Triton: Softmax‑Kernel Schritt für Schritt lernen
Anzeige
Der Beitrag konzentriert sich auf die Softmax‑Funktion, die in dot‑Product‑Attention, Sprachmodellen und multinomialen logistischen Regressionen unverzichtbar ist.
Durch die detaillierte Betrachtung eines einzelnen Triton‑Kernels zeigt der Autor, wie die Softmax‑Berechnung in CUDA‑ähnlichen Umgebungen optimiert werden kann, um Geschwindigkeit und Genauigkeit zu steigern.
Der Artikel wurde auf der Plattform Towards Data Science veröffentlicht und richtet sich an Entwickler und Forscher, die ihre KI‑Implementierungen auf das nächste Level heben wollen.
Ähnliche Artikel
arXiv – cs.LG
•
Pass@k: Diagnosewerkzeug für RLVR, kein Optimierungsziel
arXiv – cs.LG
•
CudaForge: An Agent Framework with Hardware Feedback for CUDA Kernel Optimization
Towards Data Science
•
Agentische KI aus ersten Prinzipien: Reflexion
arXiv – cs.LG
•
SBVR: Neue Quantisierungsmethode für schnelle LLM-Modelle
KDnuggets
•
vLLM: Schnellere und einfachere Bereitstellung großer Sprachmodelle
Towards Data Science
•
<strong>Sind LLMs wirklich so vielseitig wie Schweizer Taschenmesser?</strong>