇编译器的智能优化能力，以及Triton与AscendC的编程模型融合路径。通过架构感知的算子设计范例，展示了跨平台开发的最佳实践。未来趋势包括AI辅助开发、软硬件协同设计等，将促进AI算力普惠和产
摘要：Triton-Ascend是昇腾AI处理器的创新开发框架，通过硬件抽象层和分层编译架构实现高效算子开发。其核心创新包括MLIR中间表示、Block级并行模型和自动内存优化，将开发周期从数周缩短至数天。实战部分提供完整开发指南，包含容器化部署方案、生产级代码示例和分步实现流程。性能测试显示相比原生实现可获得3.2倍吞吐量提升和61%延迟降低。框架支持计算密集型和内存密集型任务，并配备详细调试方
本文深入解析Triton在昇腾AI处理器上的内存管理和并行计算优化技术。涵盖内存层次架构数据布局优化并行调度策略等核心内容，通过完整代码示例展示如何提升算子性能2-5倍。文章包含昇腾平台特有的UB缓存管理原子操作优化动态负载均衡等实战技巧，为AI开发者提供从入门到精通的完整解决方案。基于实际项目经验，分享独特优化见解，帮助读者掌握高性能算子开发的关键技能。本文系统解析了Triton在昇腾平台上的并
本文深入解析Triton在昇腾AI处理器上的完整调试工具链，涵盖内置调试算子Ascend Debugger硬件级调试性能剖析工具等核心组件。通过内存对齐性调试、原子操作问题定位、性能瓶颈分析等实战案例，展示如何系统化定位和修复算子缺陷。文章包含基于真实项目的调试流程、性能分析数据和优化效果对比，为AI开发者提供从问题发现到性能优化的完整解决方案。基于多年实战经验，分享独特调试见解，帮助读者掌握高效
本文深入解析Triton在昇腾AI处理器上的性能验证与评估全流程，涵盖性能基准测试优化效果验证回归测试框架等关键技术。通过完整的性能评估工具箱和真实数据对比，展示系统化的性能分析方法。文章包含昇腾平台特有的硬件性能计数器精度验证方法性能回归检测等实战内容，为AI开发者提供从基础验证到高级优化的完整解决方案。基于多年项目经验，分享独特性能分析见解，帮助读者建立科学的性能评估体系。基于多年实战经验，我
本文深入探讨昇腾AI处理器达芬奇架构与Triton编程模型的高效融合机制。重点解析Cube/Vector/Scalar三级计算单元的特性和内存层次结构优化策略，通过完整的矩阵乘法和卷积算子实战，展示如何充分发挥硬件潜力。文章包含大量性能对比数据和优化案例，为开发者提供从理论到实践的完整指南。基于大量实战经验，总结出昇腾硬件优化的黄金法则🎯 计算单元匹配：根据计算类型选择最优的计算单元🚀 内存层
摘要：本文系统研究了Triton硬件无关编程模型在昇腾AI处理器上的实现机制。针对CUDA生态锁定问题，深入解析了Triton中间表示层对异构计算的抽象方法，重点探讨了SPMD模型与昇腾达芬奇架构的映射策略。通过矩阵乘法和卷积算子的完整移植案例，展示了从CUDA到Ascend的代码迁移过程，并首次公开了在万亿参数推荐系统中的实战性能数据。研究表明，Triton-on-Ascend方案能保持90%以
随着地址量级超过1亿，单机串行处理将遭遇性能瓶颈，尤其在“按ASN聚合”阶段出现显著内存压力与运行时间上限。因此，我们探索是否可以将此类计算迁移至GPU。
（简称 Triton，原名 NVIDIA TensorRT Inference Server）是英伟达推出的一个开源、高性能的推理服务器，专为 AI 模型的部署和推理服务而设计。它支持多种深度学习框架和硬件平台，能够帮助开发者和企业高效地将 AI 模型部署到生产环境中。Triton 主要用于模型推理服务化，即将训练好的模型通过 HTTP/gRPC 等接口对外提供推理服务，适合云端、边缘和本地多种场
Triton是OpenAI的开源项目。官网https://openai.com/index/triton/。Github地址https://github.com/triton-lang/triton。自问世来，一直以来都受到业界关注，而且近年来热度似乎有了明显提升。可以看到将Triton用于LLM的例子越来越多。各种流行的LLM框架，如vLLM，SGLang和TRT-LLM中也都有了Triton的
Triton介绍和各平台支持情况分析：Triton 是一个开源的 高性能 GPU 编程语言和编译器框架，由 OpenAI 开发并开源。它旨在简化在 NVIDIA GPU 上编写高性能计算内核的过程。
编者注 为了推动不同架构 AI 硬件系统的创新和规模化落地，智源研究院联合多家机构打造开源、统一的 AI 系统软件生态 FlagOS。系统软件栈 FlagOS 包括统一 AI 编译器 FlagTree、高性能通用 AI 算子库 FlagGems/FlagAttention、大模型训推一体框架 FlagScale 和统一通信库 FlagCX 等关键技术。目前，FlagTree 项目已于3月份对外开源
文章目录一、jetson安装triton-inference-server1.1jtop命名行查看jetpack版本与其他信息1.2下载对应版本的安装包1.3解压刚刚下载的安装包，并进入到对应的bin目录下1.4尝试运行一下tritonserver二、运行triton-inference-server2.1下载相关文件包2.2生成模型文件2.3启动tritonserver三、测试triton cl
Triton 是一种用于并行编程的语言和编译器。它旨在提供一个基于 Python 的编程环境，以高效编写自定义 DNN 计算内核，并能够在现代 GPU 硬件上以最大吞吐量运行。更多 Triton 中文文档可访问 →。启动的程序实例的数量。
2025年6月6日-7日，第 7 届北京智源大会将以“线上线下双联动”的形式在北京中关村国家自主创新示范区展示中心举办。本次大会将汇聚多位图灵奖得主、海内外顶尖机构学者与产业领袖，在思辨与实证的交织中，为 AI 的未来绘制航图。 为满足观众的多样化需求，本次大会设有20+专题论坛、近10+ 场 AI 开源项目 Tech Tutorial、超大 AI 互动体验区等精彩环节。创新开设的 AI 开源项
Triton 是一种用于并行编程的语言和编译器。它旨在提供一个基于 Python 的编程环境，以高效编写自定义 DNN 计算内核，并能够在现代 GPU 硬件上以最大吞吐量运行。这里大多数命名的成员函数都是 triton.language 中自由函数的重复。例如，triton.language.sqrt(x) 等同于 x.sqrt()。triton.language 中的大多数函数对 tensors
这篇文章开始进行大语言模型(Large Language Model, LLM)的学习笔记整理，这次想从Triton Inference Server框架开始，因为最近工作上用到了一些大模型部署方面的知识， 所以就快速补充了些，大模型这块， 属于是从用户使用触发，先把模型部署上来, 把整个业务流程走顺，让用户先能用起来，然后再深入到模型本身的细节中去哈哈。Triton Inference Serv
Hi，Triton 中国区的小伙伴们！ 从4月中旬开始，我们将以“双周报”的形式，向大家传递社区的最新动态和技术更新情况。“双周报”以高度凝练的语言为特色，节省大家时间，快速掌握社区动态。 以下内容是【Triton社区双周报（2025.04.10-04.24）】，欢迎大家阅读～ 如有任何疑问和建议，欢迎联系“企微小助手”
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