详解PyTorch编译并调用自定义CUDA算子的三种方式
在上一篇教程中，我们实现了一个自定义的CUDA算子add2，用来实现两个Tensor的相加。然后用PyTorch调用这个算子，分析对比了一下和PyTorch原生加法的速度差异，并且详细解释了线程同步给统计时间带来的影响。「上一篇教程：」https://godweiyang.com/2021/03/18/torch-cpp-cuda本篇教程我们主要讲解如何「编译并调用」之前我们写好的CUDA算子，....
PyTorch自定义CUDA算子教程与运行时间分析
最近因为工作需要，学习了一波CUDA。这里简单记录一下PyTorch自定义CUDA算子的方法，写了一个非常简单的example，再介绍一下正确的PyTorch中CUDA运行时间分析方法。所有的代码都放在了github上，地址是：https://github.com/godweiyang/torch-cuda-example完整流程下面我们就来详细了解一下PyTorch是如何调用自定义的CUDA算....
PyTorch自定义CUDA算子教程与运行时间分析（二）
两次同步这是正确的统计时间的方法，我们打开Nsight Systems，放大kernel运行那一段可以看到下图：其中第1和第3个框分别是cuda和torch的GPU warm up过程，这部分没有进行线程同步（上面的黄色块）。而第2和第4个框就分别是cuda和torch的加法执行过程了，我们可以放大来看看。可以看出，每执行一次（一个框）都经过了三个步骤：先是调用api（左上角蓝色框），然后执行k....
PyTorch自定义CUDA算子教程与运行时间分析（一）
最近因为工作需要，学习了一波CUDA。这里简单记录一下PyTorch自定义CUDA算子的方法，写了一个非常简单的example，再介绍一下正确的PyTorch中CUDA运行时间分析方法。所有的代码都放在了github上，地址是：https://github.com/godweiyang/torch-cuda-example完整流程下面我们就来详细了解一下PyTorch是如何调用自定义的CUDA算....
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