人工智慧實驗室OpenAI正式發布GPU程式語言，這個語言是專門用來開發機器學習演算法，讓開發人員以類似Python程式碼撰寫方式，在即便沒有CUDA程式開發背景下，也能夠撰寫高效能GPU程式碼，而且大部分程式碼都能與專家撰寫的程式碼效能相當。
官方提到，深度學習領域的研究方向，通常需要使用原生框架運算子來實現，但這種方法需要創建許多臨時張量，而這會損害神經網路的效能。雖然可以透過編寫專門的GPU核心來解決這個問題，但是因為GPU程式碼開發很複雜，因此增加了開發門檻。
雖然現在有許多系統來簡化這個過程，但OpenAI認為，這些系統通常過於冗長，或是缺乏靈活性，甚至產生的程式碼效能，明顯低於手動調整的基準。因此他們為了解決這個GPU程式開發痛點，因而擴展並且改進了Triton，現在發布最新版本Triton 1.0。
Triton原本的創造者Philippe Tillet，在2年前發表論文，首次公開了Triton初始版本，而現在Philippe Tillet在OpenAI工作，與其他研究人員一起改進Triton，使其成為適用於企業的機器學習專案。
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當前大部分企業人工智慧模型，都在Nvidia的GPU上執行，開發人員使用Nvidia提供的軟體建構這些模型，而Nvidia重要的框架CUDA，提供人工智慧程式使用GPU進行運算的基礎模塊。而現在OpenAI所推出的Triton，擁有編寫簡單且執行高效能的優點，比起CUDA框架普遍被認為撰寫具有挑戰性的問題，Triton對開發人員來說更加友善。
OpenAI研究人員解釋，現在GPU架構大致可以分成3個重要元件，DRAM、SRAM和ALU（算術邏輯單元），而最佳化CUDA程式碼必須同時考慮這三者。來自DRAM的記憶體傳輸，必須要合併成為大型交易，以妥善利用記憶體介面的最大頻寬，而這些資料在重新使用之前，必須手動儲存到SRAM中，並且管理最大容量，來減少檢索時共享記憶體庫的衝突，而且運算必須要在串流複合處理器（Streaming Multiprocessors）間，仔細分區和調度，來善用指令和執行緒平行運算，或是增加專用ALU的使用率。
撰寫程式碼時，考慮這些要素需要許多經驗，即便對擁有多年開發經驗的CUDA開發者來說，也並非一件簡單的事，而Triton的目的是要能自動進行最佳化，讓開發人員可以專注在開發高級邏輯上，不過，Triton也保有了一些靈活度，為了使Triton廣泛適用，因此不會跨串流複合處理器自動調度任務，Triton把這些重要的演算法考量留給開發人員決定。
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