使用torch.utils.cpp_extension在Python中实现CUDA扩展模块

在PyTorch中，可以使用torch.utils.cpp_extension模块来实现CUDA扩展模块。该模块允许用户使用C++编写具有CUDA函数的自定义操作，并能够将其编译为PyTorch可识别的扩展模块。

使用torch.utils.cpp_extension的一般步骤如下：

1. 编写C++实现

首先，需要编写C++代码来实现自定义操作。在这个例子中，我们将实现一个简单的矢量加法操作，将一个常数加到输入的矢量上。以下是Cpp文件cpu_vector_add.cpp的示例代码：

#include <torch/extension.h>

void cpu_vector_add(torch::Tensor input, float value) {
  input = input + value;
}

PYBIND11_MODULE(TORCH_EXTENSION_NAME, m) {
  m.def("cpu_vector_add", &cpu_vector_add, "Vector add (CPU)");
}

2. 编写CUDA实现

接下来，我们需要编写CUDA代码来实现相同的操作。以下是Cpp文件cuda_vector_add.cu的示例代码：

#include <ATen/ATen.h>
#include <ATen/cuda/CUDAContext.h>

__global__ void cuda_vector_add_kernel(float* input, float value, int size) {
  int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
  if (i < size) {
    input[i] += value;
  }
}

void cuda_vector_add(at::Tensor input, float value) {
  int size = input.numel();
  const int threads = 1024;
  const int blocks = (size + threads - 1) / threads;

  cuda_vector_add_kernel<<<blocks, threads>>>(
    input.data<float>(), value, size);

  cudaDeviceSynchronize();
}

PYBIND11_MODULE(TORCH_EXTENSION_NAME, m) {
  m.def("cuda_vector_add", &cuda_vector_add, "Vector add (CUDA)");
}

3. 编译扩展模块

接下来，需要创建一个Python脚本来调用torch.utils.cpp_extension中的load方法，编译扩展模块。下面是compile.py的示例代码：

from setuptools import setup
from torch.utils.cpp_extension import BuildExtension, CUDAExtension

setup(
    name='vector_add',
    ext_modules=[
        CUDAExtension('vector_add', [
            'cpu_vector_add.cpp',
            'cuda_vector_add.cu',
        ]),
    ],
    cmdclass={
        'build_ext': BuildExtension
    })

然后，运行以下命令来编译扩展模块：

python compile.py build_ext --inplace

4. 使用扩展模块

编译成功后，我们可以在Python中使用这个自定义操作。以下是使用扩展模块的示例代码：

import torch
import vector_add

# CPU vector addition
cpu_tensor = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
vector_add.cpu_vector_add(cpu_tensor, 2.0)
print(cpu_tensor)  # Output: tensor([3., 4., 5.])

# CUDA vector addition
cuda_tensor = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0]).cuda()
vector_add.cuda_vector_add(cuda_tensor, 2.0)
print(cuda_tensor)  # Output: tensor([3., 4., 5.], device='cuda:0')

以上示例代码实现了一个简单的矢量加法操作，其中包含了CPU和CUDA版本的实现。通过编写C++和CUDA代码，并使用torch.utils.cpp_extension编译为扩展模块，我们可以在Python中非常方便地使用具有CUDA函数的自定义操作。