DLA :pytorch添加算子-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了DLA :pytorch添加算子。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

pytorch的C++ extension写法

这部分主要介绍如何在pytorch中添加自定义的算子(例如，您可能希望使用您在论文中找到的新颖激活函数，或实现操作您作为研究的一部分进行了开发。)，需要以下cuda基础。就总体的逻辑来说正向传播需要输入数据，反向传播需要输入数据和上一层的梯度，然后分别实现这两个kernel,将这两个kernerl绑定到pytorch即可。

add

但实际上来说，这可能不是一个很好的教程，因为加法中没有对输入的grad_out进行继续的操作(不用写cuda的操作)。所以实际上只需要正向传播的launch_add2函数。更重要的是作者大佬写了博客介绍。

// https://github.com/godweiyang/NN-CUDA-Example/blob/master/kernel/add2_kernel.cu

__global__ void add2_kernel(float* c,
                            const float* a,
                            const float* b,
                            int n) {
    for (int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; \
            i < n; i += gridDim.x * blockDim.x) {
        c[i] = a[i] + b[i];
    }
}

void launch_add2(float* c,
                 const float* a,
                 const float* b,
                 int n) {
    // 创建 [(n + 1023) / 1024 ，1 ，1]的三维向量数据
    dim3 grid((n + 1023) / 1024);//dim3 为CUDA中三维向量结构体
    // 创建 [1024 ，1 ，1]的三维向量数据
    dim3 block(1024);
    // 函数add2_kernel实现两个n维向量相加
    // 共有(n + 1023) / 1024*1*1个block , 每个block有1024*1*1个线程
    add2_kernel<<<grid, block>>>(c, a, b, n);
}
// https://github1s.com/godweiyang/NN-CUDA-Example/blob/master/pytorch/train.py#L49-L53
 from torch.utils.cpp_extension import load
        cuda_module = load(name="add2",
                           extra_include_paths=["include"],
                           sources=["pytorch/add2_ops.cpp", "kernel/add2_kernel.cu"],
                           verbose=True)
// https://github1s.com/godweiyang/NN-CUDA-Example/blob/master/pytorch/add2_ops.cpp#L14-L18
PYBIND11_MODULE(TORCH_EXTENSION_NAME, m) {
    m.def("torch_launch_add2",
          &torch_launch_add2,
          "add2 kernel warpper");
}
// 在模块中使用（注：这个模块还重写了backward）https://github1s.com/godweiyang/NN-CUDA-Example/blob/master/pytorch/train.py#L7-L25
class AddModelFunction(Function):
    @staticmethod
    def forward(ctx, a, b, n):
        c = torch.empty(n).to(device="cuda:0")

        if args.compiler == 'jit':
            cuda_module.torch_launch_add2(c, a, b, n)
        elif args.compiler == 'setup':
            add2.torch_launch_add2(c, a, b, n)
        elif args.compiler == 'cmake':
            torch.ops.add2.torch_launch_add2(c, a, b, n)
        else:
            raise Exception("Type of cuda compiler must be one of jit/setup/cmake.")

        return c

    @staticmethod
    def backward(ctx, grad_output):
        return (grad_output, grad_output, None)

DLA :pytorch添加算子,深度学习,pytorch,人工智能,python

binary activation function

正向计算为：

x > 1 ? 1 : -1;// 也可以使用sign() 函数（求符号函数）实现

这篇文章作者没有自己写正向传播的算子，使用的是at::sign

// https://github1s.com/jxgu1016/BinActivateFunc_PyTorch/blob/master/src/cuda/BinActivateFunc_cuda.cpp#L17-L22
at::Tensor BinActivateFunc_forward(
    at::Tensor input) 
{
    CHECK_INPUT(input);
    return at::sign(input);
}

这篇文章用的Setuptools将写好的算子和pytorch链接起来，运行时需要安装一下（JIT运行时编译也很香，代码直接运行，就是cmakelist.txt需要各种环境配置很麻烦）。绑定部分见链接。以下是作者实现的反向传播的kernel:

