flagos-ai/flagtree

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FlagTree 是 FlagOS 的一部分。 FlagOS 是一个面向多元AI芯片的开源、统一系统软件栈，旨在打通模型、系统与芯片层，培育开放协作的生态系统。它支持 “一次开发，多芯运行” 的工作流，兼容多样化的 AI 加速芯片。它释放硬件性能潜力，消除各类 AI 芯片专用软件栈之间的碎片化问题，并大幅降低大模型在多种 AI 硬件移植与维护的成本。

FlagTree 是面向多种 AI 芯片的开源、统一编译器。 FlagTree 致力于打造多元 AI 芯片编译器及相关工具平台，发展和壮大 Triton 上下游生态。项目当前处于初期，目标是兼容现有适配方案，统一代码仓库，快速实现单仓库多后端支持。对于上游模型用户，提供多后端的统一编译能力；对于下游芯片厂商，提供 Triton 生态接入范例。

多后端支持

各后端基于不同版本的 Triton 适配，因此位于不同的主干分支。各主干分支均为保护分支且地位相等，表格中所有后端均搭建了 CI/CD Runner。有些后端适配了多个 Triton 版本，表格中仅展示最新版本。

主干分支	厂商	后端	Triton 版本	用户指引
main	NVIDIA NVIDIA TileIR AMD Enflame（燧原） ILUVATAR（天数智芯） HYGON（海光信息） Moore Threads（摩尔线程） DAMO ACADEMY（阿里达摩院） Huixi（辉羲智能） MetaX（沐曦股份） Sunrise（曦望芯科） KLX T-Head（平头哥） SpacemiT（进迭时空） Tsingmicro（清微智能）	nvidia tileir amd enflame iluvatar hcu mthreads damoacademy rpu metax sunrise xpu ppu spacemit tsingmicro	3.6	nvidia guide tileir guide amd guide enflame guide iluvatar guide hcu guide mthreads guide - rpu guide metax guide sunrise guide xpu guide ppu guide spacemit guide tsingmicro guide
triton_v3.5.x	Huawei Ascend（华为昇腾）	ascend	3.5	ascend guide
triton_v3.3.x	ARM China（安谋科技） ARM64 cpu x86_64 cpu	aipu cpu triton-shared	3.3	aipu guide cpu guide -
triton_v3.2.x	Cambricon（寒武纪）	cambricon	3.2	-

FlagTree 的扩展组件当前在部分后端可用：

主干分支	后端	Triton 版本	扩展组件
main	nvidia enflame	3.6	TLE-Lite TLE-Struct GPU TLE-Raw HINTS
main	amd mthreads sunrise hcu iluvatar ppu	3.6	TLE-Lite TLE-Struct GPU
main	metax	3.6	TLE-Lite
main	tsingmicro	3.6	TLE-Lite TLE-Struct DSA FLIR
triton_v3.5.x	ascend	3.5	TLE-Struct DSA FLIR HINTS
triton_v3.3.x	aipu	3.3	FLIR HINTS

TLE（Triton Language Extensions）简介

如果要在 nvidia 后端使用 TLE 语言扩展，请使用 main 分支。其他后端的 TLE 支持分支详见上面的表格。

Triton 在算子开发效率方面表现突出，但在多元 AI 芯片适配和更深层性能调优场景下，往往需要对分布式执行、内存访问模式和硬件相关原语提供更显式的控制。 TLE 以分层方式扩展 Triton，在保持现有 Triton 工作流兼容性的同时补齐这部分能力。

TLE 的主要优势包括：

从可移植到硬件导向调优的渐进式抽象（Lite / Struct / Raw）。
更好覆盖多设备、架构特化与后端 lowering 场景。
在保留优化空间的同时，降低现有 Triton kernel 的迁移改造成本。

详细设计、API 与示例请参考 TLE Wiki 和 TLE-Raw Wiki。

性能改进

无需修改任何 Triton 算子代码，FlagTree 可在实际模型中的某些形状上获得性能增益。下面以 Qwen 模型中调用的一些形状下的 mm 算子为例，展示 FlagTree 在不同芯片上的性能增益。

nv_h100_bf16_mm_1a nv_h100_fp32_mm_1a hcu_bf16_mm_1a hcu_fp32_mm_1a hcu_bf16_mm_3d hcu_fp32_mm_3d mthreads_bf16_mm_1a_3c mthreads_fp32_mm_1a mthreads_bf16_mm_1c mthreads_fp32_mm_1c enflame_bf16_mm_3d enflame_fp32_mm_3d

