FAQ

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Q: triton-anchor 与上游 Triton 的关系是什么？

triton-anchor 在上游 Triton 的基础上扩展了编译前端，使其支持非 GPU 硬件。triton/ 目录包含上游 Triton 核心代码（作为 submodule），triton-anchor 不修改上游代码，而是通过 Adapter 和 Plugin 机制进行扩展。

Q: 我需要自己写 Triton kernel 吗？

不需要。triton-anchor 负责编译已有的 Triton kernel（例如 FlagGems 算子库提供的 kernel），不负责算子编写。你可以直接使用 FlagGems 提供的高性能算子。

Q: 我的硬件后端使用 Linalg Track 还是 TritonGPU Track？

• 如果你的硬件是 SIMT 架构 GPU（线程 / warp / shared memory），使用 TritonGPU Track
• 如果你的硬件是 Tensor Processor 或 RISC-V 矩阵扩展，使用 Linalg Track
• ComputeParadigm 和 AnchorIRTrack 是解耦的，你可以根据硬件特性自由组合

Q: 不安装 LLVM 也能运行测试吗？

可以。python/triton_anchor/tests/ 下的单元测试为纯 Python 测试，不依赖 C++ 构建产物和 LLVM。只有 tests/test_e2e.py 端到端测试需要完整的构建环境。

Q: 如何为我的芯片创建后端？

请参阅 自定义硬件后端指南，其中包含完整的 BaseBackend 和 DriverBase 实现示例。核心步骤：

1. 创建独立的 Python 包
2. 注册 entry_points 到 triton.backends
3. 实现 compiler_cls (BaseBackend) 和 driver_cls (DriverBase)
4. 声明 HWCapability

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