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自定义 C++ 和 CUDA 扩展

作者: Peter Goldsborough

警告

从 PyTorch 2.4 开始，本教程已弃用。请参阅 PyTorch 自定义运算符 以获取有关使用自定义 C++/CUDA 扩展扩展 PyTorch 的最新指南。

PyTorch 提供了大量与神经网络、任意张量代数、数据整理和其他用途相关的操作。但是，您仍然可能需要更自定义的操作。例如，您可能希望使用在论文中找到的新颖激活函数，或者实现您作为研究的一部分开发的操作。

在 PyTorch 中集成此类自定义操作的最简单方法是用 Python 编写，通过扩展 Function 和 Module，如 此处 所述。这为您提供了自动微分的全部功能（免于编写导数函数）以及 Python 的通常表达能力。但是，在某些情况下，您的操作最好用 C++ 实现。例如，您的代码可能需要 *非常* 快，因为它在您的模型中被频繁调用，或者即使对于少量调用也非常昂贵。另一个合理的理由是它依赖于或与其他 C 或 C++ 库交互。为了解决此类情况，PyTorch 提供了一种非常简单的方法来编写自定义 *C++ 扩展*。

C++ 扩展是我们开发的一种机制，允许用户（您）创建源外定义的 PyTorch 算子，即与 PyTorch 后端分离。这种方法与原生 PyTorch 算子的实现方式不同。C++ 扩展旨在让您免于处理将算子与 PyTorch 后端集成的许多样板代码，同时为您基于 PyTorch 的项目提供高度的灵活性。但是，一旦您将操作定义为 C++ 扩展，将其转换为原生 PyTorch 函数在很大程度上只是代码组织问题，如果您决定将您的操作贡献到上游，您可以在之后解决这个问题。

动机和示例

本文档的其余部分将逐步介绍编写和使用 C++（和 CUDA）扩展的实际示例。如果您正在被追赶，或者如果在当天结束前没有完成该操作就会被解雇，您可以跳过此部分，直接进入下一部分的实现细节。

假设您想出了一个新型的循环单元，您发现它与现有技术相比具有优越的特性。此循环单元类似于 LSTM，但不同之处在于它缺少遗忘门，并使用指数线性单元 (ELU) 作为其内部激活函数。由于此单元永远不会忘记，我们将称之为LLTM 或长期长期记忆单元。

LLTM 与普通 LSTM 不同的两种方式都非常重要，以至于我们无法根据我们的目的配置 PyTorch 的LSTMCell，因此我们必须创建一个自定义单元。为此，第一种也是最简单的方法——并且可能在所有情况下都是一个好的第一步——是在 Python 中使用纯 PyTorch 实现我们期望的功能。为此，我们需要子类化torch.nn.Module 并实现 LLTM 的前向传递。这看起来像这样

class LLTM(torch.nn.Module):
    def __init__(self, input_features, state_size):
        super(LLTM, self).__init__()
        self.input_features = input_features
        self.state_size = state_size
        # 3 * state_size for input gate, output gate and candidate cell gate.
        # input_features + state_size because we will multiply with [input, h].
        self.weights = torch.nn.Parameter(
            torch.empty(3 * state_size, input_features + state_size))
        self.bias = torch.nn.Parameter(torch.empty(3 * state_size))
        self.reset_parameters()

    def reset_parameters(self):
        stdv = 1.0 / math.sqrt(self.state_size)
        for weight in self.parameters():
            weight.data.uniform_(-stdv, +stdv)

    def forward(self, input, state):
        old_h, old_cell = state
        X = torch.cat([old_h, input], dim=1)

        # Compute the input, output and candidate cell gates with one MM.
        gate_weights = F.linear(X, self.weights, self.bias)
        # Split the combined gate weight matrix into its components.
        gates = gate_weights.chunk(3, dim=1)

        input_gate = torch.sigmoid(gates[0])
        output_gate = torch.sigmoid(gates[1])
        # Here we use an ELU instead of the usual tanh.
        candidate_cell = F.elu(gates[2])

        # Compute the new cell state.
        new_cell = old_cell + candidate_cell * input_gate
        # Compute the new hidden state and output.
        new_h = torch.tanh(new_cell) * output_gate

        return new_h, new_cell

然后我们可以按预期使用它

import torch

X = torch.randn(batch_size, input_features)
h = torch.randn(batch_size, state_size)
C = torch.randn(batch_size, state_size)

rnn = LLTM(input_features, state_size)

new_h, new_C = rnn(X, (h, C))

当然，如果可能且合理，您应该使用这种方法来扩展 PyTorch。由于 PyTorch 对其操作（针对 CPU和GPU）进行了高度优化的实现，这些实现由诸如NVIDIA cuDNN、Intel MKL 或NNPACK 等库提供支持，因此像上面这样的 PyTorch 代码通常足够快。但是，我们也可以理解为什么在某些情况下，还有进一步提高性能的空间。最明显的原因是 PyTorch 不了解您正在实现的算法。它只知道您用来组成算法的各个操作。因此，PyTorch 必须逐个执行您的操作。由于对操作实现（或内核）的每次单独调用（可能涉及 CUDA 内核的启动）都有一定的开销，因此这种开销在许多函数调用中可能会变得很大。此外，运行我们代码的 Python 解释器本身也会减慢我们的程序速度。

因此，加快速度的一个明确方法是用 C++（或 CUDA）重写部分代码并融合特定的操作组。融合意味着将许多函数的实现组合成一个函数，这可以从更少的内核启动以及我们可以通过提高对数据全局流的可见性来执行的其他优化中获益。

让我们看看如何使用 C++ 扩展来实现 LLTM 的融合版本。我们将首先用纯 C++ 编写它，使用为 PyTorch 后端的大部分功能提供支持的ATen 库，并看看它如何轻松地让我们翻译 Python 代码。然后，我们将通过将模型的部分内容移动到 CUDA 内核来进一步提高速度，以利用 GPU 提供的大规模并行性。

编写 C++ 扩展

C++ 扩展有两种类型：可以使用setuptools“提前”构建，或者通过torch.utils.cpp_extension.load()“即时”构建。我们将从第一种方法开始，并在后面讨论后者。

