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title: 简介
description: "Triton是近年来广受开发者欢迎的一种Python化编程语言。开发者只需关注Tile/Block的切分方式及基于其上的运算逻辑，Triton编译器便能结合底层硬件特性，在编译过程中自动完成内存分配、数据搬运、计算调度和流水并行等复杂操作。因此，算子开发难度显著降低，开发效率大幅提升。"
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# 简介

Triton是近年来广受开发者欢迎的一种Python化编程语言。开发者只需关注Tile/Block的切分方式及基于其上的运算逻辑，Triton编译器便能结合底层硬件特性，在编译过程中自动完成内存分配、数据搬运、计算调度和流水并行等复杂操作。因此，算子开发难度显著降低，开发效率大幅提升。

Triton Ascend是面向昇腾平台构建的Triton编译框架，旨在让Triton代码能够在昇腾硬件上高效运行。Triton Ascend还在不断完善中，后续将不断提升Triton Python API完备度、数据类型支持度、访存方式灵活性等，并持续优化编译器的自动优化能力，提升Triton Ascend整体的功能与性能泛化性。

对于用户而言，将Triton算子集成到GE图中，可复用GPU训练时开发的Triton自定义算子，以最小成本将其纳入图执行流程，从而享受到图下沉带来的极致性能收益。

整图流程如下图所示。


该特性主要分为两个阶段：开发阶段和运行阶段：

- 开发阶段：

  1. 用户需完成环境配置。详情请参见    环境准备
。
  2. 将Triton算子kernel编译为对应的npubin文件。详情请参见    生成npubin文件
。
  3.     开发入TensorFlow图的交付件
。当前仅支持TensorFlow框架。
  4. 创建Triton算子入GE图交付件，该步骤包括创建算子入图工程、开发算子入图交付件、编译部署。详情请参见    开发入GE图交付件
。
- 运行阶段：用户可按照正常方式调用TensorFlow自定义算子，借助GE将模型解析为图，经过图编译、图执行等操作，即可充分利用图下沉机制，实现性能的显著提升。详情请参见  结果验证
。