1.TVM源语-Compute篇
2.GridSample算子源码解析
3.极智开发 | 解读英伟达软件生态 一切的基础CUDA

TVM源语-Compute篇

       本文探讨TVM源码中的计算相关(primitives)模块，深入讲解如何在非神经网络场景下，如基于张量的密集计算中，通过TVM的原生指令实现算法。通过分解计算与调度，TVM提供了一种灵活高效的王者荣耀 单机 源码并行计算框架。本文将首先通过向量相加（Vector Addition）实例，展示如何将算法数学表达式转化为TVM指令，实现输出矩阵的生成。接着，以矩阵乘法（GEMM）为例，说明TVM如何通过三层for循环来处理矩阵操作，并引入te.compute和te.reduce_axis等关键指令。进一步，通过简化卷积实现，解释了如何使用TVM DSL（数据描述语言）来处理多通道输入和输出特征图的小黑狗源码卷积操作。最后，文章总结了TVM DSL的使用方式，强调其功能性编程风格，以及lambda表达式和reduce_axis在隐藏for循环细节、增强算法理解与优化后端性能方面的优势。

       在向量相加（Vector Addition）部分，我们定义数组长度n，两个数组A和B，通过lambda表达式将每个元素相加，存储到数组C中。TVM的te.compute指令用于指定输出结果的形状，lambda表达式则对应于循环逻辑，create_schedule构建出计算流程。利用tvm.lower将生成的schedule映射至IR（中间表示）上，展示与常规C代码相似的VC 拳皇源码流程。

       矩阵乘法（GEMM）示例中，我们定义了矩阵A、B和C的维度，通过三层for循环实现矩阵乘法和加法。引入te.reduce_axis指令以优化循环结构，展示矩阵乘法运算的关键步骤和优化潜力。进一步，通过简化卷积实现，我们深入探讨了如何处理单通道输入图像和滤波器的卷积运算，解释了补零操作和使用te.compute处理多输入的实现方式。最终，总结了TVM DSL在表达计算逻辑、隐藏低级循环细节、优化算法性能方面的优势，以及其功能性编程风格对理解与优化算法带来的delphi 源码网站便利。

GridSample算子源码解析

       PyTorch的GridSample算子，其核心功能是按给定的索引进行采样，具体如官方描述：从低分辨率的输入（input）根据流场grid生成高分辨率的输出（output）。

       实现该算子的关键步骤是通过核心函数grid_sampler_2d_kernel进行二维数据处理。这个函数扮演了运算的桥梁，它处理输入数据和grid索引，以生成最终的高分辨率结果。

       另一个关键方法是grid_sampler_compute_source_index，它负责计算grid中的每个索引在原始输入数据中的精确对应位置，这是生成采样结果的关键步骤。

       在性能优化方面，可以考虑使用共享内存或L2缓存技术，例如，通过将频繁访问的数据如input、grid和output存储在这些高效存储区域，easyml模型源码以减少内存访问时间和提高运算效率。

极智开发 | 解读英伟达软件生态 一切的基础CUDA

       欢迎关注我的公众号 [极智视界]，获取我的更多经验分享

       大家好，我是极智视界，本文来介绍一下 解读英伟达软件生态 一切的基础CUDA。

       邀您加入我的知识星球「极智视界」，星球内有超多好玩的项目实战源码下载，链接： t.zsxq.com/0aiNxERDq

       CUDA，全称为 Compute Unified Device Architecture，是英伟达于 年推出的一个平行计算平台和应用编程接口 API 模型。CUDA 之于英伟达的重要性主要体现在下面几个方面：

       所以，解读英伟达软件生态，必须要从 CUDA 说起。虽然 CUDA 再往下还有如 PTX 的指令集加速层级，但是PTX 的普及程度其实并不高，甚至可能很多朋友都没听说过 PTX，其实也算正常，因为基本上的 N 卡开发者，根本没必要接触到 PTX，把 CUDA 学好就足够够的了。

       把 CUDA 作为标杆，似乎是很多 AI 芯片厂商 "共同的做法"，比较有代表性的是升腾的 Ascend C、寒武纪的 Bang C，但是其实这几个之间有相似但又有不相似的地方。相似的地方在于不管是升腾还是寒武纪都想提供一套类似 CUDA 的可以充分调用自己 NPU 硬件加速的对外接口，提高客制化的灵活性。不相似的地方一方面在于我们是在学人家，很多接口其实是为了贴近 CUDA 的接口而进行的高级封装，毕竟大部分开发者其实已经形成了 CUDA 的开发习惯，这个时候让大家切换起来更加顺手的做法就是 "模仿"，而要做这种程度的 "模仿" 势必要协调好硬件架构和软件接口的映射；不相似的另外一方面体现在软件生态的层次清晰度，这个拿升腾来专门说，升腾 Ascend C 的发布时间在 年 5 月 6 日，而反观英伟达 CUDA 的发布时间是 年。什么意思呢，很明显可以看到英伟达的软件生态是以 CUDA 为基础然后层层往上叠的，而升腾是先有了 CANN，先有了 MindSpore 这些 "高层建筑"，然后往下才有了 Ascend C，这种软件生态的层次结构就没有那么清晰，当然这种说法也只是基于时间上的，这并不影响它在空间上还是具备不错的软件生态层次结构。

       再回到 CUDA 本身，需要清楚的一点是，CUDA 其实一开始主要是面向优化计算密集型计算 (Compute-Bound)，因为不管是最开始的通用科学计算还是后来的以 CNN 为主流的深度学习计算都是计算密集型，但是后来 Transformer 又逐渐流行，所以 CUDA 也是不断在 "与时俱进" 在做平衡、做兼顾，比如在 A 开始，CUDA 新增了从 L1 Cache 到 HBM Global Memory 数据直接异步拷贝的指令，其实也是在丰富自身对于访存密集型计算 (Memory-Bound) 的优化。

       我之前写过挺多关于 CUDA 的分享，罗列一些，

       CUDA 是一种硬件强相关的编程模型，要掌握好 CUDA，需要先看懂 GPU 硬件架构，从而映射到 CUDA 内存模型、线程模型上，这点跟 C 语言、跟 C++ 这类 "高级" 编程语言就很不一样，所以很多朋友会觉得 CUDA C 比较难写，特别是要写出高性能的 CUDA C，比较难。确实，这是事实，特别是对于写出高性能的 CUDA C，会涉及资源的高效调度，比如 Shared Memory、L1 Cache 等的调度；会涉及适应硬件架构超参的配置，比如 Thread、Block、Grid 等的配置。

       总之，对于 CUDA 的深入学习，是一门 "稳挣不亏" 的 "买卖"，原因不再过多赘述，主要体现在它的重要性上。

       好了，以上分享了 解读英伟达软件生态 一切的基础CUDA，希望我的分享能对你的学习有一点帮助。

       公众号传送