"forward":算子的方法名,假如算子的整个模块命名为sum_double,则在Python中通过sum_double.forward调用该算子 &two_sum_gpu:进行绑定的函数,这里根据自己实现的不同函数进行更改 "sum two arrays (CUDA)":算子注释,在Python端调用help(sum_double.forwar...
ext_modules:编译C/C++扩展,list类型,每个元素为一个模块的相关信息(这里的模块在讲Cuda/C++这一块的末尾有提到,一个模块可以含有多个具体的算子) CUDAExtension 在ext_modules中采用CUDAExtension指明Cuda/C++的文件路径 ,其中第一个参数为对应模块的名字,第二个参数为包含所有文件路径的列表。 这里的模块名和Cuda/...
通过官方的提示可以看到,torch1.9GPU是支持CUDA10.2和CUDA11.1的,这里以CUDA11.1为例。 检查GPU驱动版本 这里直接在NVIDIA官网,看下CUDA版本以及GPU驱动的对应关系: https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html 通过上表可以发现,如果要使用CUDA11.1,那么需要将显卡的驱动更新至455.23或以上(L...
其中,mylayer_cuda是我们要创建的一个python类,它的具体实现在mylayer_cuda.cpp和mylayer_cuda_kernel.cu中。其中的CUDAExtension和BuildExtension是pytorch为我们提供好的两个拓展,专门用于编译CUDA与PyTorch相关的库。 另一边,我们需要在mylayer_cuda.cpp中,提供一套用于Python访问的接口,代码大致如下: // 调用pytor...
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CUDA: 11.0 Python: 3.7.3 PyTorch: 1.7.0+cu110 CMake: 3.16.3 Ninja: 1.10.0 GCC: 8.3.0 这是我自己的运行环境,显卡是V100,其他环境不保证可以运行,但是大概率没问题,可能要做轻微修改。 代码结构 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...
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,const float *a,const float *b,int n); __global__ void add2_kernel(float* c,const float* a,const float* b,int n) {for (int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; \i <...
在上一篇《扩展Pytorch:实现自定义算子(一)》中,我们了解如何基于Pytorch中ATen库提供的高层操作接口,实现了在CPU和GPU上共享一份代码实现自定义算子。但如果想要进一步定制自己的需求,则需要利用C++和CUDA混合编程,从底层完全自主实现,这样操作自由度更大,可以实现代码并行度更高,能够起到计算过程加速的目的。
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。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 voidlaunch_add2(float*c,constfloat*a,constfloat*b,int n); 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 ...