OpenAI lance un langage de programmation pour l’optimisation de la charge de travail de l’IA

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    Crédit : Qui est Danny/Shutterstock

    Concept: La société OpenAI de San Francisco a publié Triton, un langage de programmation open source de type Python qui permet aux chercheurs d’écrire un code GPU efficace pour les charges de travail d’IA. OpenAI dit que Triton permet d’atteindre des performances matérielles optimales avec un minimum d’effort, en créant un code comparable à ce qu’un expert pourrait accomplir en seulement 25 lignes.

    Nature de la perturbation : Triton, selon OpenAI, permet la construction de noyaux spécialisés qui sont nettement plus rapides que ceux des bibliothèques à usage général. Son compilateur simplifie le code, l’optimise et le parallélise automatiquement, le transformant en code pouvant être exécuté sur les GPU Nvidia actuels. À l’heure actuelle, les processeurs et les GPU AMD, ainsi que les plates-formes autres que Linux, ne sont pas pris en charge. Un défi posé par le paradigme proposé est celui de la planification du travail qui remet en question la manière dont le travail effectué par chaque instance de programme doit être séparé pour une exécution efficace sur les GPU modernes. Pour résoudre ce problème, le compilateur Triton utilise abondamment l’analyse de flux de données au niveau des blocs, une technique de planification statique des blocs d’itération basée sur la structure de contrôle et de flux de données du programme cible. Le résultat final est un système qui fonctionne bien car le compilateur peut effectuer lui-même un large éventail d’optimisations intéressantes.

    Perspectives: Le langage Triton a été proposé pour la première fois dans un article présenté à l’International Workshop on Machine Learning and Programming Languages ​​en 2019. Le référentiel GitHub du projet contient la première version stable de Triton ainsi que des tutoriels.

    Cet article a été initialement publié dans Verdict.fr

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