triton-operator-env-config

Triton 演算子開発環境の構成

核心原則

環境チェックは必ず順番に実行してください。各ステップは前のステップの成功を前提とします。

事前ステップ：最新の対応要件を取得する（MANDATORY）

対応バージョンは更新される可能性があるため、必ず最初に公式の最新ドキュメントを取得してください。

MANDATORY - READ ENTIRE PAGE：公式オンラインドキュメント https://triton-ascend.readthedocs.io/zh-cn/latest/quick_start.html と https://triton-ascend.readthedocs.io/zh-cn/latest/installation_guide.html にアクセスし、全体を読んで、以下の最新情報を取得してください。

• Python のバージョン要件
• torch / torch_npu のバージョン要件
• triton-ascend のバージョン要件
• CANN のバージョン要件
• 各コンポーネントのバージョン対応関係

ドキュメントに記載されたバージョン要件に従い、以降の手順のバージョン番号を更新してください。

以下のバージョン対応関係は参考情報です（2026-03-26 時点）。オンラインドキュメントを優先してください。

Triton-Ascend バージョン	CANN バージョン	リリース日
3.2.0	8.5.0（推奨）	2026/01/16
3.2.0rc4	8.3.RC2	2025/11/20

torch_npu のバージョン（参考情報）：2.7.1

⚠️ オンラインドキュメントのバージョンが上の表と異なる場合は、必ずオンラインドキュメントに従ってください。

環境チェックと構成の手順

1. CANN 環境の構成（最初のステップ）

必ず最初に CANN 環境をチェックしてください

1. npu-smi info を実行し、ドライバーが正常に読み込まれていることを確認します
2. 次に which bisheng を実行し、CANN 環境が正常に読み込まれ、npuir コンパイラーを取得できていることを確認します。パスが出力されるはずです
3. 出力がない場合は、CANN 環境の読み込みを試します。
   • 優先：source /usr/local/Ascend/cann/set_env.sh
   • 代替：source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh
4. 手順1と2を再度実行して確認します。うまくいかない場合は、ユーザーに CANN 環境の構成を確認して解決するよう依頼してください。https://www.hiascend.com/cann/download から CANN をダウンロードしてインストールするよう案内できます

2. Python バージョンのチェック

Python に問題がある場合は、最優先で miniconda を使用して環境を作成し、解決してください

1. 現在の Python のパスを確認します：which python3
2. 失敗した場合は、次を実行します：export PATH="/usr/bin:$PATH"
3. 手順1を再度実行して確認します。うまくいかない場合は、ユーザーに Python のインストールを案内してください。インストール方法には、以下の miniconda を使用する方法を優先してください
4. python3 が存在する場合は、Python のバージョンを確認します：python3 --version。公式 quick_start.md ドキュメントの要件に従ってください

3. Python 環境のインストール（必要な場合）

1. ユーザーが Python 環境のインストールを必要としている場合、まず conda init bash を使用して conda 環境があるか確認します。ある場合は手順5に進み、ない場合は手順2を実行してインストールします
2. uname -m を実行して現在のシステムアーキテクチャを確認します
   システムアーキテクチャが aarch64 の場合は、次を実行します：wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-aarch64.sh
   システムアーキテクチャが x86_64 の場合は、次を実行します：wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
3. インストールスクリプトを実行します：bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh または bash Miniconda3-latest-Linux-aarch64.sh。プロンプトに従ってインストールした後、miniconda 環境を有効にします
4. miniconda 環境が正常にインストールされたか確認します：conda init bash
5. Python 環境を作成します。次を実行します：conda create -n triton python=<公式要件バージョン>
6. Python 環境を有効にします。次を実行します：conda activate triton

4. torch の構成

前の手順がすべて成功していることを必ず確認してください

1. 次を実行します：pip list | grep "torch"
2. torch / torch_npu のバージョンを確認し、公式ドキュメントの要件に従ってください
3. バージョンが要件を満たしていない場合は、ドキュメントに記載されたバージョンをインストールします。
   • まず torch をインストールします：pip install torch==<公式要件バージョン>
   • ERROR: No matching distribution found for torch==2.7.1+cpu というエラーが発生した場合は、次を試します。

     pip install torch==2.7.1+cpu --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
     

