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PyTorch 用 Triton 重写了推荐系统核心算子 TBE 的前后向内核,在 B200 上将组合延迟从 79.5ms 降至 66.2ms(-16.8%)。本文深入解析小表直方图快路径的阈值选择(E≤64、64≤D≤128、L≥64)、FP16/BF16 为何累加到 FP32/FP64、如何把转置/排序/RLE 前移、以及按段长 SL 分流短/长/融合三类反向内核的工程决策与落地清单。

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Meta 把推荐系统最重的 TBE 算子从 CUDA 模板重写成 Triton,GB200 上 307 个生产分片的反向带宽中位数领先 13%~22%。收益大头不是编译器更聪明,而是把协作内核的切换点从段长 32 挪到 256——在 Triton 里这只是改一个配置值。

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