// https://github.com/jxgu1016/BinActivateFunc_PyTorch/blob/master/src/cuda/BinActivateFunc_cuda_kernel.cu
#include <ATen/ATen.h>

#include <cuda.h>
#include <cuda_runtime.h>

#include <vector>

// CUDA: grid stride looping
#define CUDA_KERNEL_LOOP(i, n) \
  for (int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; i < (n); i += blockDim.x * gridDim.x)

namespace {
template <typename scalar_t>
__global__ void BinActivateFunc_cuda_backward_kernel(
    const int nthreads,
    const scalar_t* __restrict__ input_data,
    scalar_t* __restrict__ gradInput_data) 
{
    CUDA_KERNEL_LOOP(n, nthreads) {
        if (*(input_data + n) > 1 || *(input_data + n) < -1) {
            *(gradInput_data + n) = 0;
        }
    }
}
} // namespace

int BinActivateFunc_cuda_backward(
    at::Tensor input,
    at::Tensor gradInput) 
{
    const int nthreads = input.numel();
    const int CUDA_NUM_THREADS = 1024;
    const int nblocks = (nthreads + CUDA_NUM_THREADS - 1) / CUDA_NUM_THREADS;

    AT_DISPATCH_FLOATING_TYPES(input.type(), "BinActivateFunc_cuda_backward", ([&] {
        BinActivateFunc_cuda_backward_kernel<scalar_t><<<nblocks, CUDA_NUM_THREADS>>>(
            nthreads,
            input.data<scalar_t>(),
            gradInput.data<scalar_t>());
    }));
    return 1;
}

swish

// https://github1s.com/thomasbrandon/swish-torch/blob/HEAD/csrc/swish_kernel.cu
#include <torch/types.h>
#include <cuda_runtime.h>
#include "CUDAApplyUtils.cuh"

// TORCH_CHECK replaces AT_CHECK in PyTorch 1,2, support 1.1 as well.
#ifndef TORCH_CHECK
#define TORCH_CHECK AT_CHECK
#endif

#ifndef __CUDACC_EXTENDED_LAMBDA__
#error "please compile with --expt-extended-lambda"
#endif

namespace kernel {
#include "swish.h"

using at::cuda::CUDA_tensor_apply2;
using at::cuda::CUDA_tensor_apply3;
using at::cuda::TensorArgType;

template <typename scalar_t>
void
swish_forward(
  torch::Tensor &output,
  const torch::Tensor &input
) {
  CUDA_tensor_apply2<scalar_t,scalar_t>(
    output, input,
    [=] __host__ __device__ (scalar_t &out, const scalar_t &inp) {
      swish_fwd_func(out, inp);
    },
    TensorArgType::ReadWrite, TensorArgType::ReadOnly
  );
}

template <typename scalar_t>
void
swish_backward(
  torch::Tensor &grad_inp,
  const torch::Tensor &input,
  const torch::Tensor &grad_out
) {
  CUDA_tensor_apply3<scalar_t,scalar_t,scalar_t>(
    grad_inp, input, grad_out,
    [=] __host__ __device__ (scalar_t &grad_inp, const scalar_t &inp, const scalar_t &grad_out) {
      swish_bwd_func(grad_inp, inp, grad_out);
    },
    TensorArgType::ReadWrite, TensorArgType::ReadOnly, TensorArgType::ReadOnly
  );
}

