对于一个算子实现,需要用到.cu(Cuda)编写核函数、.cpp(C++)编写包装函数并调用PYBIND11_MODULE对算子进行封装。 注意:Cuda文件和Cpp文件不能同名!!!否则编译不通过!!! 我们这里以src/sum_two_arrays/为例进行解释 // src/sum_two_arrays/two_sum_...
-gencode=arch=compute_86,code=sm_86 --compiler-options'-fPIC'-std=c++14 -c /path/workdirs/pytorch-cppcuda-tutorial/interpolation_kernel.cu -o interpolation_kernel.cuda.o[2/2]c++ interpolation.o interpolation_kernel.cuda.o -shared -L/path/anaconda3/envs/cppcuda/lib/python3.10/site-packages...
Mish-Cuda: Self Regularized Non-Monotonic Activation Function 一般第1步我们会看下他写的setup.py文件,可以知道需要编译的自定义C++/CUDA代码在哪里。 from setuptools import setup, find_packages from torch.utils.cpp_extension import BuildExtension, CUDAExtension EXT_SRCS = [ 'csrc/mish_cuda.cpp', 'cs...
iftorch.cuda.is_available():# CUDA编译扩展extra_compile_args['nvcc'] = [cuda_args]ifcuda_argselse[]# 编译./mmcv/ops/csrc/pytorch文件夹中的所有文件op_files = glob.glob('./mmcv/ops/csrc/pytorch/*')extension = CUDAExte...
Pytorch拓展进阶(二):Pytorch结合C++以及Cuda拓展 前言 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。
m.def("my_extension_function", &my_extension_function, "My custom extension function"); } 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. ### 4. 链接CUDA库 为了在C++代码中使用CUDA,您需要链接CUDA相关的库。您可以在`CMakeLists.txt`文件中添加如下内容。
6 lltm_cuda_extension module: cpp mix with cuda. Install with: python setup.py install or method:load test.py 没有使用cuda设备 1importtime23#from lltm_py import LLTM #test pure python without cuda4fromlltm_cppimportLLTM#test pure cpp without cuda5importtorch67batch_size = 168input_feat...
class BuildExtension(build_ext, object): # 只显示核心代码 def build_extensions(self): # 检查二进制接口兼容性 self._check_abi() # 注册 cuda 代码 (.cu, .cuh) self.compiler.src_extensions += ['.cu', '.cuh'] def unix_wrap_compile(obj, src, ext, cc_args, extra_postargs, pp_opts...
第三步:编译,先编译cuda模块,再编译接口函数模块(不能放在一起同时编译) nvcc -c -o mathutil_cuda_kernel.cu.o mathutil_cuda_kernel.cu -x cu -Xcompiler -fPIC -arch=sm_52 import os import torchfromtorch.utils.ffi import create_extension ...
核函数在设备上并行执行，通过blockIdx和threadIdx标识每个线程在块中的位置，实现高效并行计算。本文从扩展的调用方式、setup.py的作用、PYBIND11_MODULE的使用到cpp/cu文件的具体实现，以及CUDA扩展的编程基础和实例，全面解析了cpp_extension在PyTorch中的应用，揭示了C++/CUDA算子实现和调用的全流程。