使用非常方便,使用“pip install onnxsim”安装,然后使用命令“onnxsim input_onnx_model_path output_onnx_model_path”即可。代码中调用也很简单,参考Git地址里的示例。 避免依赖于中间变量的尺寸来进行运算。比如,在一些Image to Image的任务中,可能会根据中间tensor...
ffi=create_extension( name='_ext.my_lib',#输出文件地址及名称headers='src/my_lib.h',#编译.h文件地址及名称sources=['src/my_lib.c'],#编译.c文件地址及名称with_cuda=False#不使用cuda) ffi.build() 第四步:编写.py脚本调用编译好的C扩展模块 importtorchfromtorch.autogradimportFunctionfrom_extimpo...
ffi=create_extension( name='_ext.my_lib',#输出文件地址及名称headers='src/my_lib.h',#编译.h文件地址及名称sources=['src/my_lib.c'],#编译.c文件地址及名称with_cuda=False#不使用cuda) ffi.build() 第四步:编写.py脚本调用编译好的C扩展模块 importtorchfromtorch.autogradimportFunctionfrom_extimpo...
这个地方必须要加,可以理解为python找c的入口(python中的cuda_module.torch_launch_add2(c, a, b, n)),而这个函数就是cpp中的函数。 之后调用launch_add2函数。而这个函数在cu文件中实现: __global__voidadd2_kernel(float*c,constfloat*a,constfloat*b,intn){for(inti=blockIdx.x*blockDim.x+threadId...
然后用c++调用的话，可能在编译的时候遇到了大量的error link，可以在cmakelist.txt中添加下面的内容（...
使用PyTorch 调用 NCCL 进行分布式训练 随着深度学习技术的不断发展,分布式训练已成为提升训练速度和模型规模的重要手段。NVIDIA Collective Communications Library (NCCL) 是一个专门为多GPU环境设计的高效通信库,广泛应用于分布式深度学习任务。本文将通过一个实际示例,指导大家如何在 PyTorch 中调用 NCCL,实现多GPU训练。
下面我们看看,如何逐步优化 CUDA kernel 的写法。 1. 最简单的 CUDA Kernel 写法 最简单的写法,是直接在每个 thread 求和。这会有大量内存存取,因此效率很低。速度为 45 毫秒。但也比 pytorch 的 94 毫秒更快了。 Grid 和 Block: dim3 gridDim(1, B * C); ...
add2.cpp,这是torch和CUDA连接的地方,将CUDA程序封装成了python可以调用的库。 add2.h,CUDA函数声明。 add2.cu,CUDA函数实现。 然后逐个文件看一下是怎么调用的。 CUDA算子实现 首先最简单的当属add2.h和add2.cu,这就是普通的CUDA实现。 void launch_add2(float *c, ...
官网给出了一个MyAdd的Demogithub地址,本文通过 这个Demo来搞定如何 通过cffi来扩展pytorch。 自定义 OP pytorch自定义op的基本步骤总结如下。 一、C部分: new_op.h:CPUforward(), backward()接口声明 new_op_cu.h:GPUforward(), backward()接口声明 ...
导读本文主要讲解如何将pytorch的模型部署到c++平台上的模型流程,按顺序分为四大块详细说明了模型转换、保存序列化模型、C ++中加载序列化的PyTorch模型以及执行Script Module。 最近因为工作需要,要把pytorch的模型部署到c++平台上,基本过程主要参照官网的教学示例,期间发现了不少坑,特此记录。