使用setuptools构建

对于“提前”类型，我们通过编写一个setup.py 脚本（使用 setuptools 编译我们的 C++ 代码）来构建我们的 C++ 扩展。对于 LLTM，它看起来像这样简单

from setuptools import setup, Extension
from torch.utils import cpp_extension

setup(name='lltm_cpp',
      ext_modules=[cpp_extension.CppExtension('lltm_cpp', ['lltm.cpp'])],
      cmdclass={'build_ext': cpp_extension.BuildExtension})

在此代码中，CppExtension 是setuptools.Extension 的一个便捷包装器，它传递正确的包含路径并将扩展的语言设置为 C++。等效的普通setuptools 代码将只是

Extension(
   name='lltm_cpp',
   sources=['lltm.cpp'],
   include_dirs=cpp_extension.include_paths(),
   language='c++')

BuildExtension 执行许多必要的配置步骤和检查，并在混合 C++/CUDA 扩展的情况下管理混合编译。这就是我们现在真正需要了解的关于构建 C++ 扩展的所有内容！现在让我们看一下 C++ 扩展的实现，它进入lltm.cpp。

编写 C++ 算子

让我们开始用 C++ 实现 LLTM！我们需要用于反向传播的一个函数是 sigmoid 的导数。这是一小段代码，用于讨论在编写 C++ 扩展时可用的整体环境

#include <torch/extension.h>

#include <iostream>

torch::Tensor d_sigmoid(torch::Tensor z) {
  auto s = torch::sigmoid(z);
  return (1 - s) * s;
}

<torch/extension.h> 是包含所有必要 PyTorch 位以编写 C++ 扩展的一站式头文件。它包含

  • ATen 库，它是我们用于张量计算的主要 API，

  • pybind11，这是我们为 C++ 代码创建 Python 绑定的方式，

  • 管理 ATen 和 pybind11 之间交互细节的头文件。

d_sigmoid() 的实现展示了如何使用 ATen API。PyTorch 的张量和变量接口是根据 ATen 库自动生成的，因此我们可以将 Python 实现 1:1 转换为 C++。我们所有计算的主要数据类型将是torch::Tensor。其完整 API 可以在这里查看。还要注意，我们可以包含<iostream>或任何其他 C 或 C++ 头文件——我们可以使用 C++11 的全部功能。

请注意，CUDA-11.5 nvcc 在 Windows 上解析 torch/extension.h 时会遇到内部编译器错误。要解决此问题，请将 Python 绑定逻辑移动到纯 C++ 文件中。示例用法

#include <ATen/ATen.h>
at::Tensor SigmoidAlphaBlendForwardCuda(....)

而不是

#include <torch/extension.h>
torch::Tensor SigmoidAlphaBlendForwardCuda(...)

目前有关 nvcc 错误的未解决问题在这里。完整的解决方法代码示例在这里。

前向传递

接下来，我们可以将整个前向传递移植到 C++

#include <vector>

std::vector<at::Tensor> lltm_forward(
    torch::Tensor input,
    torch::Tensor weights,
    torch::Tensor bias,
    torch::Tensor old_h,
    torch::Tensor old_cell) {
  auto X = torch::cat({old_h, input}, /*dim=*/1);

  auto gate_weights = torch::addmm(bias, X, weights.transpose(0, 1));
  auto gates = gate_weights.chunk(3, /*dim=*/1);

  auto input_gate = torch::sigmoid(gates[0]);
  auto output_gate = torch::sigmoid(gates[1]);
  auto candidate_cell = torch::elu(gates[2], /*alpha=*/1.0);

  auto new_cell = old_cell + candidate_cell * input_gate;
  auto new_h = torch::tanh(new_cell) * output_gate;

  return {new_h,
          new_cell,
          input_gate,
          output_gate,
          candidate_cell,
          X,
          gate_weights};
}

反向传播

C++ 扩展 API 目前没有提供自动为我们生成反向函数的方法。因此，我们还必须实现 LLTM 的反向传播，它计算损失相对于前向传播每个输入的导数。最终，我们将前向和反向函数都放入torch.autograd.Function 以创建一个不错的 Python 绑定。反向函数稍微复杂一些，因此我们不会深入研究代码（如果您感兴趣，Alex Graves 的论文 是关于此主题的更多信息的良好参考）

// tanh'(z) = 1 - tanh^2(z)
torch::Tensor d_tanh(torch::Tensor z) {
  return 1 - z.tanh().pow(2);
}

// elu'(z) = relu'(z) + { alpha * exp(z) if (alpha * (exp(z) - 1)) < 0, else 0}
torch::Tensor d_elu(torch::Tensor z, torch::Scalar alpha = 1.0) {
  auto e = z.exp();
  auto mask = (alpha * (e - 1)) < 0;
  return (z > 0).type_as(z) + mask.type_as(z) * (alpha * e);
}

std::vector<torch::Tensor> lltm_backward(
    torch::Tensor grad_h,
    torch::Tensor grad_cell,
    torch::Tensor new_cell,
    torch::Tensor input_gate,
    torch::Tensor output_gate,
    torch::Tensor candidate_cell,
    torch::Tensor X,
    torch::Tensor gate_weights,
    torch::Tensor weights) {
  auto d_output_gate = torch::tanh(new_cell) * grad_h;
  auto d_tanh_new_cell = output_gate * grad_h;
  auto d_new_cell = d_tanh(new_cell) * d_tanh_new_cell + grad_cell;

  auto d_old_cell = d_new_cell;
  auto d_candidate_cell = input_gate * d_new_cell;
  auto d_input_gate = candidate_cell * d_new_cell;

  auto gates = gate_weights.chunk(3, /*dim=*/1);
  d_input_gate *= d_sigmoid(gates[0]);
  d_output_gate *= d_sigmoid(gates[1]);
  d_candidate_cell *= d_elu(gates[2]);

  auto d_gates =
      torch::cat({d_input_gate, d_output_gate, d_candidate_cell}, /*dim=*/1);

  auto d_weights = d_gates.t().mm(X);
  auto d_bias = d_gates.sum(/*dim=*/0, /*keepdim=*/true);

  auto d_X = d_gates.mm(weights);
  const auto state_size = grad_h.size(1);
  auto d_old_h = d_X.slice(/*dim=*/1, 0, state_size);
  auto d_input = d_X.slice(/*dim=*/1, state_size);

  return {d_old_h, d_input, d_weights, d_bias, d_old_cell};
}

绑定到 Python

在您用 C++ 和 ATen 编写完操作后，您可以使用 pybind11 以非常简单的方式将 C++ 函数或类绑定到 Python。您在此部分 PyTorch C++ 扩展中遇到的任何问题或疑问都将在很大程度上由pybind11 文档解答。

