Triton-Kernel lernen: Matrixmultiplikation Schritt für Schritt
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In einem neuen Beitrag auf der Plattform Towards Data Science wird Schritt für Schritt erklärt, wie man mit dem Open‑Source‑Framework Triton einen effizienten Kernel für die Matrixmultiplikation implementiert. Der Fokus liegt dabei auf der Tiled GEMM‑Strategie, die die Nutzung des GPU‑Speichers optimiert und durch Coalescing die Speicherzugriffe beschleunigt. Durch die modulare Herangehensweise können Entwickler den Code leicht an ihre eigenen Anforderungen anpassen und gleichzeitig die Performance von Deep‑Learning‑Modellen steigern.
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