在本文中，我们将看到如何将Pytorch模型移植到C++中。Pytorch通常用于研究和制作新模型以及系统的原型。该...
首先,确保您已经安装了CUDA Toolkit(可以从NVIDIA官网下载)。 编写CUDA源文件(例如my_cuda_functions.cu): 代码语言:javascript 复制 #include<cuda_runtime.h>__global__voidmy_cuda_function(int*input,int*output){int index=blockIdx.x*blockDim.x+threadIdx.x;output[index]=input[index]*2;}extern"C"...
上面的代码非常明快,而且符合人类的基本认知:我们的目标是完成数学计算,没必要在这个过程中学习CUDA、OpenCL等一大堆并行设备编程的知识。也不用学习C++、STL,libtorch也没必要学了。 特别指出的是,尽管这段代码的背后都是Python,但是在API中完全掩盖了Python的痕迹。仔细观察发现它实际上调用了PyTorch,PyTorch的功能非...
CUDA C不是C语言,而是对C语言进行扩展。 CUDA对C的扩展主要包括以下四个方面: 函数类型限定符,用来确定函数是在CPU还是在GPU上执行,以及这个函数是从CPU调用还是从GPU调用。 __device__,__device__表示从GPU上调用,在GPU上执行; __global__,__global__表示在CPU上调用,在GPU上执行,也就是所谓的内核(kernel...
llm.c 旨在让大模型(LM)训练变得简单 —— 使用纯 C 语言 / CUDA,不需要 245MB 的 PyTorch 或107MB 的 cPython。例如,训练 GPT-2(CPU、fp32)仅需要单个文件中的大约 1000 行干净代码(clean code),可以立即编译运行,并且完全可以媲美 PyTorch 参考实现。 Karpathy 表示,选择从 GPT-2 开始,是因为它是 ...
__global__ 和 __device__ 声明的函数,在调用时会被分配给 CUDA 中众多的核,在多个线程中执行。因此在调用函数时,我们需要告诉 GPU,哪些线程要执行该函数。由于 GPU 的线程太多了,因此我们为 GPU 的线程划分了国(grid)-省(block)-市(thread)的分级。(终于看到一个地方一句话讲清楚了GPU的dim3的概念) ...
使用vscode,利用C++/CUDA编写自定义的PyTorch CUDA算子的时候,需要在cpp文件中 #include <torch/extension.h> 但是就一直找不到这个头文件所在的路径,原因在于没有正确配置intelligence的include path,通过尝试发现需要创建.vscode文件夹并在其中创建c_cpp_properties.json文件,将下面的include path加入,加入后整体文件如下...
CUDA C++ 为熟悉 C++ 编程语言的用户提供了一种简单的途径,可以轻松编写由设备执行的程序。 它由c++语言的最小扩展集和运行时库组成。 编程模型中引入了核心语言扩展。它们允许程序员将内核定义为 C++ 函数,并在每次调用函数时使用一些新语法来指定网格和块的维度。所有扩展的完整描述可以在 C++ 语言扩展中找到。任...
cudaFree(gpu_B); cudaFree(gpu_C); } } vecmul()函数是内核,而maxmul()函数是助手。它的作用是在GPU中分配内存,复制参数,调用内核,复制结果。值通过引用传递。 Go 代码 程序maxmul.go调用辅助函数并显示结果: packagemain /* void maxmul(float *A, float* B, float *C, int size); ...
NVIDIA Turing™架构可以在Tensor Cores或CUDA核心中执行INT8操作。Tensor Cores在NVIDIA Volta™ GPU架构中引入,用于加速机器学习和科学应用的矩阵乘法和累加操作。这些指令在小的矩阵块(例如4x4块)上操作。 Tensor Cores还可以在比输入更高的精度下进行乘积计算和累加。例如,在使用FP16(半精度浮点数)输入进行训练...