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Part 03: Triton Kernel Development | 第三部分:Triton 算子开发

Part Overview | Part 概览

本部分位于 Part 2 之后、Part 4 之前,重点是把第二部分的算法实现进一步落到 Triton 层,形成从 PyTorch -> Triton 的算子实现过渡:先理解算子行为,再把 kernel、融合、调优和 profiling 真正落到 GPU 上。它承担的是“从框架级实现走向高性能 kernel”的中间层作用,也是后续 CUDA 系统优化的重要前导。

Part 3 更像一张 Triton 实战地图:基础 kernel、设计模式、Attention 优化、推理优化和项目收口可以从不同入口进入,最后都汇到可运行、可调优的 kernel 实战。

Part Asset Overview | Part 资产总览

本章内容按 5 个主题组组织,后续页面也沿该结构继续扩展。

导航说明:先看总览,再进入具体组页。 组页负责组内阅读顺序与资产收口,不需要一次性读完全部页面。 Part 3 既是 Triton 算子开发目录,也是 Part 2 之后、Part 4 之前的实现衔接层。

学习组职责作用当前内容映射每组多少节
3.1建立 Triton 编程模型和基础 kernel 直觉01020304055
3.2过渡到 Softmax 和设计模式0606.52
3.3推进 Attention 路径上的算子优化0708093
3.4补齐推理侧的压缩和多 LoRA10112
3.5收口调试、内存模型与综合项目1213143

Learning Path | 学习路径

Part 3 可以按多条入口理解:基础入门入口先把 Triton 编程模型和基础 kernel 立住;Attention 优先、推理优先和项目优先入口则可以从不同工程目标切入,最后都回到项目篇。

Next Steps | 后续衔接

  • 基础认知层:先看 3.13.2,把 Triton 编程模型、Softmax 和设计模式先立住,再按需要进入 3.3
  • Attention 与推理层:先看 3.33.4,把 Attention 优化、量化和多 LoRA 的实现链路理顺,主要衔接后续项目篇。
  • 项目收口:最后看 3.5,把调试、内存模型和综合项目串起来,并为 Part 4 的系统优化提供实现背景。

Environment Notes | 环境说明

  • 整体定位:GPU-required
  • 这里只写 Part 级统一前提,不点到具体节号
  • 完整体验需要 NVIDIA GPU,推荐 Linux + CUDA + Triton
  • 少数 notebook 可能支持 CPU fallback 或仅用于阅读,但不构成第三部分的标准运行路径

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