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fromnumbaimportcuda# 定义算子@cuda.jitdefnumba_gather(src, idx, dst, n, m, c):foriinrange(cuda.blockIdx.x, n, cuda.gridDim.x):forjinrange(cuda.blockIdx.y, m, cuda.gridDim.y):forkinrange(cuda.threadIdx.x, c, cuda.blockDim.x): dst[i, j, k] = src[i, j, idx[j, k]]...
可以看出先是调用nvcc编译了.cu,生成了add2_kernel.cuda.o;然后调用c++编译add2.cpp,生成了add2.o;最后调用c++生成动态链接库add2.so。 Setuptools 第二种编译的方式是通过Setuptools,也就是编写setup.py,具体代码如下: 编写方法也非常的常规,调用的是CUDAExtension。需要在include_dirs里加上头文件目录,不然会找...
ops/src/是Cuda/C++代码 setup.py是编译算子的配置文件 ops/ops_py/是用PyTorch包装的算子函数 test_ops.py 是调用算子的测试文件 Cuda/C++ 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!!!
ops/ops_py/是用PyTorch包装的算子函数 test_ops.py是调用算子的测试文件 Cuda/C++ 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!...
CUDA算子和Pytorch算子关系 前言 自定义pytorch中动态图的算子(operator),也就是动态图的“边”,需要继承torch.autograd.Function类,并实现forward与backward方法。在使用自定义的算子时,需要使用apply方法。下面结合官网资料的两个例子加以说明。 实例一 class MyExp(torch.autograd.Function):...
└── 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...
要落地“算子融合”，要编写自定义CUDA内核，要用到C++语言。这时CUDA的劣势就显现出来了：比起写Python脚本，编写CUDA之于很多人真是难太多了……相比下，PyTorch 2.0工具就能大幅降低这个门槛。其内置英伟达和外部库，无需专门学习CUDA，直接用PyTorch就能增加运算符，对炼丹师们来说，自然友好很多。当然，这也导致...
请教一下argmax..如题,对于一维的张量data[lbk]N[rbk],可以把这个维度分到cuda的block上去做,但是当张量是多维时这种做法就失效了。比如对于data[lbk]N1[rbk][lbk]N2[rbk][