PyTorch 与 TensorFlow 一起成为深度学习研究人员和从业者的标准。虽然 PyTorch 在张量运算或深度学习层方面提供了多种选择，但一些专门的操作仍然需要手动实现。在运行时至关重要的情况下，应使用 C 或 CUDA 来完成此操作，以支持 CPU 和 GPU 计算。

在本文中，我想提供一个简单的示例和框架，用于使用 CFFI for Python 和 CuPy 通过自定义 C 和 CUDA 操作扩展 PyTorch。

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1、简介

PyTorch 已成为深度学习研究和开发的标准工具。即使是不常见的张量运算或神经网络层也可以使用 PyTorch 提供的各种操作轻松实现。但是，对于某些特殊操作，求助于高效的 C 和 CUDA 实现可能是有意义的。在本文中，我想展示如何使用 CFFI 轻松扩展 PyTorch 进行 CPU 操作和使用 CuPy 进行 GPU 操作。作为示例，我将展示如何实现张量运算，计算两个张量之间的元素级、位级汉明距离。

本文的代码可在 GitHub 上找到，并且可以轻松扩展和调整。

2、环境设置

我将使用 PyThon 的 C 外部函数接口 (CFFI) 在 CPU 上实现数据类型为 torch.int32 的张量之间的汉明距离。为了支持 GPU 计算，汉明距离也可以实现为 CUDA 内核。可以使用 CuPy 导入 CUDA 内核。CFFI 和 CuPy 都可以轻松安装，例如，使用 pip install。但是，对于 CuPy，安装需要适合使用的 CUDA 版本（对于 PyTorch 也是如此）。可以在此处找到详细的安装说明。

3、C 中的位汉明距离

下面提供了 C 中两个 32 位整数之间的位级汉明距离的简单实现：

清单 1：两个整数之间的汉明距离。

int a = 15;
int b = 19;
int dist = 0;
int x = a ^ b;
 
while(x != 0) {
    x = x & (x-1);
    dist++;
}

为了计算两个张量之间的逐元素汉明距离，可以将清单 1 包装在一个简单的循环中。生成的函数（如清单 2 所示）需要三个 int 数组作为输入：第一个输入张量、第二个输入张量和将用汉明距离填充的输出张量。所有数组都假定为相同的长度 n：

清单 2：两个整数数组之间的逐元素汉明距离。可选地，可以使用 OpenMP 来加快计算速度。

    #pragma omp parallel for
    for (int elem_idx = 0; elem_idx < n; elem_idx++) {
 
        dist[elem_idx] = 0;
        int x = a[elem_idx] ^ b[elem_idx];
 
        while(x != 0) {
            x = x & (x-1);
            dist[elem_idx]++;
        }
    }
}

使用 CFFI，此函数可直接用于操作 NumPy 数组或 PyTorch 张量。为此，可以将实现保存在 cffi.c 中，并将相应的头文件保存在 cffi.h 中。

4、位汉明距离 CUDA 内核

清单 1 中概述的相同算法可轻松放入 CUDA 内核中：

清单 3：用于计算两个整数数组之间汉明距离的 CUDA 内核。这本质上是清单 1 中由内核块/dim/id 确定的数组元素。

extern "C" __global__ void cupy_int32hammingdistance(
    const int n,
    const int* a,
    const int* b,
    int* dist
) {
    int elem_idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
        
    if (elem_idx >= n) {
        return;
    }
 
    int x = a[elem_idx] ^ b[elem_idx];
 
    while(x != 0) {
        x = x & (x-1);
        dist[elem_idx]++;
    }
}

CuPy 只需要内核；内核不需要存储在单独的代码文件中。相反，它可以作为 Python 中的字符串提供给 CuPy。

5、将所有内容放在一起

为了组装所有部分，我将使用一个简单的模块化结构，将实际实现（使用 cffi/ 中的 CFFI 或 cupy.py 中的 CuPy）与 torch.py​​ 中的高级方法分开：

common/
- __init__.py
- cffi/
  |- cffi.h
  |- cffi.c
  |- __init__.py
- cupy.py
- torch.py

5.1 CPU 实现

首先，我将整理 CPU 实现，即 cffi.c 和 cffi.h。为简单起见，可以将它们放入自己的目录中，Python 接口将在相应的 __init__.py 中定义。

清单 4：使用 CFFI，可以即时编译 C 代码并直接在 Python 中访问。详情请参阅注释。

    # https://stackoverflow.com/questions/22931147/stdisinf-does-not-work-with-ffast-math-how-to-check-for-infinity
    else:
        if use_openmp:
            ffi.set_source(
                '_cffi',
                my_source.read(),
                extra_compile_args=['-fopenmp', '-D use_openmp', '-O3','-march=native'],
                extra_link_args=['-fopenmp'],
            )
        else:
            ffi.set_source('_cffi',
                my_source.read(),
                extra_compile_args=['-O3','-march=native'],
)
 
# 4.
# Compile using the parameters above.
ffi.compile()
#ffi.compile(verbose=True)
# 5.
# This simply imports all compiled functions and makes them available in this module.
from _cffi import *

代码负责编译清单 2 中的函数并将其与 Python 接口。之后，可以通过 cffi.lib.cffi_int32hammingdistance 访问该函数，其中清单 4 对应于 cffi/__init__.py。我将在下面详细介绍基本步骤：