对于我们的扩展，必要的绑定代码仅跨越四行

PYBIND11_MODULE(TORCH_EXTENSION_NAME, m) {
  m.def("forward", &lltm_forward, "LLTM forward");
  m.def("backward", &lltm_backward, "LLTM backward");
}

这里要注意的一点是宏TORCH_EXTENSION_NAME。torch 扩展构建将将其定义为您在setup.py 脚本中为扩展提供的名称。在这种情况下，TORCH_EXTENSION_NAME 的值为“lltm_cpp”。这是为了避免在两个地方（构建脚本和您的 C++ 代码）维护扩展的名称，因为两者之间的不匹配会导致难以跟踪的讨厌问题。

使用您的扩展

我们现在可以设置在 PyTorch 中导入我们的扩展。此时，您的目录结构可能如下所示

pytorch/
  lltm-extension/
    lltm.cpp
    setup.py

现在，运行python setup.py install 来构建和安装您的扩展。这应该看起来像这样

running install
running bdist_egg
running egg_info
creating lltm_cpp.egg-info
writing lltm_cpp.egg-info/PKG-INFO
writing dependency_links to lltm_cpp.egg-info/dependency_links.txt
writing top-level names to lltm_cpp.egg-info/top_level.txt
writing manifest file 'lltm_cpp.egg-info/SOURCES.txt'
reading manifest file 'lltm_cpp.egg-info/SOURCES.txt'
writing manifest file 'lltm_cpp.egg-info/SOURCES.txt'
installing library code to build/bdist.linux-x86_64/egg
running install_lib
running build_ext
building 'lltm_cpp' extension
creating build
creating build/temp.linux-x86_64-3.7
gcc -pthread -B ~/local/miniconda/compiler_compat -Wl,--sysroot=/ -Wsign-compare -DNDEBUG -g -fwrapv -O3 -Wall -Wstrict-prototypes -fPIC -I~/local/miniconda/lib/python3.7/site-packages/torch/include -I~/local/miniconda/lib/python3.7/site-packages/torch/include/torch/csrc/api/include -I~/local/miniconda/lib/python3.7/site-packages/torch/include/TH -I~/local/miniconda/lib/python3.7/site-packages/torch/include/THC -I~/local/miniconda/include/python3.7m -c lltm.cpp -o build/temp.linux-x86_64-3.7/lltm.o -DTORCH_API_INCLUDE_EXTENSION_H -DTORCH_EXTENSION_NAME=lltm_cpp -D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=1 -std=c++11
cc1plus: warning: command line option ‘-Wstrict-prototypes’ is valid for C/ObjC but not for C++
creating build/lib.linux-x86_64-3.7
g++ -pthread -shared -B ~/local/miniconda/compiler_compat -L~/local/miniconda/lib -Wl,-rpath=~/local/miniconda/lib -Wl,--no-as-needed -Wl,--sysroot=/ build/temp.linux-x86_64-3.7/lltm.o -o build/lib.linux-x86_64-3.7/lltm_cpp.cpython-37m-x86_64-linux-gnu.so
creating build/bdist.linux-x86_64
creating build/bdist.linux-x86_64/egg
copying build/lib.linux-x86_64-3.7/lltm_cpp.cpython-37m-x86_64-linux-gnu.so -> build/bdist.linux-x86_64/egg
creating stub loader for lltm_cpp.cpython-37m-x86_64-linux-gnu.so
byte-compiling build/bdist.linux-x86_64/egg/lltm_cpp.py to lltm_cpp.cpython-37.pyc
creating build/bdist.linux-x86_64/egg/EGG-INFO
copying lltm_cpp.egg-info/PKG-INFO -> build/bdist.linux-x86_64/egg/EGG-INFO
copying lltm_cpp.egg-info/SOURCES.txt -> build/bdist.linux-x86_64/egg/EGG-INFO
copying lltm_cpp.egg-info/dependency_links.txt -> build/bdist.linux-x86_64/egg/EGG-INFO
copying lltm_cpp.egg-info/top_level.txt -> build/bdist.linux-x86_64/egg/EGG-INFO
writing build/bdist.linux-x86_64/egg/EGG-INFO/native_libs.txt
zip_safe flag not set; analyzing archive contents...
__pycache__.lltm_cpp.cpython-37: module references __file__
creating 'dist/lltm_cpp-0.0.0-py3.7-linux-x86_64.egg' and adding 'build/bdist.linux-x86_64/egg' to it
removing 'build/bdist.linux-x86_64/egg' (and everything under it)
Processing lltm_cpp-0.0.0-py3.7-linux-x86_64.egg
removing '~/local/miniconda/lib/python3.7/site-packages/lltm_cpp-0.0.0-py3.7-linux-x86_64.egg' (and everything under it)
creating ~/local/miniconda/lib/python3.7/site-packages/lltm_cpp-0.0.0-py3.7-linux-x86_64.egg
Extracting lltm_cpp-0.0.0-py3.7-linux-x86_64.egg to ~/local/miniconda/lib/python3.7/site-packages
lltm-cpp 0.0.0 is already the active version in easy-install.pth

Installed ~/local/miniconda/lib/python3.7/site-packages/lltm_cpp-0.0.0-py3.7-linux-x86_64.egg
Processing dependencies for lltm-cpp==0.0.0
Finished processing dependencies for lltm-cpp==0.0.0

关于编译器的一点说明：由于 ABI 版本控制问题，您用于构建 C++ 扩展的编译器必须与用于构建 PyTorch 的编译器ABI 兼容。在实践中，这意味着您必须在 Linux 上使用 GCC 4.9 及更高版本。对于 Ubuntu 16.04 和其他更新的 Linux 发行版，这应该是默认的编译器。在 MacOS 上，您必须使用 clang（它没有任何 ABI 版本控制问题）。在最坏的情况下，您可以使用您的编译器从源代码构建 PyTorch，然后使用相同的编译器构建扩展。

构建扩展后，您可以使用在setup.py 脚本中指定的名称在 Python 中简单地导入它。只需确保首先import torch，因为这将解析动态链接器必须看到的一些符号

