{float*a =THCudaTensor_data(state, a_tensor);float*b =THCudaTensor_data(state, b_tensor); cudaStream_t stream=THCState_getCurrentStream(state);//这里调用之前在cuda中编写的接口函数broadcast_sum_cuda(a, b, x, y, stream);return1; } intbroadcast_sum(THCudaTensor *a_tensor, THCudaTensor...
这是一篇pytorch与cuda结合的~~ 用PyTorch编译并调用自定义CUDA算子的三种方式:JIT、Setuptools、CMake。 代码地址https://github.com/godweiyang/torch-cuda-example 运行环境 NVIDIA Driver: 418.116.00 CUDA: 11.0 Python: 3.7.3 PyTorch: 1.7.0+cu110 CMake: 3.16.3 Ninja: 1.10.0 GCC: 8.3.0 这是我自...
默认情况下跨GPU操作是不允许的,需要使用copy_()和其它类似复制的函数例如to()和cuda()。除非你开启了点对点内存访问,否则任何跨设备操作张量都会报错。 下面是一个简单的例子 cuda = torch.device('cuda') # 默认CUDA设备 cuda0 = torch.device('cuda:0') cuda2 = torch.device('cuda:2') # GPU 2 (t...
1.CUDA算子实现 写并调用一个自定义算子,主要用到以下四个文件 main.py,这是python入口,也就是你平时写模型的地方。(这里用到的是三种编译方式之一的JIT即使编译,后面会具体介绍哪三种) 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...
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。 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。
安装pyTorch和CUDA支持:确保已经安装了适用于CUDA的pyTorch版本。可以通过官方网站或者pip安装命令来获取相应的版本。 将模型和数据移动到GPU:在使用CUDA加速之前,需要将模型和数据移动到GPU上。可以使用model.to('cuda')将模型移动到GPU上,使用input.to('cuda')将输入数据移动到GPU上。 设置优化器和损失函数:在使用...
这个函数返回True即为使用了cuda,但是我这里总是返回False。 1. 网上总结的方法一:根据自己cuda版本按照官网提供的安装命令安装pytorch 如果函数返回False,一般是pytorch及其组件与cuda版本不对应导致的,这个可以查看pytorch的官网(https://pytorch.org/get-started/locally/),官网给出了不同cuda版本下安装pytorch的命令,...
调用的函数有100多行,下面慢慢分析(这个函数在DeviceCachingAllocator中): 首先我们简化代码分析: // All public methods (except the above) acquire the allocator mutex.// Thus, do not call a public method from another public method.Block*malloc(intdevice,size_t size,cudaStream_t stream){std::uniqu...
第一步!指定gpu import osos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0' 第二步! 对于每一个要踹到gpu去的Tensor或者model x 使用x = x.cuda()就ok了 嘤嘤嘤
└── 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...