• 获取 __init__.py 文件目录的绝对路径。这对于定位要编译的头文件和实现文件是必要的。根据设置，也可以通过不同的方式解决这个问题，例如，通过硬编码绝对路径。
• 读取头文件，以便 CFFI 知道函数定义。
• 读取源文件并设置编译选项。在这里，代码允许几种不同的设置，包括不带优化的调试设置和支持 OpenMP 的设置。
• 了解函数定义（通过头文件）、确定编译选项并阅读源代码后，CFFI 可以编译所有内容。
• 最后，导入所有编译函数，以便以后可以更轻松地访问它们。

5.2 GPU 实现

对于 CuPy 部分，我将在 cupy.py 中创建一个单独的模块：

清单 5：与 CFFI 类似，CuPy 也允许即时编译 CUDA 内核。详情请参阅注释。

import torch
 
 
try:
    import cupy
    # 1. This will be used to call a kernel with source code provided as Python string.
    @cupy.util.memoize(for_each_device=True)
    def cunnex(strFunction):
        return cupy.cuda.compile_with_cache(globals()[strFunction]).get_function(strFunction)
except ImportError:
    print("CUPY cannot initialize, not using CUDA kernels")
 
 
class Stream:
    ptr = torch.cuda.current_stream().cuda_stream
 
# 2. The kernel as Python string from Listing 3
cupy_int32hammingdistance = '''
    extern "C" __global__ void cupy_int32hammingdistance(
        const int n,
        const int* a,
        const int* b,
        int* dist
    ) {
        int elem_idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
        
        if (elem_idx >= n) {
            return;
        }
 
        int x = a[elem_idx] ^ b[elem_idx];
 
        while(x != 0) {
            x = x & (x-1);
            dist[elem_idx]++;
        }
    }
'''

CuPy 接口甚至更简单：

• 此实用函数将负责编译和接口函数。作为参数，该函数需要一个变量的名称，该变量包含实际的 CUDA 内核源代码。
• 源代码保存在此变量中，而不是单独的源文件中。

最后，在 torch.py​​ 中，将合并两个实现。结果是一个高级函数 int32_hamming_distance，需要两个 torch.int32 张量作为输入。该函数将自动为输出分配内存，并根据输入是否在 GPU 内存上调用适当的接口。为了确定张量是否在 GPU 内存上，提供了一个简单的 is_cuda 函数（此处未显示）。

清单 6：将 CFFI 和 CuPy 实现放在一个高级方法 int32_hamming_distance 中，该方法根据输入张量自动使用 CPU 或 GPU 实现。

def int32_hamming_distance(a, b):
    """
    Bit-wise hamming distance.
 
    :param a: first tensor
    :type a: torch.Tensor
    :param b: first tensor
    :type b: torch.Tensor
    :return: hamming distance
    :rtype: torch.Tensor
    """
 
    if not a.is_contiguous():
        a.contiguous()
    assert (a.dtype == torch.int32)
    cuda = is_cuda(a)
 
    if not b.is_contiguous():
        b.contiguous()
    assert (b.dtype == torch.int32)
    assert is_cuda(b) is cuda
 
    assert len(a.shape) == len(a.shape)
    for d in range(len(a.shape)):
        assert a.shape[d] == b.shape[d]
 
    # 1. Initialize output tensor to hold the element-wise hamming distances.
    dist = a.new_zeros(a.shape).int()
    n = dist.nelement()
 
    if cuda:
        # 2. Call the cupy implementation using the helper function cupy.cunnex.
        # The function returned by cupy.cunnex expects, among others, the grid/block division to use
        # and the kernel arguments; here a.data_ptr() will return the point to the tensor a
        # and is assumed to be on GPU memory.
        cupy.cunnex('cupy_int32hammingdistance')(
            grid=tuple([int((n + 512 - 1) / 512), 1, 1]),
            block=tuple([512, 1, 1]),
            args=[n,
                  a.data_ptr(),
                  b.data_ptr(),
                  dist.data_ptr()],
            stream=cupy.Stream
        )
    else:
        # 3. For CFFI, the inputs have to be cast to the target C equivalents using cffi.ffi.cast.
        # Afterwards, the C function can be called like a regular Python function using the converted arguments.
        _n = cffi.ffi.cast('int', n)
        _a = cffi.ffi.cast('int*', a.data_ptr())
        _b = cffi.ffi.cast('int*', b.data_ptr())
        _dist = cffi.ffi.cast('int*', dist.data_ptr())
 
        cffi.lib.cffi_int32hammingdistance(_n, _a, _b, _dist)
 
    return dist

本质上，该函数创建输出张量来保存元素汉明距离，然后根据输入是否存储在 GPU 内存中调用 CuPy 或 CFFI 接口：

• 创建输出张量，如果需要，也可以在 GPU 上创建。它也将是相同大小的 torch.int32 张量。
• CuPy 实现通过辅助函数 cupy.cunnex 调用，该函数获取相应的源代码，对其进行编译（如果未缓存）并返回相应的函数。返回的函数需要输入——这里， a.data_ptr() 用于访问给定张量底层的指针——以及内核的块/dim/id 细分。

调用 CFFI 实现需要将输入显式转换为等效的 C 类型。然后，可以像常规 Python 函数一样调用该函数。

6、结束语

总体而言，本文表明，使用 CFFI 和 CuPy 可以非常简单地在 C 和 CUDA 中实现支持 CPU 和 GPU 计算的自定义 PyTorch 操作。此外，我提供了一个简单的框架，可以轻松扩展到自定义操作。

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原文链接：PyTorch自定义张量操作 - BimAnt