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OpenAI Triton
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英伟达的 Vera Rubin NVL72 与 GB200 NVL72 在新分析中对决
SemiAnalysis 发布了一项分析，比较了英伟达的 Vera Rubin NVL72 和 Blackwell GB200 NVL72 系统。比较侧重于推理总拥有成本和架构差异，包括 Rubin 的基于 LUT 的 Tensor Core、每兆瓦性能、每美元性能以及软件改进。分析还涉及 Rubin、PyTorch、vLLM 和 OpenAI Triton 的公开软件发布。
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NVIDIA Vera Rubin NVL72 vs GB200 NVL72：成本和架构分析
SemiAnalysis 发布了一份分析报告，将 NVIDIA 的 Vera Rubin NVL72 与 GB200 NVL72 进行比较，重点关注推理的总拥有成本和架构差异。该分析强调了 Rubin 基于查找表（LUT）的张量核心及其对每兆瓦和每美元性能的影响。报告还详细介绍了软件改进，包括公共 Rubin 软件及其与 PyTorch 和 vLLM 的兼容性，并提到了 OpenAI Triton。
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TritonMoE 内核实现跨平台 MoE 推理
研究人员开发了 TritonMoE，这是一种用于专家混合（MoE）模型的新推理内核，完全使用 OpenAI 的 Triton 语言编写。该内核实现了跨平台兼容性，无需供应商特定的代码即可在 NVIDIA 和 AMD 硬件上运行。它展示了显著的性能提升，在较短的 token 序列吞吐量方面优于 Megablocks 等现有方法，尽管在非常长的上下文或大量专家方面存在局限性。