"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...
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...
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/C++中m.def()定义的算子名共同决定了调用算子的方式。例如两数组相加的模块名是sum_double、算子方法名是forward, 所以在Python中调用该算子的方式为sum_double.fo...
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/...
使用Numba库自定义算子 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):fo...
在深度学习的实践中,PyTorch 是一个强大的库,而 CUDA 允许我们充分利用 GPU 的计算能力。以下是实现 PyTorch CUDA 算子的基本流程,接下来的内容将详细解释每一步。 流程 以下是实现 PyTorch CUDA 算子的基本流程: 创建自定义算子实现 CUDA 核心功能注册算子测试与调试 ...
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。
├── time.py # 比较cuda算子和torch实现的时间差异 └── 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)。
文章结合 Python 与 C++ 各自的优点,在 PyTorch 中加入 C++ / CUDA的扩展,详细解释了C++/CUDA 算子实现和调用全流程,让大家更好地使用工具而不为工具所束缚。 作者丨OpenMMLab@知乎 链接丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/348555597 “Python ...