InfiniTensor 冬季训练营 Triton&九齿第五课《天数智芯 Triton 实战》

2026 年 1 月 27 日，2025 冬季 InfiniTensor 大模型与人工智能系统训练营 Triton&九齿系列第五课《天数智芯 Triton 实战》开讲。

本节课主讲从 CUDA 兼容到性能优化，天数智芯如何让 Triton 在国产 GPU 上高效运行。

天数智芯与 Triton 的适配优势

天数智芯的自研软件栈编译器基于 LLVM 开发，而 Triton 本身也依赖 MLIR 和LLVM等基础设施。这意味着 Triton 的工具链优化流程能与天数智芯编译器无缝对接，无需额外翻译。

天数智芯 GPU 采用 GPGPU 架构，与 Triton 最初支持的 NVIDIA GPU、AMD GPU 架构相似，内存模型相似、计算模型一致，因此 Triton 中针对 GPGPU 的中间表示优化手段可直接复用

线程负载计算：
- 矩阵 A 总元素量：$16 imes 16 = 256$ 个 FP16 元素。
- Warp 分配：$256 div 32 ( ext{warp size}) = 8$。即每个线程寄存器需存储 8 个 FP16 元素。
寄存器片段布局 (Fragment Layout)：
-右侧图表展示了矩阵 A 在 Warp 内的物理映射。
非连续分布：以 T0 (Thread 0) 为例（红框标记），它持有的 8 个元素 ($a0 sim a7$) 并非在矩阵中连续排列，而是分散映射。例如：
- ${a0, a1}$位于 Row 0, Col 0-1。
- ${a4, a5}$位于 Row 0, Col 8-9。
- ${a2, a3}$位于 Row 8, Col 0-1。

线程负载计算：
- 矩阵 c 总元素量：$16 imes 8 = 128$ 个 FP16 元素。
- Warp 分配：$128 div 32 ( ext{warp size}) = 4$。即每个线程寄存器需存储 4 个 FP16 元素。
寄存器片段布局 (Fragment Layout)：
- 右侧图表展示了这 4 个元素在物理空间中的映射逻辑，以 T0 (Thread 0) 为例（红框标记）
- 寄存器分配：包含两个 .f16x2 寄存器，分别存储 ${b0, b1}$ 和 ${b2, b3}$。
- 空间映射 (Layout)：${b0, b1}$：映射在矩阵的 Row 0, Col 0 位置。${b2, b3}$：映射在矩阵的 Row 8, Col 0 位置。
- 布局特点：数据并非连续排列，而是存在 8 行的跨度 (Stride)。T0 虽然只负责第 0 列的数据，但被拆分到了矩阵的上半部分（Row 0）和下半部分（Row 8）。这种特定的 Swizzling 布局是为了配合 Tensor Core 在 K 维度上的高效数据读取与累加。

线程负载计算：
- 矩阵 B 总元素量：$16 imes 8 = 128$ 个 FP32 元素。
- Warp 分配：$128 div 32 ( ext{warp size}) = 4$。即每个线程寄存器需存储 4 个 FP32 元素。
物理映射：
- 空间分布：与矩阵 B 的布局高度一致。Thread 0 (红框) 持有的 ${c0, c1}$ 位于 Row 0, Col 0-1，而 ${c2, c3}$ 位于 Row 8, Col 0-1。
- 意义：这种布局确保了计算结果可以直接作为下一次 MMA 运算的输入（Accumulator），或者通过简单的 Shuffle 操作存回 Shared Memory/Global Memory。

V2版本更快的原因
- Reduce 方向改变：减少中间指令数量
- 避免 MMA 结果在不同 Operand 表示之间的额外转换，降低数据重排与指令开销

天数智芯通过深度适配Triton，为国产 GPU提供了高效的算子开发解决方案，使得开发者能够轻松将现有 Triton 代码迁移到天数智芯 GPU 上。随着更多算子的适配和优化，天数智芯 GPU 的生态将更加丰富，为国产 AI 芯片的发展提供强大支持。

2025冬季训练营课程表

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