In [1]: import torch
In [2]: import lltm_cpp
In [3]: lltm_cpp.forward
Out[3]: <function lltm.PyCapsule.forward>

如果我们对函数或模块调用help()，我们可以看到它的签名与我们的 C++ 代码匹配

In[4] help(lltm_cpp.forward)
forward(...) method of builtins.PyCapsule instance
    forward(arg0: torch::Tensor, arg1: torch::Tensor, arg2: torch::Tensor, arg3: torch::Tensor, arg4: torch::Tensor) -> List[torch::Tensor]

    LLTM forward

由于我们现在能够从 Python 调用 C++ 函数，因此我们可以使用torch.autograd.Function 和torch.nn.Module 将它们包装起来，使它们成为 PyTorch 的一等公民

import math
import torch

# Our module!
import lltm_cpp

class LLTMFunction(torch.autograd.Function):
    @staticmethod
    def forward(ctx, input, weights, bias, old_h, old_cell):
        outputs = lltm_cpp.forward(input, weights, bias, old_h, old_cell)
        new_h, new_cell = outputs[:2]
        variables = outputs[1:] + [weights]
        ctx.save_for_backward(*variables)

        return new_h, new_cell

    @staticmethod
    def backward(ctx, grad_h, grad_cell):
        outputs = lltm_cpp.backward(
            grad_h.contiguous(), grad_cell.contiguous(), *ctx.saved_tensors)
        d_old_h, d_input, d_weights, d_bias, d_old_cell = outputs
        return d_input, d_weights, d_bias, d_old_h, d_old_cell


class LLTM(torch.nn.Module):
    def __init__(self, input_features, state_size):
        super(LLTM, self).__init__()
        self.input_features = input_features
        self.state_size = state_size
        self.weights = torch.nn.Parameter(
            torch.empty(3 * state_size, input_features + state_size))
        self.bias = torch.nn.Parameter(torch.empty(3 * state_size))
        self.reset_parameters()

    def reset_parameters(self):
        stdv = 1.0 / math.sqrt(self.state_size)
        for weight in self.parameters():
            weight.data.uniform_(-stdv, +stdv)

    def forward(self, input, state):
        return LLTMFunction.apply(input, self.weights, self.bias, *state)

性能比较

现在我们能够从 PyTorch 使用和调用我们的 C++ 代码，我们可以运行一个小基准测试，看看从用 C++ 重写我们的算子获得了多少性能提升。我们将运行 LLTM 前向和反向传播几次并测量持续时间

import time

import torch

batch_size = 16
input_features = 32
state_size = 128

X = torch.randn(batch_size, input_features)
h = torch.randn(batch_size, state_size)
C = torch.randn(batch_size, state_size)

rnn = LLTM(input_features, state_size)

forward = 0
backward = 0
for _ in range(100000):
    start = time.time()
    new_h, new_C = rnn(X, (h, C))
    forward += time.time() - start

    start = time.time()
    (new_h.sum() + new_C.sum()).backward()
    backward += time.time() - start

print('Forward: {:.3f} s | Backward {:.3f} s'.format(forward, backward))

如果我们使用本文开头用纯 Python 编写的原始 LLTM 运行此代码，我们会得到以下数字（在我的机器上）

Forward: 506.480 us | Backward 444.694 us

以及我们的新 C++ 版本

Forward: 349.335 us | Backward 443.523 us

我们已经可以看到前向函数的显著加速（超过 30%）。对于反向函数，也可见加速效果，尽管不是主要的。上面我写的反向传播并没有特别优化，肯定可以改进。此外，PyTorch 的自动微分引擎可以自动并行化计算图，可能使用更有效的运算流程，并且是用 C++ 实现的，所以预计会很快。尽管如此，这是一个良好的开端。

GPU 设备上的性能

PyTorch 的 ATen 后端的一个很棒的事实是，它抽象了您正在运行的计算设备。这意味着我们为 CPU 编写的相同代码也可以在 GPU 上运行，并且各个操作将相应地分派到 GPU 优化的实现。对于某些操作（如矩阵乘法（如 mm 或 addmm）），这是一个巨大的优势。让我们看看使用 CUDA 张量运行我们的 C++ 代码可以获得多少性能提升。我们的实现不需要任何更改，我们只需要在 Python 中将张量放入 GPU 内存中，方法是在创建时添加 device=cuda_device 参数或在创建后使用 .to(cuda_device)

import torch

assert torch.cuda.is_available()
cuda_device = torch.device("cuda")  # device object representing GPU

batch_size = 16
input_features = 32
state_size = 128

# Note the device=cuda_device arguments here
X = torch.randn(batch_size, input_features, device=cuda_device)
h = torch.randn(batch_size, state_size, device=cuda_device)
C = torch.randn(batch_size, state_size, device=cuda_device)

rnn = LLTM(input_features, state_size).to(cuda_device)

forward = 0
backward = 0
for _ in range(100000):
    start = time.time()
    new_h, new_C = rnn(X, (h, C))
    torch.cuda.synchronize()
    forward += time.time() - start

    start = time.time()
    (new_h.sum() + new_C.sum()).backward()
    torch.cuda.synchronize()
    backward += time.time() - start

print('Forward: {:.3f} us | Backward {:.3f} us'.format(forward * 1e6/1e5, backward * 1e6/1e5))

再次比较我们的普通 PyTorch 代码和我们的 C++ 版本，现在两者都在 CUDA 设备上运行，我们再次看到了性能提升。对于 Python/PyTorch

Forward: 187.719 us | Backward 410.815 us

和 C++/ATen

Forward: 149.802 us | Backward 393.458 us

与非 CUDA 代码相比，这是一个巨大的整体加速。但是，我们可以通过编写自定义 CUDA 内核从我们的 C++ 代码中获得更多性能，我们很快就会深入探讨。在此之前，让我们讨论另一种构建 C++ 扩展的方法。

JIT 编译扩展

之前，我提到过两种构建 C++ 扩展的方法：使用 setuptools 或即时 (JIT)。在介绍了前者之后，让我们详细说明后者。JIT 编译机制为您提供了一种通过调用 PyTorch API 中一个简单的函数 torch.utils.cpp_extension.load() 来即时编译和加载扩展的方法。对于 LLTM，这将像这样简单

from torch.utils.cpp_extension import load

lltm_cpp = load(name="lltm_cpp", sources=["lltm.cpp"])

在这里，我们向函数提供与 setuptools 相同的信息。在后台，它将执行以下操作

  1. 创建一个临时目录 /tmp/torch_extensions/lltm，

  2. 将 Ninja 构建文件输出到该临时目录中，

  3. 将您的源文件编译成共享库，

  4. 将此共享库作为 Python 模块导入。

实际上，如果您将 verbose=True 传递给 cpp_extension.load()，您将收到有关该过程的信息

Using /tmp/torch_extensions as PyTorch extensions root...
Emitting ninja build file /tmp/torch_extensions/lltm_cpp/build.ninja...
Building extension module lltm_cpp...
Loading extension module lltm_cpp...

