之前的文章中:Pytorch拓展进阶(一):Pytorch结合C以及Cuda语言。我们简单说明了如何简单利用C语言去拓展Pytorch并且利用编写底层的.cu语言。这篇文章我们说明如何利用C++和Cuda去拓展Pytorch,同样实现我们的自定义功能。 为何使用C++ 之前已经提到了什么我们要拓展,而不是直接使用Pytorch提供的python函数去构建算法函数。很简...
1 概述首先要明确几个基本的概念: NVIDIA Driver:显卡驱动程序,是显卡硬件的接口,OS只能通过这个接口才能控制显卡进行2D/3D渲染或计算CUDA:“GPU通用计算”构建的运算平台cudnn:为深度学习计算设计的软件库C…
一、CUDA 概念:CUDA是英伟达公司设计研发一种并行计算平台和编程模型,包含了CUDA指令集架构以及GPU内部的并行计算引擎,开发人员可以使用C语言来为CUDA架构编写程序,所编写出的程序可以在支持CUDA的处理器上以超高性能运行。 相信看到这里大部分小伙伴还是没看明白,这到底是个啥?? 这里用一张图表示硬件、CUDA和模型算法...
「PyTorch依赖CUDA和cuDNN」:PyTorch 可以在 CPU 或 GPU 上运行,但为了获得最佳性能,特别是在大规模深度学习任务中,你通常会将 PyTorch 配置为在 GPU 上运行。这就需要确保 CUDA 和 cuDNN 已正确安装和配置。 显卡驱动 「CUDA Toolkit 包含显卡驱动」: CUDA Toolkit 是一个由 NVIDIA 提供的开发工具包,其中包括...
如下核函数为矩阵相加的 CUDA 代码。程序执行过程中会按blockIdx与threadIdx的坐标信息将该核函数分配给不同的线程来完成,因此实现高效并行化计算。以下为一个较为典型的矩阵相加的核函数设计。 __global__void MatAdd(float A[N][N], flo...
这些架构代码都会包含在model.py文件中,在PyTorch的eager执行模式下,C会启动CUDA内核执行这些代码。 为了让Llama3-8B和Granite-8B模型100%用Triton语言实现端到端推理,我们需要手写Triton内核(kernel),或利用torch.compile模块自动生成。 对于较小的操作,比如 RMS归一化、RoPE、SiLU函数...
通常使用系统级CUDA驱动,但运行时库来自cudatoolkit # 指定版本安装$ conda install cudatoolkit=11.2 conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch 该命令安装了指定版本的cudatoolkit,cudatoolkit是一个已编译好的 CUDA 库,它会在运行时被 PyTorch 使用,而不依赖于系统全局的 CUDA 安装...
Numba库也支持编写CUDA算子直接操作Pytorch张量的显存空间,和Taichi相比,它需要从Kernel级编写算子了,但和传统的CUDA编程相比,它又支持使用Python编写CUDA程序。 同样,根据上面的需求,可以写出下面的程序: fromnumbaimportcuda# 定义算子@cuda.jitdefnumba_gather(src, idx, dst, n, m, c):foriinrange(cuda.block...
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.3 里面,解压发现是一个cuda文件夹,里面有lib include bin文件夹,我们把cuda里面的三个文件夹的内容分别移到CUDA安装目录里对应的同名文件夹里面。其中include和bin文件夹可以直接移动,lib文件夹内容要移动到lib\x64目录下 ...
进入系统变量的“Path”,添加"c:\tools\cuda\bin"与”C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin”后点击确认 5.查看安装好的cuda版本以及显卡 打开命令——》输入nvidia-smi 6.检查能否运行: tensorflow: 查看gpu信息: import tensorflow as tf ...