pytorch中使用cuda擴(kuò)展的實(shí)現(xiàn)示例

更新時(shí)間：2020年02月12日 11:16:17 作者：outthinker

這篇文章主要介紹了pytorch中使用cuda擴(kuò)展的實(shí)現(xiàn)示例，文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來(lái)一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

以下面這個(gè)例子作為教程，實(shí)現(xiàn)功能是element-wise add；

（pytorch中想調(diào)用cuda模塊，還是用另外使用C編寫接口腳本）

第一步：cuda編程的源文件和頭文件

// mathutil_cuda_kernel.cu
// 頭文件，最后一個(gè)是cuda特有的
#include <curand.h>
#include <stdio.h>
#include <math.h>
#include <float.h>
#include "mathutil_cuda_kernel.h"

// 獲取GPU線程通道信息
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;
}
// 這個(gè)函數(shù)是cuda執(zhí)行函數(shù)，可以看到細(xì)化到了每一個(gè)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];
}


// 這個(gè)函數(shù)是與c語(yǔ)言函數(shù)鏈接的接口函數(shù)
void broadcast_sum_cuda(float *a, float *b, int x, int y, cudaStream_t stream)
{
  int size = x * y;
  cudaError_t err;
  
  // 上面定義的函數(shù)
  broadcast_sum_kernel<<<cuda_gridsize(size), BLOCK, 0, stream>>>(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編程的源文件和頭文件（接口函數(shù)）

// mathutil_cuda.c
// THC是pytorch底層GPU庫(kù)
#include <THC/THC.h>
#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);

  // 這里調(diào)用之前在cuda中編寫的接口函數(shù)
  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：編譯，先編譯cuda模塊，再編譯接口函數(shù)模塊（不能放在一起同時(shí)編譯）

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']  # 這里是編譯好后的.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：調(diào)用cuda模塊

from _ext import cuda_util #從對(duì)應(yīng)路徑中調(diào)用編譯好的模塊

a = torch.randn(3, 5).cuda()
b = torch.randn(3, 1).cuda()
mathutil.broadcast_sum(a, b, *map(int, a.size()))

# 上面等價(jià)于下面的效果：

a = torch.randn(3, 5)
b = torch.randn(3, 1)
a += b

以上就是本文的全部?jī)?nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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