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AI大模型时代GPU算力需求激增，传统编程面临底层优化门槛高、算子效率低等痛点。Triton官方GPU高性能编程教程通过Python抽象与结构化实践，提供从调用API到定制高性能内核的进阶路径。教程涵盖基础运算、深度学习核心算子（矩阵乘法、融合注意力机制）及硬件级优化，重点解决Transformer注意力机制显存读写频繁、矩阵乘法算力浪费等问题。其中融合注意力在A100 GPU提速1.8-2.3倍，矩阵乘法吞吐量达GPU理论峰值85%，低内存Dropout显存占用降低30%以上。支持Libdevice函数调用，适配新GPU架构，助力开发者高效挖掘硬件性能，推动AI模型训练与推理效率革命。