@triton.jit
时间: 2025-06-21 08:28:40 浏览: 19
### 使用 Triton JIT 编译器
Triton 是一个用于高性能深度学习推理的 SDK,其中包括优化工具和运行时环境,旨在提供低延迟和高吞吐量的应用程序性能[^1]。对于希望利用 Torch-TensorRT 的开发者来说,理解如何使用 Triton JIT 编译器至关重要。
#### 安装依赖项
为了确保能够顺利使用 Triton 和其 JIT 编译功能,首先需要确认安装了合适的 CUDA 工具链版本。例如,在具有两台 A800 GPU 的环境中,CUDA 版本为 12.2[^2]:
```bash
nvcc --version
```
这表明当前使用的 CUDA 编译工具集版本是 12.2,这对于后续配置开发环境非常重要。
#### 配置 PyTorch 扩展
Torch-TensorRT 作为 PyTorch 的扩展工作,可以无缝集成到现有的 PyTorch 应用中,并通过 JIT 运行时支持模块编译。这意味着一旦完成模型转换并经过优化处理后,执行这些已编译好的图结构就如同操作普通的 TorchScript 模块一样简单。
#### 示例代码展示
下面是一个简单的 Python 例子来说明如何加载预训练模型并通过 Torch-TensorRT 对其进行加速:
```python
import torch
from torchvision.models import resnet50, ResNet50_Weights
import torch_tensorrt
# 加载预训练ResNet-50模型
model = resnet50(weights=ResNet50_Weights.IMAGENET1K_V2).eval().cuda()
# 将模型转化为TensorRT格式
optimized_model = torch_tensorrt.compile(
model,
inputs=[torch_tensorrt.Input([1, 3, 224, 224], dtype=torch.float)],
enabled_precisions={torch.float},
)
# 测试输入张量
input_data = torch.randn((1, 3, 224, 224)).cuda()
output = optimized_model(input_data)
print(output.shape) # 输出形状应为 [1, 1000]
```
此段脚本展示了怎样将标准的 PyTorch 模型转变为更高效的 TensorRT 表达形式,从而提高推理速度而不改变原有接口逻辑。
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