triton.language.range¶
- class triton.language.range(self, arg1, arg2=None, step=None, num_stages=None, loop_unroll_factor=None, disallow_acc_multi_buffer=False, flatten=False, warp_specialize=False, disable_licm=False)¶
永远向上计数的迭代器。
@triton.jit def kernel(...): for i in tl.range(10, num_stages=3): ...
- 注意:
这是一个特殊的迭代器,用于在
triton.jit函数的上下文中实现与 Python 的range类似的语义。此外,它还允许用户向编译器传递额外的属性。- 参数:
arg1 – 起始值。
arg2 – 结束值。
step – 步长值。
num_stages –
将循环流水线化为指定数量的阶段(因此循环中同时有
num_stages次迭代在执行)。请注意,这与将
num_stages作为内核参数传递有细微差别。内核参数仅对为dot操作提供数据的加载进行流水线处理,而此属性会尝试对此循环中的大多数(尽管不是全部)加载进行流水线处理。loop_unroll_factor – 告知 Triton IR 级别的循环展开器,对此 range 所使用的 for 循环进行展开的次数。如果该值小于 2,则表示不进行展开。
disallow_acc_multi_buffer – 如果为 true,则在适用情况下,阻止循环中的点积运算累加器进行多缓冲。
flatten – 自动将从此循环开始的循环嵌套展平,以创建一个单一的扁平化循环。编译器将尝试对展平后的循环进行流水线处理,这可以避免阶段停顿。
warp_specialize – 在循环上启用自动 warp 专门化。编译器将尝试将循环中的内存、MMA 和向量操作划分为独立的异步分区。这将增加内核所需的 warp 总数。
disable_licm –
告知编译器不应将循环不变量代码提升到循环外部。这通常有助于避免在循环内创建长的生存周期范围。
请注意,warp 专门化仅在 Blackwell GPU 上受支持,并且仅适用于简单的矩阵乘法循环。对任意循环的支持将随着时间的推移而扩展。
- __init__(self, arg1, arg2=None, step=None, num_stages=None, loop_unroll_factor=None, disallow_acc_multi_buffer=False, flatten=False, warp_specialize=False, disable_licm=False)¶
方法
__init__(self, arg1[, arg2, step, ...])属性
类型