   • 次に torch_npu をインストールします：pip install torch_npu==<公式要件バージョン>
4. torch 環境が正常に構成されたか確認します：python3 -c "import torch; print(torch.__version__)"
5. 簡単な torch コードを実行して、npu デバイスが正常に読み込まれるか確認します：python3 -c "import torch; a = torch.randn(2, 3); print(a)"。次のような結果が出力されるはずです：tensor([[2.86, 1.0406, 1.5811], [0.8329, 1.0024, 1.3639]])

5. triton-ascend の構成

1. 次を実行します：pip list | grep "triton"
2. コミュニティ版 Triton と Triton-Ascend を同時にインストールすることはできません。
   • ネイティブの triton がインストールされている場合は、必ず先にアンインストールします：pip uninstall triton
   • triton-ascend も同時にインストールされている場合は、それも先にアンインストールしてから再インストールします
3. 最新の triton-ascend パッケージをインストールします：pip install triton-ascend
4. nightly バージョンをインストールする場合は、https://triton-ascend.readthedocs.io/zh-cn/latest/installation_guide.html#nightly-build を参照してください

環境の検証（MANDATORY）

現在のターミナル環境で Triton 演算子を正常に実行できることを確認します。

MANDATORY - READ ENTIRE FILE：検証を実行する前に、scripts/01-vector-add.py を必ず最後まで読んでください。

検証を実行します。

python3 <skill-dir>/scripts/01-vector-add.py

この演算子のサンプルを実行した後、次のような結果が出れば、計算が期待どおりであることを示します。difference が 0.0 の場合、検証に合格したと見なします。

tensor([0.8329, 1.0024, 1.3639,  ..., 1.0796, 1.0406, 1.5811], device='npu:0')
tensor([0.8329, 1.0024, 1.3639,  ..., 1.0796, 1.0406, 1.5811], device='npu:0')
The maximum difference between torch and triton is 0.0

トラブルシューティング

現象	対応
torch のインストールに失敗する：No matching distribution found for torch==2.7.1+cpu	PyTorch 公式ソースからのインストールを試します：pip install torch==2.7.1+cpu --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
ネイティブの triton と triton-ascend が同時にインストールされている	まずネイティブの triton をアンインストールします：pip uninstall triton。次に triton-ascend を再インストールします
C++ コンパイラーが見つからない	コンパイラーをインストールします：apt-get install g++
ソースからビルドする際に依存関係が不足している	システムライブラリをインストールします：sudo apt install zlib1g-dev clang-15 lld-15（clang >= 15、lld >= 15 を推奨）
上の表に従って再試行しても失敗する	ローカルまたは後で調査できるよう、ターミナルのエラー全文と実行したコマンドの順序をそのまま残してください

アンチパターン一覧（NEVER）

• ❌ 最新の対応要件を取得するための公式オンラインドキュメントの確認を省略する
• ❌ CANN 環境をチェックせずに Python の構成に進む
• ❌ 公式要件を満たさない Python / torch のバージョンを使用する
• ❌ ネイティブの triton と triton-ascend を同時にインストールする
• ❌ 環境を検証せずに開発を始める
• ❌ 異なるターミナルセッションで分けて実行する（必ず同じターミナルで実行してください）

检查清单

• 已阅读官方在线文档获取最新配套要求？
• CANN 环境加载成功（npu-smi info 和 which bisheng 有输出）？
• Python 版本符合官方要求？
• torch / torch_npu 版本符合官方要求？
• triton-ascend 已安装（原生 triton 已卸载）？
• 环境验证通过（01-vector-add.py 运行成功）？

注意事项

• 如果上述流程后还有问题，可以到官方在线文档查看是否有新的配套要求：https://triton-ascend.readthedocs.io/zh-cn/latest/quick_start.html