编辑关于机器心脏的报告：Pandopenai出版物变得越来越频繁。如果您正在观看新的OpenAI PDF文件，则可能是新模型或相关补充文件或参考测试的系统卡，几乎没有新的研究文档。出于原因，请列出以下内容：“目前，Openai在2025年发布了相对较少的关于Arxiv的文档，这可能反映出对结果传播结果的策略的谨慎态度。但是，OpenAI已发布了一份扎实的研究文件，该文档完全涉及其自身的张力构图，以实现统一的ASSIFER构图，以实现统一的构图，并以综合的方式进行了综合 - 代表。 triton.gicos和硬件资源（内存，向量单元等），并且经常被编码（必须手动编写规则）。深度学习硬件的最大复杂性（例如GPU）也导致了更大的复杂性离子设计。例如，为了实现有效的矩阵增长，NVIDIA在几代GPU中使用不同的张力核，例如Ampere，Hopper和Blackwell，在使用不同类型的数据时，每个设计都具有不同的变体。当使用张紧中心等技术加速时，其他GPU供应商（例如AMD和英特尔）也使用了不同的设计。因此，这对于快速开发硬件体系结构和各种深度学习模型是必不可少的，以提供新的张量设计建模方法。为此，必须解决一些技术困难。 MAPEAR张紧器到硬件资源需要一般且可配置的表示。设计转换必须以统一格式表示，并包括复杂的转换，例如vertiginal数据。该表示形式必须与低级别的硬件优化完美整合，以确保有效的数据访问和计算机科学。但是，在介绍之前根据Operai文章的贡献，您必须了解一些基本概念。从相关的GPU体系结构设计的角度来看，现代GPU的目的是通过包括多层硬件资源的层次执行模型来利用并行性。它的主要执行单元包括联合子过程矩阵（CTA），翘曲和线程。每个GPU线程都可以访问私人记录。这些记录提供了最低的延迟存储空间，但容量有限。定期说明canin在每个线程中独立执行。但是，某些特殊功能单元必须在较高的粒度水平上执行。例如，NVIDIA的MMA张紧器指令（矩阵乘积累积）使用张紧中心执行并行每份认股权证发出的多个乘法操作。高级变体（例如WGMMA）（WARP组矩阵乘法）延伸了这些能力，同时执行M中矩阵的生长连续翘曲。 Amdindroductucce诸如MFMA指令（矩阵融合的增殖和添加）。请记住，这些说明在线程和翘曲之间分配数据，或要求它们驻留在特殊的共享内存设计或特殊的内存单元（例如Blackwell张紧器内存）中以产生正确的结果。但是，这些设计通常不能为其他操作（例如负载/存储）提供重新选择，并且并非总是可以使用特定过程直接从全局内存单元中复制数据。因此，在许多情况下必须将数据重新定位，以将内存访问的设计转换为计算机单元更喜欢的设计。总而言之，最高性能不仅需要使用这些专用单元，还需要精心设计的张紧器的设计和转换。 Triton语言和编译Triton是类似于Python的特定域语言，旨在为C提供灵活的接口重新进行高性能深度学习原始。 Triton编译器后端使用MLIR并接受多个抽象表达式。 Triton内核遵循单个程序的多个数据模型（SPMD），在其核中，计算分为抽象Triton程序的多个实例。该设计使开发人员可以主要关注CTA级别的并行性。在特里顿（Triton）中，“张紧器”一词是指从原始的pytorch张紧器中提取的块。作为GPU核的入口和退出。在编辑过程中，Triton的Python代码首先转换为Triton方言（TT），然后转换为Tritongpu方言（TTG）。在此过程中，每个张紧器都与特定的设计相关联，以利用现代GPU中可用的功能硬件单元。例如，当找到DOT类操作员（例如tt.dot或tt.dot_scared）时，使用张紧器和类似单元，采用MMA设计。