新特性

2026/09/10 tsingmicro 后端升级到 Triton 3.6，加入 CI/CD。
2026/08/21 amd 后端支持 TLE，加入 CI/CD。
2026/08/18 新增接入 spacemit 后端（对应 Triton 3.6），加入 CI/CD。
2026/08/04 新增接入 ppu 后端（对应 Triton 3.6），加入 CI/CD。
2026/07/07 新增接入 NVIDIA tileir 后端（对应 Triton 3.6），加入 CI/CD。
2026/07/03 iluvatar 后端升级到 Triton 3.6，加入 CI/CD。
2026/07/02 xpu 后端升级到 Triton 3.6，加入 CI/CD。
2026/06/30 sunrise 后端升级到 Triton 3.6，加入 CI/CD。
2026/06/26 metax 后端升级到 Triton 3.6，加入 CI/CD。
2026/06/10 新增接入 rpu 后端（对应 Triton 3.6），加入 CI/CD。
2026/06/08 ascend 后端升级到 Triton 3.5，加入 CI/CD。
2026/06/03 新增接入 ARM64 cpu 后端（对应 Triton 3.3）。
2026/06/01 新增接入 damoacademy 后端（对应 Triton 3.6），加入 CI/CD。
2026/05/12 mthreads 后端升级到 Triton 3.6，加入 CI/CD。
2026/05/07 hcu 后端升级到 Triton 3.6，加入 CI/CD。
2026/04/24 mthreads 后端升级到 Triton 3.2，加入 CI/CD。
2026/04/17 enflame 后端升级到 Triton 3.6，加入 CI/CD。
2026/03/13 enflame 后端升级到 Triton 3.5，加入 CI/CD。
2026/01/23 新增接入 sunrise 后端（对应 Triton 3.4），加入 CI/CD。
2026/01/08 添加 HINTS、TLE、TLE-Raw 等新功能 WIKI。
2025/12/08 新增接入 enflame 后端（对应 Triton 3.3），加入 CI/CD。
2025/11/26 添加 FlagTree 后端特化统一设计文档 FlagTree-Backend-Specialization。
2025/10/28 提供离线构建支持（预下载依赖包），改善网络环境受限时的构建体验，使用方法见后文。
2025/09/30 在 GPGPU 上支持编译指导 shared memory。
2025/09/29 SDK 存储迁移至金山云，大幅提升下载稳定性。
2025/09/25 支持编译指导 ascend 的后端编译能力。
2025/09/16 新增接入 hcu 后端（对应 Triton 3.0），加入 CI/CD。
2025/09/09 Fork 并修改 llvm-project，承接 FLIR 的功能。
2025/09/01 新增适配 Paddle 框架，加入 CI/CD。
2025/08/16 新增适配北京超级云计算中心 AI 智算云。
2025/08/04 新增接入 T*** 后端（对应 Triton 3.1）。
2025/08/01 FLIR 支持编译指导 shared memory loading。
2025/07/30 更新 cambricon 后端（对应 Triton 3.2）。
2025/07/25 浪潮团队新增适配 OpenAnolis 龙蜥操作系统。
2025/07/09 FLIR 支持编译指导 Async DMA。
2025/07/08 新增多后端编译统一管理模块。
2025/07/02 新增接入 S*** 后端（对应 Triton 3.3）。
2025/06/20 FLIR 开始承接 MLIR 扩展功能。
2025/06/06 新增接入 tsingmicro 后端（对应 Triton 3.3），加入 CI/CD。
2025/06/04 新增接入 ascend 后端（对应 Triton 3.2），加入 CI/CD。
2025/06/03 新增接入 metax 后端（对应 Triton 3.1），加入 CI/CD。
2025/05/21 FLIR 开始承接到中间层的转换功能。
2025/04/09 新增接入 aipu 后端（对应 Triton 3.3），提供 torch 标准扩展范例，加入 CI/CD。
2025/03/26 接入安全合规扫描。
2025/03/19 新增接入 xpu 后端（对应 Triton 3.0），加入 CI/CD。
2025/03/19 新增接入 mthreads 后端（对应 Triton 3.1），加入 CI/CD。
2025/03/12 新增接入 iluvatar 后端（对应 Triton 3.1），加入 CI/CD。

环境准备

避免环境匹配问题的最佳实践是使用用户手册中推荐的镜像。

从源码安装

安装依赖（注意使用正确的 python3.x 执行）：

apt update; apt install zlib1g zlib1g-dev libxml2 libxml2-dev nlohmann-json3-dev
python3 -m pip install -r python/requirements.txt

通用的构建安装方式（网络畅通环境下推荐使用）：

# Set FLAGTREE_BACKEND using the backend name from the table above
export FLAGTREE_BACKEND=${backend_name}  # Do not set it on nvidia/amd/triton-shared

# For Triton 3.1/3.2/3.3 (branch: triton_v3.1.x, triton_v3.2.x, triton_v3.3.x)
cd python; python3 -m pip install . --no-build-isolation -v  # Install flagtree and uninstall triton

# For Triton 3.4/3.5/3.6 (branch: triton_v3.4.x, triton_v3.5.x, main)
python3 -m pip install . --no-build-isolation -v             # Install flagtree and uninstall triton

安装 flagtree 后，可通过下列命令查看：

python3 -m pip show flagtree
cd ${ANY_DIR_OTHER_THAN_FLAGTREE_PYTHON}; python3 -c 'import triton; print(triton.__path__)'

免源码安装

参见用户手册。

关于贡献

欢迎参与 FlagTree 的开发并贡献代码，详情参见 CONTRIBUTING.md。

许可证

FlagTree 使用 MIT license。