} // namespace kernel

void
swish_forward_cuda(
    torch::Tensor &output, const torch::Tensor &input
) {
  auto in_arg  = torch::TensorArg(input,  "input",  0),
       out_arg = torch::TensorArg(output, "output", 1);
  torch::checkAllDefined("swish_forward_cuda", {in_arg, out_arg});
  torch::checkAllSameGPU("swish_forward_cuda", {in_arg, out_arg});
  AT_DISPATCH_FLOATING_TYPES_AND_HALF(input.scalar_type(), "swish_forward_cuda", [&] {
      kernel::swish_forward<scalar_t>(output, input);
  });
}

void
swish_backward_cuda(
  torch::Tensor &grad_inp, const torch::Tensor &input, const torch::Tensor &grad_out
) {
  auto gi_arg = torch::TensorArg(grad_inp, "grad_inp", 0),
       in_arg = torch::TensorArg(input,    "input",    1),
       go_arg = torch::TensorArg(grad_out, "grad_out", 2);
  torch::checkAllDefined("swish_backward_cuda", {gi_arg, in_arg, go_arg});
  torch::checkAllSameGPU("swish_backward_cuda", {gi_arg, in_arg, go_arg});
  AT_DISPATCH_FLOATING_TYPES_AND_HALF(grad_inp.scalar_type(), "swish_backward_cuda", [&] {
      kernel::swish_backward<scalar_t>(grad_inp, input, grad_out);
  });
}

cg

ScatWave是使用CUDA散射的Torch实现,主要使用lua语言https://github.com/edouardoyallon/scatwave
https://github.com/huangtinglin/PyTorch-extension-Convolution
This is a tutorial to explore how to customize operations in PyTorch.
https://pytorch.org/tutorials/advanced/cpp_extension.html
台湾博主 Pytorch+cpp/cuda extension 教學 tutorial 1 - English CC - B站搬运地址
pytorch的C++ extension写法
https://github.com/salinaaaaaa/NVIDIA-GPU-Tensor-Core-Accelerator-PyTorch-OpenCV
https://github.com/MariyaSha/Inference_withTorchTensorRT
项目介绍了简单的CUDA入门，涉及到CUDA执行模型、线程层次、CUDA内存模型、核函数的编写方式以及PyTorch使用CUDA扩展的两种方式。通过该项目可以基本入门基于PyTorch的CUDA扩展的开发方式。

RWKV CUDA

实例：手写 CUDA 算子，让 Pytorch 提速 20 倍（某特殊算子） https://zhuanlan.zhihu.com/p/476297195
https://github.com/BlinkDL/RWKV-CUDA
The CUDA version of the RWKV language model

数据加速

用于在 Pytorch 中更快地固定 CPU <-> GPU 传输的库

环境

Docker images and github actions for building packages containing PyTorch C++/CUDA extensions.
一个构建系统，用于生成（相对）轻量级和便携式的 PyPI 轮子，其中包含 PyTorch C++/CUDA 扩展。使用Torch Extension Builder构建的轮子动态链接到用户PyTorch安装中包含的Torch和CUDA库。最终用户计算机上不需要安装 CUDA。

CG

例如，您可能希望使用您在论文中找到的新颖激活函数，或实现操作您作为研究的一部分进行了开发。例如，您的代码可能需要非常快，因为它在您的模型中调用非常频繁或者即使打几个电话也非常昂贵。另一个合理的原因是它依赖于其他 C 或 C++ 库或与其他 C 或库交互。
在 PyTorch 中集成此类自定义操作的最简单方法是编写它在 Python 中通过扩展
又发现一个部署工具文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-622796.html

研究人员很难将机器学习模型交付到生产环境。

解决方案的一部分是Docker，但要让它工作非常复杂：Dockerfiles，预/后处理，Flask服务器，CUDA版本。通常情况下，研究人员必须与工程师坐下来部署该死的东西。

安德烈亚斯和本创造了Cog。Andreas曾经在Spotify工作，在那里他构建了使用Docker构建和部署ML模型的工具。Ben 曾在 Docker 工作，在那里他创建了 Docker Compose。

我们意识到，除了Spotify之外，其他公司也在使用Docker来构建和部署机器学习模型。Uber和其他公司也建立了类似的系统。因此，我们正在制作一个开源版本，以便其他人也可以这样做。

如果您有兴趣使用它或想与我们合作，请与我们联系。我们在 Discord 上或给我们发电子邮件 team@replicate.com.

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