【翻译】教程：在PyTorch中为CUDA库绑定Python接口

主要观点总结

本文介绍了如何在PyTorch中为CUDA库（如CUTLASS）创建Python绑定，以便在PyTorch中调用优化的GPU加速库。文章通过创建一个C++扩展的示例，该扩展使用NVIDIA的CUTLASS库进行通用矩阵乘法(GEMM)运算，并模仿了PyTorch的torch.mm函数。文章详细介绍了如何获取输入张量的形状、数据类型和数据指针，以及如何创建、验证和编译这个扩展。此外，文章还提到了PyTorch的自动混合精度(AMP)支持，以及构建后端的选择。

关键观点总结

关键观点1: 在PyTorch中创建CUDA库绑定

为了充分利用PyTorch的GPU优化，文章展示了如何创建Python接口来调用经过优化的CUDA库，如CUTLASS，使得这些库可以在PyTorch中直接使用。

关键观点2: 使用CUTLASS进行GEMM运算

文章介绍了如何编写一个C++扩展，该扩展使用CUTLASS库进行GEMM运算，并提供了与PyTorch的torch.mm相似的接口。

关键观点3: 输入张量的处理

文章详细说明了如何获取输入张量的形状、数据类型和数据指针，这些对于调用CUDA库至关重要。

关键观点4: 创建、验证和编译扩展

文章介绍了如何创建扩展、验证输入数据的有效性，并使用setuptools和PyTorch的CUDAExtension工具来编译CUDA代码。

关键观点5: PyTorch的AMP支持和构建后端选择

文章提到了PyTorch的AMP功能，以及构建后端的选择，如使用setuptools和Python打包软件来构建扩展。

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