vllm什么情况会使用triton，部署PD分离的时候，发现进入了triton分支
vLLM会在部分Attention实现中使用Triton（如triton_attn、triton_mla等后端），以提升推理性能。你看到“进入了triton分支”，很可能是vLLM自动选择了Triton相关的Attention后端进行加速，这属于正常现象，并非指NVIDIA Triton Inference Server，而是指triton-lang这个高性能算子编译库。据vllm.v1.attention.backends.triton_attn文档和triton_mla文档，vLLM的部分Attention后端实现就是基于triton-lang。
如果你指的是NVIDIA Triton Inference Server的集成，vLLM也支持作为其后端部署，但这与Attention算子的triton实现是两回事，详见官方Triton集成文档。需要更详细的区分说明吗？
Sources:
怎么关闭triton，避免走入triton分支
要关闭vLLM中的triton算子实现，避免走入triton分支，可以通过设置环境变量来实现。例如，针对Attention相关的triton实现，设置VLLM_USE_TRITON_FLASH_ATTN=0即可关闭triton flash attention，强制使用PyTorch或其他后端。据环境变量文档和ROCm安装文档，该变量适用于大多数场景。
示例：
export VLLM_USE_TRITON_FLASH_ATTN=0
如需关闭其他triton相关算子，可查阅环境变量文档中以VLLM_USE_TRITON_开头的变量。需要更详细的操作说明吗？
Sources:
怎么关闭pytorch的triton? 是使用环境变量吗？
是的，可以通过环境变量关闭PyTorch的triton支持。根据vLLM PR #10747，设置环境变量TORCH_COMPILE_DISABLE=True即可禁用torch.compile，从而避免triton相关算子的调用。
示例：
export TORCH_COMPILE_DISABLE=True
这样PyTorch不会自动调用triton相关优化。需要更详细的原理或适用场景说明吗？
Sources:
PYTORCH_NO_TRITON 那这个变量是控制什么的