OpenAI Triton 算子融合与 GPU 内存局部性优化实践
【摘要】 在深度学习模型训练与推理中，内存带宽往往是比计算峰值更大的瓶颈。本文系统剖析 OpenAI Triton 编译器的算子融合机理，以及如何通过 SRAM 局部性优化消除显存往返开销。
OpenAI Triton 算子融合与 GPU 内存局部性优化实践
在现代深度学习模型训练与推理中，高带宽显存（HBM）与计算单元之间的内存带宽瓶颈愈发显著。许多运算（如 LayerNorm、GELU、Softmax）的执行耗时绝大部分被显存数据搬运占据。
OpenAI Triton 提供了一种高层次的 Python DSL，使开发者能够编写出性能媲美甚至超越手写 CUDA 的 GPU 算子，在 PyTorch 2.0 中获得了广泛应用。
来源说明：本文参考 OpenAI Triton 官方架构文档与算子实践整理。
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