2026 年 1 月 16 日，2025 冬季 InfiniTensor 大模型与人工智能系统训练营 Triton & 九齿系列第二课《Triton-Ascend 编程》开讲。

本节课将详解 Triton 在昇腾 NPU 上的适配与优化。前置课程为《Triton 练气术》，如果有需要的同学可以点击复习。

Triton-Ascend 架构

Triton 简介

Triton 是一种面向 GPU 的高效算子编程语言，其核心特点包括：

• 高效的并行计算模型
• 显式但高效的内存访问模型
• 简洁的 API 设计

昇腾使能：
Triton-Ascend + AscendNPU IR

关键区别：
昇腾的 CMD 架构要求数据访问尽可能连续，而 GPU 架构对数据连续性要求相对宽松。

Triton 算子开发范式

Triton kernel 开发

Triton kernel 调用

面向昇腾算子开发

Grid 设置与物理核匹配

昇腾的并行基于物理核，与 GPU 不同：

• 推荐设置：Grid 大小应等于物理核数
• 原因：避免逻辑核数量超过物理核，减少调度开销
• 通过代码获取物理核数

昇腾硬件架构

性能优化

算子性能测试

数据类型调整

离散访存优化

访存调度优化

高性能样例：matmul

总结与展望

随着 Triton-Ascend 的不断成熟，更多算子被 Triton-Ascend 适配，昇腾 NPU 的算子开发将更加高效，昇腾平台的生态将更加丰富，为 AI 应用在昇腾平台上的部署提供强大支持。

💡 学习贴士

更多细节及完整课程内容，请观看直播或查看课程回放。

链接：https://www.infinitensor.com/camp/winter2025

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