AI、科学计算等应用场景中需要对模型、算法进行加速,自定义cuda c算子可以让算法跑的更快,针对算法利用硬件特性进行优化。 例如ai中目前常用的pytorch框架,运行模型时,gpu版本后端中调用的其实就是CUDA C编写的算子(或者说函数),因此当我们配置环境时,配置CUDA和cuDNN等都是为了使用这些后端的支持,从而让我们用python...
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...
这些计算通常在 CUDA 核函数(kernels)中实现,它们利用了 CUDA 的多线程能力来执行并行计算。在 CUDA 中,对应 Ascend C 中的 Scalar、Vector、Cube 计算单元,CUDA 使用了不同类型的内存访问和运算模式,比如共享内存(shared memory)、寄存器(registers)和全局内存(global memory)。数据搬运 API in CUDA: CUDA 中的...
在CUDA中,算子(或称为kernel)的实现通常包含在.cu文件中,这与Ascend C中的.cpp文件相似。与<KERNEL_NAME>_tiling.h类似,CUDA中可能会有一个头文件(通常是.cuh或.h),定义了kernel函数需要的所有数据结构和辅助函数。CUDA Kernel注册和执行: CUDA没有类似于Ascend C的算子注册机制,因为CUDA kernel的调用更直接,...
对比CUDA中的类似概念: CUDA Kernel文件: 在CUDA中,算子(或称为kernel)的实现通常包含在.cu文件中,这与Ascend C中的.cpp文件相似。 与<KERNEL_NAME>_tiling.h类似,CUDA中可能会有一个头文件(通常是.cuh或.h),定义了kernel函数需要的所有数据结构和辅助函数。
在CUDA 中,形状推导不是内置功能,但是在深度学习框架中,如 TensorFlow 和 PyTorch,形状推导是框架层面提供的。对于自定义 CUDA 算子,开发者需要根据输入张量的维度和算子的操作来手动计算输出张量的形状。 形状推导有助于在运行内核之前确定内存分配的大小,并确保输入和输出张量的维度一致,这对于整体内存管理和程序的正...
在完成环境准备后,启动TFServing进行模型推理部署,过程中发现报错信息,具体提示为CudnnLSTM算子不支持,无法完成自动转换。仔细查看模型定义后发现,该模型在训练定义和训练时用到了Keras中的一个与cuda相关的算子,即tf.contrib.cudnn_rnn.CudnnLSTM,该算子在Ascend提供的标准实现中不存在,导致转换和部署失败。
这里主要介绍如何利用CUDA实现一个2D卷积算子,实现过程较为简单,最终的实现效果可以在较小的尺寸下取得比cudnn快较大的性能。实测在以下参数配置下可以达到平均 1.2倍cudnn的性能。 CUDA介绍(from chatGPT)现在深度学习大行其道,作为深度学习的基础软件设施,学习cuda也是很有意义的。本篇文章主要介绍如何利用CUDA实现一...
开源地址:https://github.com/CVCUDA/CV-CUDA 图像预/后处理已成为 CV 瓶颈 以图像背景模糊算法为例,常规的图像处理流程中预\后处理主要在 CPU 完成,占据整体 90% 的工作负载,其已经成为该任务的瓶颈。 部分算子的 CPU 和 GPU 结果精度无法对齐;
Ascend C 提供了矢量和矩阵算子开发的能力,但是如何开发算子需要根据开发者自己的实际需求来确定。 已采纳 1楼回复于2024-03-11 09:11:48 忧莫晓编辑于 2024-03-11 09:12:35 hid_85xlo4pd9cdkdyt:Ascend C的kernel是block级的,CUDA C的kernel是thread级的,是这样吗? 2024-03-12 14:23:05 忧莫晓...