jax-triton
jax-triton
仓库包含了 JAX 和 Triton 之间的集成。
文档可以在这里找到。
这不是 Google 官方支持的产品。
快速入门
主要的函数是 jax_triton.triton_call
,用于将 Triton 函数应用于 JAX 数组,包括在 jax.jit
编译的函数内部。例如,我们可以定义一个来自 Triton 教程的内核:
import triton
import triton.language as tl
@triton.jit
def add_kernel(
x_ptr,
y_ptr,
length,
output_ptr,
block_size: tl.constexpr,
):
"""添加两个向量。"""
pid = tl.program_id(axis=0)
block_start = pid * block_size
offsets = block_start + tl.arange(0, block_size)
mask = offsets < length
x = tl.load(x_ptr + offsets, mask=mask)
y = tl.load(y_ptr + offsets, mask=mask)
output = x + y
tl.store(output_ptr + offsets, output, mask=mask)
然后我们可以使用 jax_triton.triton_call
将其应用于 JAX 数组:
import jax
import jax.numpy as jnp
import jax_triton as jt
def add(x: jnp.ndarray, y: jnp.ndarray) -> jnp.ndarray:
out_shape = jax.ShapeDtypeStruct(shape=x.shape, dtype=x.dtype)
block_size = 8
return jt.triton_call(
x,
y,
x.size,
kernel=add_kernel,
out_shape=out_shape,
grid=(x.size // block_size,),
block_size=block_size)
x_val = jnp.arange(8)
y_val = jnp.arange(8, 16)
print(add(x_val, y_val))
print(jax.jit(add)(x_val, y_val))
查看示例目录,特别是 fused_attention.py 和融合注意力 ipynb。
安装
$ pip install jax-triton
确保安装了与 CUDA 兼容的 jaxlib
。
例如,你可以运行:
$ pip install "jax[cuda11_cudnn82]" -f https://storage.googleapis.com/jax-releases/jax_cuda_releases.html
安装最新版本
JAX-Triton 和 Pallas 在 JAX 和 Jaxlib 的最新版本以及接近 Triton 的最新版本上开发。要获取 JAX-Triton 的最新版本,请运行:
$ pip install 'jax-triton @ git+https://github.com/jax-ml/jax-triton.git'
这应该会安装兼容版本的 JAX 和 Triton。
JAX-Triton 确实依赖于 Jaxlib,但它通常是一个更稳定的依赖项。你可能可以使用最近的 jaxlib 发布版本:
$ pip install jaxlib[cuda11_pip]
$ # 或
$ pip install jaxlib[cuda12_pip]
如果发现最新的 Jaxlib 发布版本有问题,可以尝试使用 Jaxlib 的每日构建版本。 要安装新的 jaxlib,你可以找到 CUDA 11 每日构建 或 CUDA 12 每日构建 的链接。然后通过以下方式安装:
$ pip install 'jaxlib @ <每日构建链接>'
或者自动通过 pip 安装 CUDA,你可以这样做:
$ pip install 'jaxlib[cuda11_pip] @ <每日构建链接>'
$ # 或
$ pip install 'jaxlib[cuda12_pip] @ <每日构建链接>'
开发
要开发 jax-triton
,你可以通过以下方式克隆仓库:
$ git clone https://github.com/jax-ml/jax-triton.git
然后进行可编辑安装:
$ cd jax-triton
$ pip install -e .
要运行 jax-triton
测试,你需要安装 pytest
:
$ pip install pytest
$ pytest tests/