tritonify

基于代理驱动的 Triton/CUDA 内核优化：一种以 Roofline 模型为目标的试错循环，将 cuBLAS/cuDNN/Liger 作为基线进行超越——绝不宣称未经测量的加速效果，也绝不未经检查 GPU 访问情况就断言某个操作无法实现。可用于编写、优化、融合、剖析、移植或加速任意 Triton/CUDA 内核或 LLM 操作，包括 GEMM、MLP、MoE、注意力机制、激活函数、融合/自定义损失函数、量化操作等。

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