梳理cuda算子编译与python调用的流程_以vllm为例

#include <torch/script.h> // 导入PyTorch的scripting API
#include <vector>
#include <iostream>
 
// 假设的CUDA算子实现，这里只是示例，具体实现会根据你的算法而有所不同
__global__ void my_cuda_kernel(float* data, int N) {
  for (int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; i < N;
       i += blockDim.x * gridDim.x) {
    data[i] = data[i] * 2.0; // 示例操作：将数据翻倍
  }
}
 
// 封装CUDA算子的函数，供PyTorch前端调用
void scale_tensor_cuda(torch::Tensor tensor) {
  // 检查输入tensor的设备是否为CUDA
  TORCH_CHECK(tensor.device().type() == c10::kCUDA, "tensor must be on CUDA device");
  int64_t N = tensor.numel(); // 获取tensor中元素的数量
  int threads = 1024; // 假设使用1024个线程
  int blocks = (N + threads - 1) / threads; // 计算需要的block数量
 
  // 调用CUDA kernel
  my_cuda_kernel<<<blocks, threads>>>(tensor.data_ptr<float>(), N);
 
  // 同步CUDA设备，确保kernel执行完成
  cudaDeviceSynchronize();
}
 
// 注册C++函数到PyTorch，使得Python可以通过torch.autograd.function注册的方式调用
static auto registry = torch::RegisterOperators("my_custom::scale_tensor_cuda", &scale_tensor_cuda);

这段代码展示了如何编写一个简单的CUDA算子，并将其注册到PyTorch中，使得Python可以通过PyTorch的自动微分机制来调用这个CUDA算子。在实际应用中，你需要根据你的具体算法实现CUDA kernel，并确保正确处理内存、线程、块的分配，以及同步CUDA设备。