而相比更底层的CUDA C甚至PTX、SASS等，Triton则隐藏了一些线程块粒度以下的调度功能，改由编译器自动接管共享存储、线程并行、合并访存、张量布局等细节，降低了并行编程模型的难度，同时提高了用户的生产效率。同时，厂商能够及时跟进Triton的更新，保持在硬件适配的前沿序列，也可以提出多芯片适用的共性技术创新，并贡献到Triton的开放社区中，继而成为Triton生态发展的引领者。与CUD

通过实例代码，展示了如何优化 MoE 架构，提升计算效率，并探讨了 L2 缓存优化和量化技术在 MoE 中的应用，为 AI 模型的优化提供了宝贵的实践经验。李之昕老师详细介绍了 FlagGems 的最新研发进展，包括新增的算子和功能特性，性能和功能的改进，硬件适配的最新进展，以及未来的研发计划。活动的成功举办，展示了Triton的广泛应用和强大潜力，也为未来更多的Triton爱好者提供了宝贵的经验

此次大会，包括 Nvidia、AMD、Intel、Qualcomm 在内的各大芯片厂商，以及Google、微软、OpenAI、AWS 和 Meta 等 AI 领域的领军企业，均将 Triton 视为构建开放 AI 软件栈的关键技术，尤其是 Meta 都把 Triton 作为打造开放 AI 软件栈的必需品。Triton 的社区生态建设呈现出一种独特的活力，核心团队虽不张扬，但众多芯片厂商和用户厂商表