Aprendizaje Triton One Kernel a la vez: adición de vector
un poco de optimización es muy útil. Modelos como GPT4 cuestan más de $ 100 millones para entrenar, lo que hace que una ganancia de eficiencia del 1% valga más…
Marcos de software optimizados para GPU en AI: CUDA, ROCM, TRITON, TENSORRT – Rutas de compilador e implicaciones de rendimiento
El rendimiento de aprendizaje profundo depende de la eficacia de la manera efectiva de un compilador mapas de los programas de tensor para la ejecución de la GPU: horarios de…
Meta presenta Kernelllm: un 8B LLM que traduce los módulos de Pytorch en kernels de GPU Triton eficientes
Meta ha introducido KernelllM, un modelo de lenguaje de 8 mil millones de parámetros ajustados de Llama 3.1 Instrucc, con el objetivo de automatizar la traducción de módulos de Pytorch…