生成的 Python 模块将与 setuptools 生成的完全相同，但消除了必须维护单独的 setup.py 构建文件的需求。如果您的设置更复杂，并且确实需要 setuptools 的全部功能，您可以编写自己的 setup.py——但在许多情况下，这种 JIT 技术就足够了。您第一次执行此行时，它将花费一些时间，因为扩展程序在后台进行编译。由于我们使用 Ninja 构建系统构建您的源代码，因此重新编译是增量的，因此当您第二次运行 Python 模块时重新加载扩展程序速度很快，并且如果未更改扩展程序的源文件，则开销很低。

编写混合 C++/CUDA 扩展

为了真正将我们的实现提升到一个新的水平，我们可以使用自定义 CUDA 内核手动编写前向和反向传播的部分。对于 LLTM，这很有可能非常有效，因为其中有很多按点操作按顺序排列，所有这些操作都可以在单个 CUDA 内核中融合和并行化。让我们看看如何编写这样的 CUDA 内核并使用此扩展机制将其与 PyTorch 集成。

编写 CUDA 扩展的一般策略是首先编写一个 C++ 文件，该文件定义将从 Python 调用的函数，并将这些函数与 pybind11 绑定到 Python。此外，此文件还将声明在 CUDA（.cu）文件中定义的函数。然后，C++ 函数将执行一些检查并最终将其调用转发到 CUDA 函数。在 CUDA 文件中，我们编写实际的 CUDA 内核。然后，cpp_extension 包将负责使用 C++ 编译器（如 gcc）编译 C++ 源代码，并使用 NVIDIA 的 nvcc 编译器编译 CUDA 源代码。这确保了每个编译器都负责它最了解如何编译的文件。最终，它们将链接到一个共享库中，该库可从 Python 代码中使用。

我们将从 C++ 文件开始，例如，我们将将其命名为 lltm_cuda.cpp

#include <torch/extension.h>

#include <vector>

// CUDA forward declarations

std::vector<torch::Tensor> lltm_cuda_forward(
    torch::Tensor input,
    torch::Tensor weights,
    torch::Tensor bias,
    torch::Tensor old_h,
    torch::Tensor old_cell);

std::vector<torch::Tensor> lltm_cuda_backward(
    torch::Tensor grad_h,
    torch::Tensor grad_cell,
    torch::Tensor new_cell,
    torch::Tensor input_gate,
    torch::Tensor output_gate,
    torch::Tensor candidate_cell,
    torch::Tensor X,
    torch::Tensor gate_weights,
    torch::Tensor weights);

// C++ interface

#define CHECK_CUDA(x) TORCH_CHECK(x.device().is_cuda(), #x " must be a CUDA tensor")
#define CHECK_CONTIGUOUS(x) TORCH_CHECK(x.is_contiguous(), #x " must be contiguous")
#define CHECK_INPUT(x) CHECK_CUDA(x); CHECK_CONTIGUOUS(x)

std::vector<torch::Tensor> lltm_forward(
    torch::Tensor input,
    torch::Tensor weights,
    torch::Tensor bias,
    torch::Tensor old_h,
    torch::Tensor old_cell) {
  CHECK_INPUT(input);
  CHECK_INPUT(weights);
  CHECK_INPUT(bias);
  CHECK_INPUT(old_h);
  CHECK_INPUT(old_cell);

  return lltm_cuda_forward(input, weights, bias, old_h, old_cell);
}

std::vector<torch::Tensor> lltm_backward(
    torch::Tensor grad_h,
    torch::Tensor grad_cell,
    torch::Tensor new_cell,
    torch::Tensor input_gate,
    torch::Tensor output_gate,
    torch::Tensor candidate_cell,
    torch::Tensor X,
    torch::Tensor gate_weights,
    torch::Tensor weights) {
  CHECK_INPUT(grad_h);
  CHECK_INPUT(grad_cell);
  CHECK_INPUT(input_gate);
  CHECK_INPUT(output_gate);
  CHECK_INPUT(candidate_cell);
  CHECK_INPUT(X);
  CHECK_INPUT(gate_weights);
  CHECK_INPUT(weights);

  return lltm_cuda_backward(
      grad_h,
      grad_cell,
      new_cell,
      input_gate,
      output_gate,
      candidate_cell,
      X,
      gate_weights,
      weights);
}

PYBIND11_MODULE(TORCH_EXTENSION_NAME, m) {
  m.def("forward", &lltm_forward, "LLTM forward (CUDA)");
  m.def("backward", &lltm_backward, "LLTM backward (CUDA)");
}

如您所见，它在很大程度上是样板文件，检查并转发到我们将在 CUDA 文件中定义的函数。我们将此文件命名为 lltm_cuda_kernel.cu（注意 .cu 扩展名！）。NVCC 可以合理地编译 C++11，因此我们仍然可以使用 ATen 和 C++ 标准库（但不能使用 torch.h）。请注意，setuptools 无法处理具有相同名称但扩展名不同的文件，因此如果您使用 setup.py 方法而不是 JIT 方法，则必须为您的 CUDA 文件指定一个与 C++ 文件不同的名称（对于 JIT 方法，lltm.cpp 和 lltm.cu 可以正常工作）。让我们快速了解一下此文件的外观

#include <torch/extension.h>

#include <cuda.h>
#include <cuda_runtime.h>

#include <vector>

template <typename scalar_t>
__device__ __forceinline__ scalar_t sigmoid(scalar_t z) {
  return 1.0 / (1.0 + exp(-z));
}

