Nvidia GTC 2025: 使用 Python 编写 CUDA Kernel 背景 NVIDIA GTC 2025 是全球人工智能和 GPU 技术领域的年度盛会,吸引了超过 25,000 名参与者。1,001 Ways to Write CUDA Kernels in Python [S72449] 主题是探索在 Python 中编写 CUDA 内核的多种方法,这对于希望利用 GPU 加速计算的 Python 开发者尤为重要...
>>> print("CUDA设备数量:", torch.cuda.device_count()) # 查看cuda设备数量 >>> CUDA设备数量: 2 >>> a=torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5], device='cuda:2') # 无法使用cuda2设备 RuntimeError: CUDA error: invalid device ordinal CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some ...
虽然我们可以使用 Spyder 和 PyCharm 等 IDE 轻松调试纯 Python 代码,但我们无法使用这些工具来调试实际的 GPU 代码,记住 GPU 代码本身是用 CUDA-C 编写的,PyCUDA 提供了一个接口。调试 CUDA 内核的第一种最简单的方法是使用printf语句,我们实际上可以直接在 CUDA 内核中调用它来打印到标准输出。我们将看到如何...
CUTLASS基于前面版本对C++的内核编程抽象的丰富生态系统,以DSL(domain-specific languages)这些Python原生接口,用于基于核心CUTALSS和CuTe概念编写高性能CUDA内核,而不会对性能产生任何影响。这允许更平滑的学习曲线,更快的编译时间,与DL框架的原生集成,而无需编写粘合代码,以及更直观的元编程,不需要深厚的C++专业知识。
总之,这里不要勾选Kernel Objects。 笔者在选择Install之后的安装过程中还出现dkms未安装报错,于是sudo apt install dkms,再次尝试安装,就成功了,然后出现: === = Summary = === Driver: Not Selected Toolkit: Installed in /usr/local/cuda-11.8/ Please make sure that - PATH includes /usr/local/cuda...
问题:对于使用GPU计算时,都想知道kernel函数运行所耗费的时间,使用CUDA内置的API可以方便准确的获得kernel运行时间。 在CPU上,可以使用clock()函数和GetTickCount()函数计时。 clock_t start, end; start = clock(); //执行步骤; ... end = clock(); printf...
1、【RuntimeError: CUDAoutof memory.】 {训练时报错,之前1.2G数据可训练,现在7.8G数据报错}{训练时,使用CUDA_VISIBLE_DEVICES分配给一块16G的显卡} {最简单粗暴方法就是减少batch_size,解决}{也可以查看代码有无bug} {batchNorm简单来说就是批规范化,这个层类似于网络输入进行零均值化和方差归一化的操作,BN...
We first define our kernel: In [0]: from numba import cuda @cuda.jit def gpu_sqrt_kernel(x, out): idx = cuda.grid(1) out[idx] = math.sqrt(x[idx]) Let's discuss this code in some details. We have an input array of 4096 values, so we will use 4096 threads on the GP...
英伟达的目标是:在不离开 Python 的情况下实现 GPU 加速。Jones 说,CUDA 的 Python 版不能只是提供 kernel,还需要整个技术栈的支持,并且执行流程要顺畅。 “你要能写一个 kernel,把它直接嵌入到 PyTorch 中;同时也要能调用各种 Python 风格的库,”Jones 表示。
教程:在PyTorch中为CUDA库绑定Python接口 从Torch到CUTLASS的输入转换 输入Torch张量 张量形状 张量数据类型 张量数据指针 输入验证 让C成为可选 放在一起 绑定和编译 PyBind11 setuptools 使用PyTorch调用我们的新mm函数 代码下载 附录A:AMP支持 附录B:CUTLASS 3.X和Hopper架构 附录C:构建后端 完整代码补充 cutlass_...