怎么在pytorch中使用cuda扩展？针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
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第一步：cuda编程的源文件和头文件
// mathutil_cuda_kernel.cu
// 头文件，最后一个是cuda特有的
#include
#include
#include
#include
#include "mathutil_cuda_kernel.h"
// 获取GPU线程通道信息
dim3 cuda_gridsize(int n)
{
int k = (n - 1) / BLOCK + 1;
int x = k;
int y = 1;
if(x > 65535) {
x = ceil(sqrt(k));
y = (n - 1) / (x * BLOCK) + 1;
}
dim3 d(x, y, 1);
return d;
}
// 这个函数是cuda执行函数，可以看到细化到了每一个元素
__global__ void broadcast_sum_kernel(float *a, float *b, int x, int y, int size)
{
int i = (blockIdx.x + blockIdx.y * gridDim.x) * blockDim.x + threadIdx.x;
if(i >= size) return;
int j = i % x; i = i / x;
int k = i % y;
a[IDX2D(j, k, y)] += b[k];
}
// 这个函数是与c语言函数链接的接口函数
void broadcast_sum_cuda(float *a, float *b, int x, int y, cudaStream_t stream)
{
int size = x * y;
cudaError_t err;
// 上面定义的函数
broadcast_sum_kernel<<>>(a, b, x, y, size);
err = cudaGetLastError();
if (cudaSuccess != err)
{
fprintf(stderr, "CUDA kernel failed : %s\n", cudaGetErrorString(err));
exit(-1);
}
}
#ifndef _MATHUTIL_CUDA_KERNEL
#define _MATHUTIL_CUDA_KERNEL
#define IDX2D(i, j, dj) (dj * i + j)
#define IDX3D(i, j, k, dj, dk) (IDX2D(IDX2D(i, j, dj), k, dk))
#define BLOCK 512
#define MAX_STREAMS 512
#ifdef __cplusplus
extern "C" {
#endif
void broadcast_sum_cuda(float *a, float *b, int x, int y, cudaStream_t stream);
#ifdef __cplusplus
}
#endif
#endif第二步：C编程的源文件和头文件（接口函数）
// mathutil_cuda.c
// THC是pytorch底层GPU库
#include
#include "mathutil_cuda_kernel.h"
extern THCState *state;
int broadcast_sum(THCudaTensor *a_tensor, THCudaTensor *b_tensor, int x, int y)
{
float *a = THCudaTensor_data(state, a_tensor);
float *b = THCudaTensor_data(state, b_tensor);
cudaStream_t stream = THCState_getCurrentStream(state);
// 这里调用之前在cuda中编写的接口函数
broadcast_sum_cuda(a, b, x, y, stream);
return 1;
}
int broadcast_sum(THCudaTensor *a_tensor, THCudaTensor *b_tensor, int x, int y);
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 torch
from torch.utils.ffi import create_extension
this_file = os.path.dirname(__file__)
sources = []
headers = []
defines = []
with_cuda = False
if torch.cuda.is_available():
print('Including CUDA code.')
sources += ['src/mathutil_cuda.c']
headers += ['src/mathutil_cuda.h']
defines += [('WITH_CUDA', None)]
with_cuda = True
this_file = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))
extra_objects = ['src/mathutil_cuda_kernel.cu.o'] # 这里是编译好后的.o文件位置
extra_objects = [os.path.join(this_file, fname) for fname in extra_objects]
ffi = create_extension(
'_ext.cuda_util',
headers=headers,
sources=sources,
define_macros=defines,
relative_to=__file__,
with_cuda=with_cuda,
extra_objects=extra_objects
)
if __name__ == '__main__':
ffi.build()第四步：调用cuda模块
from _ext import cuda_util #从对应路径中调用编译好的模块
a = torch.randn(3, 5).cuda()
b = torch.randn(3, 1).cuda()
mathutil.broadcast_sum(a, b, *map(int, a.size()))
# 上面等价于下面的效果：
a = torch.randn(3, 5)
b = torch.randn(3, 1)
a += b
关于怎么在pytorch中使用cuda扩展问题的解答就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，如果你还有很多疑惑没有解开，可以关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道了解更多相关知识。
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