这里通过CMake编译运行CUDA Samples代码cudaOpenMP.cu 代码略有改用,主要是定义了: 这样可以消除#include <helper_cuda.h>帮助头文件拖家带口的引用 具体如下 代码取自(c:\ProgramData\NVIDIA Corporatio…
TensorFlowCC 强烈推荐一个非官方的仓库:TensorFlowCC,作者使用 CMake 管理 tf 的编译安装(编译时调用了 bazel),简化了编译流程,同时安装后在 cmake 工程中能够直接通过 find_package(TensorflowCC) 来使用 tf,对比前面的原版感受一下 TensorFlowCC 在 CMakeLists 中的使用体验:example。 TensorFlowCC 的作者提供了...
(3)从github中下载CUDA By Example代码,并将lib文件中的glut64.lib 放入 ./GL/lib/x64中3.CUDA By Example 实例准备 (1)在项目中添加新文件夹Course,并创建子目录chapter04,子目录include和CMakeLists.txt,并在子目录include中添加子文件夹Course(2)在chapter04目录中建立子目录include,子目录src和CMakeLists...
这里用pybind11来对torch_launch_add2函数进行封装,然后用cmake编译就可以产生python可以调用的.so库。但是我们这里不直接手动cmake编译,具体方法看下面的章节。 Python调用 最后就是python层面,也就是我们用户编写代码去调用上面生成的库了。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importtimeimportnumpya...
To build these samples, set the variables either on the command line or through your CMake GUI. For example: cmake -DBUILD_TEGRA=True .. Cross-Compilation for Tegra Platforms Install the NVIDIA toolchain and cross-compilation environment for Tegra devices as described in the Tegra Development ...
$ cmake .. -DCUTLASS_NVCC_ARCHS='75;80'-DCUTLASS_LIBRARY_KERNELS=cutlass_simt_sgemm_128x128_8x2_nn_align1 ... $ make cutlass_profiler -j16 Example command line for profiling single SGEMM CUDA kernel is as follows: $ ./tools/profiler/cutlass_profiler --kernels=sgemm --m=3456 --n=...
Building a Library with CMake The first thing that everybody does when learning CMake is write a toy examplelike this onethat generates a single executable. Let’s be a little more adventurous and also generate a static library that is used by an executable. ...
├── CMakeLists.txt ├──LICENSE├──README.md ├── setup.py ├── time.py # 比较cuda算子和torch实现的时间差异 └── train.py # 使用cuda算子来训练模型 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...
$ cmake .. -DCUTLASS_NVCC_ARCHS='75;80' -DCUTLASS_LIBRARY_KERNELS=cutlass_simt_sgemm_128x128_8x2_nn_align1 ... $ make cutlass_profiler -j16Example command line for profiling single SGEMM CUDA kernel is as follows:$ ./tools/profiler/cutlass_profiler --kernels=sgemm --m=3456 --n=...
所有的代码都放在了github上,地址是:https://github.com/godweiyang/torch-cuda-example 完整流程 下面我们就来详细了解一下PyTorch是如何调用自定义的CUDA算子的。 首先我们可以看到有四个代码文件: main.py,这是python入口,也就是你平时写模型的地方。