cuda文件和cpp混合编译

A. PyTorch进阶1：C++扩展

本文介绍如何使用C++扩展来优化PyTorch模型性能，以实现LLTM（Long-Long-Term-Memory）循环单元为例。通过自定义扩展，可以显着提升模型在Python解释器和CUDA核心加载方面的效率。

实现LLTM模型时，直接通过PyTorch的Mole或Function实现前向传播可能已足够，但为了进一步优化性能，可以使用C++或CUDA重写关键部分。C++扩展有预先构建和即时构建两种风格。

预先构建风格通过setuptools的setup.py脚本完成，简化了配置和管理混合C++/CUDA扩展的编译流程。预先构建风格在编译时完成所有步骤，适用于模型优化中需要频繁调用的特定操作。

即时构建则通过torch.utils.cpp_extension.load()函数实现，提供了一种简便的编译和加载扩展方法，无需维护单独的构建文件。即时构建在首次运行时可能需要额外时间来编译扩展，但后续加载速度较快，尤其当源码未改变时。

在实现C++操作时，关键在于编写前向传播和反向传播函数。反向传播函数通常需要额外实现，以计算损失关于每个输入的导数。这些函数被整合进torch.autograd.Function以创建Python绑定。

绑定C++扩展到Python使用pybind11，确保了Python和C++代码之间的无缝交互。设置目录结构和导入torch库后，将C++扩展导入PyTorch，从而能够从Python调用C++函数。

性能对比方面，C++版本相较于纯Python实现展现出显着加速，尤其是在前向传播环节。反向传播的加速效果可能不明显，但整体上，PyTorch的自动微分引擎通过C++实现，提供高效的操作流。

在GPU设备上，通过CUDA张量实现性能提升更为明显。ATen后端的设备抽象特性使得同样的代码能够在CPU和GPU上运行，并利用GPU优化的实现加速关键操作。对于大规模计算，利用CUDA核心编写特定的核心代码可以进一步提升性能。

总的来说，使用C++扩展优化PyTorch模型性能是一种有效策略，尤其是在模型计算密集型场景中，能够显着提升运行效率。通过选择预先构建或即时构建风格，开发者可以根据具体需求和场景灵活选择实现方式。

B. CMakeLists.txt编写简单介绍：CMakeLists.txt同时编译.cpp和.cu

CMakeLists.txt是用于定义项目编译规则的文件，尤其在C++与CUDA混合项目中，它负责指定如何同时编译.cpp和.cu文件。以下是关于CMakeLists.txt编写的一些简单介绍，特别是如何同时编译.cpp和.cu文件：

1. 基本结构：

   • include文件夹：存放头文件。
   • src文件夹：存放源文件，包括.cpp和.cu文件。
   • build文件夹：用于存放编译生成的文件，通常为空，编译前进入此文件夹执行cmake命令。

2. 编译流程：

   • 在项目根目录下创建CMakeLists.txt文件，定义编译规则。
   • 进入build文件夹，执行cmake ../命令生成Makefile等文件。
   • 执行make命令，根据Makefile编译项目。

3. 同时编译.cpp和.cu文件：

   • 启用CUDA支持：在CMakeLists.txt中使用enable_language命令启用CUDA支持。
   • 指定源文件：在add_executable命令中同时指定.cpp和.cu文件，例如add_executable。
   • 编译规则：CMake将自动搜索并使用相应的编译器进行编译。

4. 示例：

   • 假设有一个简单的CUDA项目，其中src/main.cpp调用CUDA内核函数，src/hello.cu定义CUDA内核函数。
   • CMakeLists.txt文件可能如下所示：“`cmakecmake_minimum_requiredproject

   # 启用CUDA支持 enable_language

   # 包含头文件目录 include_directories

   # 添加可执行文件，指定.cpp和.cu源文件 add_executable

   # 链接CUDA库 target_link_libraries “`通过以上步骤和示例，你可以在CMakeLists.txt中定义规则，同时编译C++和CUDA源文件。