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　　可以观察到，高效的硬件原语（例如 ldmatrix 和 stmatrix）在这些核中被广泛用于布局转换以及共享内存的加载和存储操作。值得注意的是，layer_norm 实现了从 0.99 倍到 1.57 倍的加速 —— 在不同形状之间表现出了显著差异。对于某些输入形状，Triton-Linear 能够检测「等效」布局之间的转换，从而将转换过程降低为 no-op（无操作）。这种优化在旧版布局系统中无法实现，因为它无法直接比较不同类型的布局（例如，Blocked 布局和 Sliced 布局）。

　　在 RTX4090 上，新方法实现了 1.00 倍到 1.51 倍的加速。由于 mma (RTX4090) 和 wgmma (GH200) 指令之间的差异，他们在 template_attention 上实现了更高的加速。在本例中，tt.dot 运算的左操作数在循环外部定义，会重复从同一地址加载数据，因此 ldmatrix 和常规共享内存指令均可实现高吞吐量。虽然右操作数在每次迭代中都会更新，但 wgmma 会直接在共享内存中访问它，只有在 RTX4090 上，经过优化后，它才会被降级到 ldmatrix 中。因此，在 GH200 上实现的加速相对较低。在 MI250 上，新方法实现了 0.98 倍到 1.18 倍的加速。