cuda文件和cpp混合編譯

A. PyTorch進階1：C++擴展

本文介紹如何使用C++擴展來優化PyTorch模型性能，以實現LLTM（Long-Long-Term-Memory）循環單元為例。通過自定義擴展，可以顯著提升模型在Python解釋器和CUDA核心載入方面的效率。

實現LLTM模型時，直接通過PyTorch的Mole或Function實現前向傳播可能已足夠，但為了進一步優化性能，可以使用C++或CUDA重寫關鍵部分。C++擴展有預先構建和即時構建兩種風格。

預先構建風格通過setuptools的setup.py腳本完成，簡化了配置和管理混合C++/CUDA擴展的編譯流程。預先構建風格在編譯時完成所有步驟，適用於模型優化中需要頻繁調用的特定操作。

即時構建則通過torch.utils.cpp_extension.load()函數實現，提供了一種簡便的編譯和載入擴展方法，無需維護單獨的構建文件。即時構建在首次運行時可能需要額外時間來編譯擴展，但後續載入速度較快，尤其當源碼未改變時。

在實現C++操作時，關鍵在於編寫前向傳播和反向傳播函數。反向傳播函數通常需要額外實現，以計算損失關於每個輸入的導數。這些函數被整合進torch.autograd.Function以創建Python綁定。

綁定C++擴展到Python使用pybind11，確保了Python和C++代碼之間的無縫交互。設置目錄結構和導入torch庫後，將C++擴展導入PyTorch，從而能夠從Python調用C++函數。

性能對比方面，C++版本相較於純Python實現展現出顯著加速，尤其是在前向傳播環節。反向傳播的加速效果可能不明顯，但整體上，PyTorch的自動微分引擎通過C++實現，提供高效的操作流。

在GPU設備上，通過CUDA張量實現性能提升更為明顯。ATen後端的設備抽象特性使得同樣的代碼能夠在CPU和GPU上運行，並利用GPU優化的實現加速關鍵操作。對於大規模計算，利用CUDA核心編寫特定的核心代碼可以進一步提升性能。

總的來說，使用C++擴展優化PyTorch模型性能是一種有效策略，尤其是在模型計算密集型場景中，能夠顯著提升運行效率。通過選擇預先構建或即時構建風格，開發者可以根據具體需求和場景靈活選擇實現方式。

B. CMakeLists.txt編寫簡單介紹：CMakeLists.txt同時編譯.cpp和.cu

CMakeLists.txt是用於定義項目編譯規則的文件，尤其在C++與CUDA混合項目中，它負責指定如何同時編譯.cpp和.cu文件。以下是關於CMakeLists.txt編寫的一些簡單介紹，特別是如何同時編譯.cpp和.cu文件：

1. 基本結構：

   • include文件夾：存放頭文件。
   • src文件夾：存放源文件，包括.cpp和.cu文件。
   • build文件夾：用於存放編譯生成的文件，通常為空，編譯前進入此文件夾執行cmake命令。

2. 編譯流程：

   • 在項目根目錄下創建CMakeLists.txt文件，定義編譯規則。
   • 進入build文件夾，執行cmake ../命令生成Makefile等文件。
   • 執行make命令，根據Makefile編譯項目。

3. 同時編譯.cpp和.cu文件：

   • 啟用CUDA支持：在CMakeLists.txt中使用enable_language命令啟用CUDA支持。
   • 指定源文件：在add_executable命令中同時指定.cpp和.cu文件，例如add_executable。
   • 編譯規則：CMake將自動搜索並使用相應的編譯器進行編譯。

4. 示例：

   • 假設有一個簡單的CUDA項目，其中src/main.cpp調用CUDA內核函數，src/hello.cu定義CUDA內核函數。
   • CMakeLists.txt文件可能如下所示：“`cmakecmake_minimum_requiredproject

   # 啟用CUDA支持 enable_language

   # 包含頭文件目錄 include_directories

   # 添加可執行文件，指定.cpp和.cu源文件 add_executable

   # 鏈接CUDA庫 target_link_libraries “`通過以上步驟和示例，你可以在CMakeLists.txt中定義規則，同時編譯C++和CUDA源文件。