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。
文章预览
博客来源：https://research.colfax-intl.com/tutorial-python-binding-for-cuda-libraries-in-pytorch/ ，这里做了一个翻译学习一下。 教程:在PyTorch中为CUDA库绑定Python接口 PyTorch是当今最受欢迎的AI框架之一。它由Meta(前Facebook)开发并于2017年开源,具有简洁友好的"Python式"接口。这种易用性使其特别适合于研究和开发领域,研究人员可能需要多次迭代新的AI工作负载。然而,纯Python开发也存在一些缺陷,常见的主要缺陷之一就是性能问题。Python通常比诸如C++这样的语言运行速度较慢,尤其是当Python代码根本没有利用GPU硬件加速,或者只以较为简单的方式加速时(例如,未针对特定GPU架构的特殊特性进行优化)。 为了充分利用PyTorch针对NVIDIA®GPU的代码优化,最简单的方法之一是让PyTorch调用经过优化的GPU加速库。虽然PyTorch已经为许多常见的AI工作负载做了这些,但并非所有工作负载都已整合
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