std::vector<paddle::Tensor>tanh_forward_cuda(constpaddle::Tensor&input){autooutput=paddle::Tensor(paddle::PlaceType::kGPU,input.shape());intinput_numel=input.size();intgrid=(input_numel+BLOCK-1)/BLOCK;PD_DISPATCH_FLOATING_TYPES(input.type(),"tanh_forward_cuda_kernel",([&]{tanh_forward_...
1. 基于自研内核架构,进行kernel级高性能算子库开发与性能优化 2. 和编译器团队紧密配合,针对硬件体系结构对算法进行分析,设计,和优化 3. 对现有CUDA程序进行改写和适配 岗位要求: 1. 计算机/电子工程/数学/物理 2. 精通数据级并行程序设计和GPGPU编程,例如CUDA、OpenCL ...
sources=["add2.cpp", "add2.cu"],verbose=True)# c = a + b (shape: [n])n = 1024 * 1024a = torch.rand(n, device="cuda:0")b = torch.rand(n, device="cuda:0")cuda_c = torch.rand(n, device="cuda:0")ntest = 10def show_time(func):times...
通过使用PyTorch的C++ API,开发者可以轻松地实现自定义算子,并将其集成到PyTorch框架中。以上是几种常见的PyTorch扩展自定义Python/C++(CUDA)算子的方法。根据不同的需求和场景,开发者可以选择最适合自己的方法。对于需要高性能和灵活性的场景,建议使用扩展C++算子或使用PyTorch的C++ API;对于需要简化开发过程和提高代码...
https://developer.nvidia.com/cuda-gpus#collapseOne 创建虚拟环境 在安装之间,强烈建议使用conda创建一个新的虚拟环境,这样就不会对你之前的环境照成影响。这里以创建torch1.9为例: 这里创建一个名为torch1.9的虚拟环境,python使用3.8的版本 conda create -n torch1.9 python=3.8 ...
load 函数负责编译这些代码,并返回一个包含自定义算子的模块。 三、cpp_extension 的实现原理 cpp_extension 的实现原理主要涉及以下几个步骤: 代码解析:cpp_extension 通过解析 Python 代码中的 load 函数调用,获取 C++/CUDA 源文件列表和其他编译选项。 编译:使用 setuptools 和 PyTorch 的 C++ API,将 C++/CUDA ...
而对于一些定制化比较高的算法,MindSpore也支持了相关的接口,允许开发者自己开发相应的CUDA算子(需要统一接口),然后编译成.so动态链接库,再用MindSpore内置的函数加载为本地算子。本文针对这种方案写一个简单的示例。 程序结构 本地自己手写一个CUDA算子,一般至少需要两个文件和一个nvcc的环境,最好是在安装完成MindSpore...
代码结构还是很清晰的。include文件夹用来放cuda算子的头文件(.h文件),里面是cuda算子的定义。kernel文件夹放cuda算子的具体实现(.cu文件)和cpp torch的接口封装(.cpp文件)。 最后是python端调用,我实现了两个功能。一是比较运行时间,上一篇教程详细讲过了;二是训练一个PyTorch模型,这个下一篇教程再来详细讲述。
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,通过CUDA Runtime API或CUDA Driver API直接从Host代码中调用。形状推导在CUDA中不是内置功能,它在深度学习框架中由框架本身处理,或者需要开发者自行在Host代码中实现。Tiling和形状推导: ...
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确性至关重要。 算子功能调试 UT测试 (单元测试)测试算子代码的正确性,验证输入输出结果与设计的一致性。UT侧重...