在这里，我们看到了我刚刚描述的头文件，以及我们正在使用 CUDA 特定的声明（如 __device__ 和 __forceinline__）以及函数（如 exp）。让我们继续介绍一些我们需要的辅助函数

template <typename scalar_t>
__device__ __forceinline__ scalar_t d_sigmoid(scalar_t z) {
  const auto s = sigmoid(z);
  return (1.0 - s) * s;
}

template <typename scalar_t>
__device__ __forceinline__ scalar_t d_tanh(scalar_t z) {
  const auto t = tanh(z);
  return 1 - (t * t);
}

template <typename scalar_t>
__device__ __forceinline__ scalar_t elu(scalar_t z, scalar_t alpha = 1.0) {
  return fmax(0.0, z) + fmin(0.0, alpha * (exp(z) - 1.0));
}

template <typename scalar_t>
__device__ __forceinline__ scalar_t d_elu(scalar_t z, scalar_t alpha = 1.0) {
  const auto e = exp(z);
  const auto d_relu = z < 0.0 ? 0.0 : 1.0;
  return d_relu + (((alpha * (e - 1.0)) < 0.0) ? (alpha * e) : 0.0);
}

现在要实际实现一个函数，我们还需要两件事：一个函数执行我们不想手动编写的操作并调用 CUDA 内核，然后是我们要加速的部分的实际 CUDA 内核。对于前向传递，第一个函数应如下所示

std::vector<torch::Tensor> lltm_cuda_forward(
    torch::Tensor input,
    torch::Tensor weights,
    torch::Tensor bias,
    torch::Tensor old_h,
    torch::Tensor old_cell) {
  auto X = torch::cat({old_h, input}, /*dim=*/1);
  auto gates = torch::addmm(bias, X, weights.transpose(0, 1));

  const auto batch_size = old_cell.size(0);
  const auto state_size = old_cell.size(1);

  auto new_h = torch::zeros_like(old_cell);
  auto new_cell = torch::zeros_like(old_cell);
  auto input_gate = torch::zeros_like(old_cell);
  auto output_gate = torch::zeros_like(old_cell);
  auto candidate_cell = torch::zeros_like(old_cell);

  const int threads = 1024;
  const dim3 blocks((state_size + threads - 1) / threads, batch_size);

  AT_DISPATCH_FLOATING_TYPES(gates.type(), "lltm_forward_cuda", ([&] {
    lltm_cuda_forward_kernel<scalar_t><<<blocks, threads>>>(
        gates.data<scalar_t>(),
        old_cell.data<scalar_t>(),
        new_h.data<scalar_t>(),
        new_cell.data<scalar_t>(),
        input_gate.data<scalar_t>(),
        output_gate.data<scalar_t>(),
        candidate_cell.data<scalar_t>(),
        state_size);
  }));

  return {new_h, new_cell, input_gate, output_gate, candidate_cell, X, gates};
}

这里主要关注的是 AT_DISPATCH_FLOATING_TYPES 宏和内核启动（由 <<<...>>> 指示）。虽然 ATen 抽象了我们处理的张量的设备和数据类型，但张量在运行时仍将由具体类型的内存支持在具体设备上。因此，我们需要一种方法来在运行时确定张量的类型，然后有选择地调用具有相应正确类型签名的函数。手动完成此操作（从概念上讲）将类似于

switch (tensor.type().scalarType()) {
  case torch::ScalarType::Double:
    return function<double>(tensor.data<double>());
  case torch::ScalarType::Float:
    return function<float>(tensor.data<float>());
  ...
}

AT_DISPATCH_FLOATING_TYPES 的目的是为我们处理此分派。它接受一个类型（在我们的例子中为 gates.type()）、一个名称（用于错误消息）和一个 lambda 函数。在此 lambda 函数内部，类型别名 scalar_t 可用，并定义为该上下文中张量在运行时的实际类型。因此，如果我们有一个模板函数（我们的 CUDA 内核将是），我们可以用此 scalar_t 别名实例化它，并且将调用正确的函数。在这种情况下，我们还希望检索张量的数据指针作为该 scalar_t 类型的指针。如果您想遍历所有类型，而不仅仅是浮点类型（Float 和 Double），您可以使用 AT_DISPATCH_ALL_TYPES。

请注意，我们使用普通 ATen 执行了一些操作。这些操作仍将在 GPU 上运行，但使用 ATen 的默认实现。这是有道理的，因为 ATen 将对矩阵乘法（例如 addmm）或卷积等内容使用高度优化的例程，这些例程将更难以实现和改进。

至于内核启动本身，我们在这里指定每个 CUDA 块将有 1024 个线程，并且整个 GPU 网格将分成尽可能多的 1 x 1024 线程块，以用每个组件一个线程填充我们的矩阵。例如，如果我们的状态大小为 2048，批次大小为 4，我们将启动总共 4 x 2 = 8 个块，每个块有 1024 个线程。如果您以前从未听说过 CUDA“块”或“网格”，那么阅读有关 CUDA 的入门文章 可能会有所帮助。

实际的 CUDA 内核非常简单（如果您以前编写过 GPU 程序）

template <typename scalar_t>
__global__ void lltm_cuda_forward_kernel(
    const scalar_t* __restrict__ gates,
    const scalar_t* __restrict__ old_cell,
    scalar_t* __restrict__ new_h,
    scalar_t* __restrict__ new_cell,
    scalar_t* __restrict__ input_gate,
    scalar_t* __restrict__ output_gate,
    scalar_t* __restrict__ candidate_cell,
    size_t state_size) {
  const int column = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
  const int index = blockIdx.y * state_size + column;
  const int gates_row = blockIdx.y * (state_size * 3);
  if (column < state_size) {
    input_gate[index] = sigmoid(gates[gates_row + column]);
    output_gate[index] = sigmoid(gates[gates_row + state_size + column]);
    candidate_cell[index] = elu(gates[gates_row + 2 * state_size + column]);
    new_cell[index] =
        old_cell[index] + candidate_cell[index] * input_gate[index];
    new_h[index] = tanh(new_cell[index]) * output_gate[index];
  }
}

这里主要有趣的是，我们能够完全并行地为门矩阵中的每个单独组件计算所有这些按点操作。如果您想象必须使用一个巨大的 for 循环按顺序遍历一百万个元素，您就会明白为什么这会更快。

