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。

企业建站必须是能够以充分展现企业形象为主要目的，是企业文化与产品对外扩展宣传的重要窗口，一个合格的网站不仅仅能为公司带来巨大的互联网上的收集和信息发布平台，创新互联公司面向各种领域：成都混凝土搅拌站等成都网站设计、营销型网站建设解决方案、网站设计等建站排名服务。

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。

另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。

文章名称：怎么在pytorch中使用cuda扩展-创新互联
地址分享：http://cdysf.com/article/eidgc.html