一篇关于GPU编程优化的长文：“GPU中的G代表图形，懂吗！”：一次关于Triton核心、性能分析、并行化等内容的探索之旅
ut21.github.io/blog/triton.html
作者对一个视觉上引人入胜的 “Physarum”（黏菌）生长模拟项目进行底层 GPU 优化的全过程。
作者先用 PyTorch 实现了这个模拟算法，通过模拟大量“智能体”跟随并留下“信息素”轨迹来生成复杂的艺术图案。
为了提升性能，他利用 PyTorch Profiler 对程序进行了深入剖析，揭示了其中存在的瓶颈，如巨大的初始化开销以及在每个模拟步骤中由多个零散操作导致的效率低下问题。
为了解决这些问题，作者转向使用 Triton 这一领域特定语言，通过编写自定义的 GPU 核函数（kernel），将原本分散的感知、转向、移动等多个计算步骤“融合”成一个单一、高效的核函数，并利用原子操作（atomic operations）优化了信息素的沉积过程，从而极大地减少了内核调用次数和内存读写开销，最终实现了远超纯 PyTorch 实现的显著性能提升，完美地将代码艺术与硬核的系统性能优化结合在了一起。
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