使用访问器

您可以在 CUDA 内核中看到我们直接在具有正确类型的指针上工作。实际上，在 cuda 内核内部直接使用高级类型无关的张量效率非常低。

但是，这样做会降低易用性和可读性，尤其是在高维数据的情况下。例如，在我们的示例中，我们知道连续的 gates 张量具有 3 个维度

  1. 批次，大小为 batch_size，步长为 3*state_size

  2. 行，大小为 3，步长为 state_size

  3. 索引，大小为 state_size，步长为 1

那么，如何在内核中访问元素 gates[n][row][column] 呢？事实证明，你需要使用步长和一些简单的算术运算来访问你的元素。

gates.data<scalar_t>()[n*3*state_size + row*state_size + column]

除了冗长之外，此表达式还需要显式地知道步长，因此需要将其作为参数传递给内核函数。你可以看到，对于接受具有不同大小的多个张量的内核函数，最终将得到一个非常长的参数列表。

幸运的是，ATen 提供了访问器，这些访问器通过单个动态检查来创建，以确保张量具有正确的类型和维度数量。然后，访问器公开了一个 API，用于高效地访问张量元素，而无需转换为单个指针。

torch::Tensor foo = torch::rand({12, 12});

// assert foo is 2-dimensional and holds floats.
auto foo_a = foo.accessor<float,2>();
float trace = 0;

for(int i = 0; i < foo_a.size(0); i++) {
  // use the accessor foo_a to get tensor data.
  trace += foo_a[i][i];
}

访问器对象具有相对高级别的接口，包括 .size() 和 .stride() 方法以及多维索引。 .accessor<> 接口旨在在 CPU 张量上高效地访问数据。CUDA 张量的等效项是 packed_accessor64<> 和 packed_accessor32<>，它们分别生成具有 64 位或 32 位整数索引的打包访问器。

与访问器的根本区别在于，打包访问器将其大小和步长数据复制到其结构内部，而不是指向它。这使我们可以将其传递给 CUDA 内核函数并在其中使用其接口。

我们可以设计一个使用打包访问器而不是指针的函数。

__global__ void lltm_cuda_forward_kernel(
    const torch::PackedTensorAccessor32<scalar_t,3,torch::RestrictPtrTraits> gates,
    const torch::PackedTensorAccessor32<scalar_t,2,torch::RestrictPtrTraits> old_cell,
    torch::PackedTensorAccessor32<scalar_t,2,torch::RestrictPtrTraits> new_h,
    torch::PackedTensorAccessor32<scalar_t,2,torch::RestrictPtrTraits> new_cell,
    torch::PackedTensorAccessor32<scalar_t,2,torch::RestrictPtrTraits> input_gate,
    torch::PackedTensorAccessor32<scalar_t,2,torch::RestrictPtrTraits> output_gate,
    torch::PackedTensorAccessor32<scalar_t,2,torch::RestrictPtrTraits> candidate_cell)

让我们分解此处使用的模板。前两个参数 scalar_t 和 2 与常规访问器相同。参数 torch::RestrictPtrTraits 表示必须使用 __restrict__ 关键字。还要注意，我们使用了 PackedAccessor32 变体，它将大小和步长存储在 int32_t 中。这很重要，因为使用 64 位变体（PackedAccessor64）可能会使内核变慢。

函数声明变为

template <typename scalar_t>
__global__ void lltm_cuda_forward_kernel(
    const torch::PackedTensorAccessor32<scalar_t,3,torch::RestrictPtrTraits> gates,
    const torch::PackedTensorAccessor32<scalar_t,2,torch::RestrictPtrTraits> old_cell,
    torch::PackedTensorAccessor32<scalar_t,2,torch::RestrictPtrTraits> new_h,
    torch::PackedTensorAccessor32<scalar_t,2,torch::RestrictPtrTraits> new_cell,
    torch::PackedTensorAccessor32<scalar_t,2,torch::RestrictPtrTraits> input_gate,
    torch::PackedTensorAccessor32<scalar_t,2,torch::RestrictPtrTraits> output_gate,
    torch::PackedTensorAccessor32<scalar_t,2,torch::RestrictPtrTraits> candidate_cell) {
  //batch index
  const int n = blockIdx.y;
  // column index
  const int c = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
  if (c < gates.size(2)){
    input_gate[n][c] = sigmoid(gates[n][0][c]);
    output_gate[n][c] = sigmoid(gates[n][1][c]);
    candidate_cell[n][c] = elu(gates[n][2][c]);
    new_cell[n][c] =
        old_cell[n][c] + candidate_cell[n][c] * input_gate[n][c];
    new_h[n][c] = tanh(new_cell[n][c]) * output_gate[n][c];
  }
}

实现更具可读性！然后，通过在主机函数中使用 .packed_accessor32<> 方法创建打包访问器来调用此函数。

std::vector<torch::Tensor> lltm_cuda_forward(
    torch::Tensor input,
    torch::Tensor weights,
    torch::Tensor bias,
    torch::Tensor old_h,
    torch::Tensor old_cell) {
  auto X = torch::cat({old_h, input}, /*dim=*/1);
  auto gate_weights = torch::addmm(bias, X, weights.transpose(0, 1));

  const auto batch_size = old_cell.size(0);
  const auto state_size = old_cell.size(1);

  auto gates = gate_weights.reshape({batch_size, 3, state_size});
  auto new_h = torch::zeros_like(old_cell);
  auto new_cell = torch::zeros_like(old_cell);
  auto input_gate = torch::zeros_like(old_cell);
  auto output_gate = torch::zeros_like(old_cell);
  auto candidate_cell = torch::zeros_like(old_cell);

  const int threads = 1024;
  const dim3 blocks((state_size + threads - 1) / threads, batch_size);

  AT_DISPATCH_FLOATING_TYPES(gates.type(), "lltm_forward_cuda", ([&] {
    lltm_cuda_forward_kernel<scalar_t><<<blocks, threads>>>(
        gates.packed_accessor32<scalar_t,3,torch::RestrictPtrTraits>(),
        old_cell.packed_accessor32<scalar_t,2,torch::RestrictPtrTraits>(),
        new_h.packed_accessor32<scalar_t,2,torch::RestrictPtrTraits>(),
        new_cell.packed_accessor32<scalar_t,2,torch::RestrictPtrTraits>(),
        input_gate.packed_accessor32<scalar_t,2,torch::RestrictPtrTraits>(),
        output_gate.packed_accessor32<scalar_t,2,torch::RestrictPtrTraits>(),
        candidate_cell.packed_accessor32<scalar_t,2,torch::RestrictPtrTraits>());
  }));

  return {new_h, new_cell, input_gate, output_gate, candidate_cell, X, gates};
}

反向传递遵循相同的模式，我不会进一步详细说明。

template <typename scalar_t>
__global__ void lltm_cuda_backward_kernel(
    torch::PackedTensorAccessor32<scalar_t,2,torch::RestrictPtrTraits> d_old_cell,
    torch::PackedTensorAccessor32<scalar_t,3,torch::RestrictPtrTraits> d_gates,
    const torch::PackedTensorAccessor32<scalar_t,2,torch::RestrictPtrTraits> grad_h,
    const torch::PackedTensorAccessor32<scalar_t,2,torch::RestrictPtrTraits> grad_cell,
    const torch::PackedTensorAccessor32<scalar_t,2,torch::RestrictPtrTraits> new_cell,
    const torch::PackedTensorAccessor32<scalar_t,2,torch::RestrictPtrTraits> input_gate,
    const torch::PackedTensorAccessor32<scalar_t,2,torch::RestrictPtrTraits> output_gate,
    const torch::PackedTensorAccessor32<scalar_t,2,torch::RestrictPtrTraits> candidate_cell,
    const torch::PackedTensorAccessor32<scalar_t,3,torch::RestrictPtrTraits> gate_weights) {
  //batch index
  const int n = blockIdx.y;
  // column index
  const int c = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
  if (c < d_gates.size(2)){
    const auto d_output_gate = tanh(new_cell[n][c]) * grad_h[n][c];
    const auto d_tanh_new_cell = output_gate[n][c] * grad_h[n][c];
    const auto d_new_cell =
        d_tanh(new_cell[n][c]) * d_tanh_new_cell + grad_cell[n][c];


    d_old_cell[n][c] = d_new_cell;
    const auto d_candidate_cell = input_gate[n][c] * d_new_cell;
    const auto d_input_gate = candidate_cell[n][c] * d_new_cell;

    d_gates[n][0][c] =
        d_input_gate * d_sigmoid(gate_weights[n][0][c]);
    d_gates[n][1][c] =
        d_output_gate * d_sigmoid(gate_weights[n][1][c]);
    d_gates[n][2][c] =
        d_candidate_cell * d_elu(gate_weights[n][2][c]);
  }
}

std::vector<torch::Tensor> lltm_cuda_backward(
    torch::Tensor grad_h,
    torch::Tensor grad_cell,
    torch::Tensor new_cell,
    torch::Tensor input_gate,
    torch::Tensor output_gate,
    torch::Tensor candidate_cell,
    torch::Tensor X,
    torch::Tensor gates,
    torch::Tensor weights) {
  auto d_old_cell = torch::zeros_like(new_cell);
  auto d_gates = torch::zeros_like(gates);

  const auto batch_size = new_cell.size(0);
  const auto state_size = new_cell.size(1);

  const int threads = 1024;
  const dim3 blocks((state_size + threads - 1) / threads, batch_size);

  AT_DISPATCH_FLOATING_TYPES(X.type(), "lltm_backward_cuda", ([&] {
    lltm_cuda_backward_kernel<scalar_t><<<blocks, threads>>>(
        d_old_cell.packed_accessor32<scalar_t,2,torch::RestrictPtrTraits>(),
        d_gates.packed_accessor32<scalar_t,3,torch::RestrictPtrTraits>(),
        grad_h.packed_accessor32<scalar_t,2,torch::RestrictPtrTraits>(),
        grad_cell.packed_accessor32<scalar_t,2,torch::RestrictPtrTraits>(),
        new_cell.packed_accessor32<scalar_t,2,torch::RestrictPtrTraits>(),
        input_gate.packed_accessor32<scalar_t,2,torch::RestrictPtrTraits>(),
        output_gate.packed_accessor32<scalar_t,2,torch::RestrictPtrTraits>(),
        candidate_cell.packed_accessor32<scalar_t,2,torch::RestrictPtrTraits>(),
        gates.packed_accessor32<scalar_t,3,torch::RestrictPtrTraits>());
  }));

  auto d_gate_weights = d_gates.reshape({batch_size, 3*state_size});
  auto d_weights = d_gate_weights.t().mm(X);
  auto d_bias = d_gate_weights.sum(/*dim=*/0, /*keepdim=*/true);

  auto d_X = d_gate_weights.mm(weights);
  auto d_old_h = d_X.slice(/*dim=*/1, 0, state_size);
  auto d_input = d_X.slice(/*dim=*/1, state_size);

  return {d_old_h, d_input, d_weights, d_bias, d_old_cell, d_gates};
}

将 C++/CUDA 操作与 PyTorch 集成

将我们支持 CUDA 的操作与 PyTorch 集成也非常简单。如果你想编写一个 setup.py 脚本，它可能如下所示

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

setup(
    name='lltm',
    ext_modules=[
        CUDAExtension('lltm_cuda', [
            'lltm_cuda.cpp',
            'lltm_cuda_kernel.cu',
        ])
    ],
    cmdclass={
        'build_ext': BuildExtension
    })

我们现在使用 CUDAExtension() 而不是 CppExtension()。我们只需指定 .cu 文件以及 .cpp 文件 - 库会为你处理所有麻烦。JIT 机制甚至更简单。

from torch.utils.cpp_extension import load

lltm = load(name='lltm', sources=['lltm_cuda.cpp', 'lltm_cuda_kernel.cu'])

性能比较

我们希望通过使用 CUDA 对代码的逐点操作进行并行化和融合来提高 LLTM 的性能。让我们看看是否属实。我们可以运行我之前列出的代码来运行基准测试。我们之前最快的版本是基于 CUDA 的 C++ 代码。

Forward: 149.802 us | Backward 393.458 us

现在使用我们的自定义 CUDA 内核。

Forward: 129.431 us | Backward 304.641 us

性能进一步提升！

结论

你现在应该对 PyTorch 的 C++ 扩展机制以及使用它们的动机有了很好的概述。你可以在此处找到此注释中显示的代码示例 here。如有任何疑问，请使用 the forums。如果遇到任何问题，请务必查看我们的 FAQ。

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