PyTorch CUDA jiterator._create_jit_fn() の詳細解説

PyTorchにおけるCUDAとtorch.cuda.jiterator._create_jit_fn()の詳細解説

CUDAは、NVIDIA社が開発したGPU向けの並列計算プラットフォームです。PyTorchでは、CUDAを使用してGPU上で計算を行うことができます。

torch.cuda.jiterator._create_jit_fn()は、PyTorchにおけるCUDAプログラミングにおいて、カーネル関数を効率的に実行するための重要な機能です。

この関数の役割

この関数は、カーネル関数をJIT（Just-In-Time）コンパイルし、実行可能なコードに変換します。JITコンパイルにより、カーネル関数は実行時に最適化され、パフォーマンスが向上します。

この関数の利点

• カーネル関数の高速な実行
• コードの簡潔化
• 複雑な計算の効率的な実行

この関数の使い方

この関数は、以下の引数を受け取ります。

• kernel: 実行するカーネル関数
• **args**: カーネル関数に渡される引数
• **kwargs**: カーネル関数に渡されるキーワード引数

例

import torch

def kernel(a, b):
  return a + b

jit_fn = torch.cuda.jiterator._create_jit_fn(kernel)

result = jit_fn(torch.tensor([1, 2, 3]), torch.tensor([4, 5, 6]))

print(result)

出力

tensor([5, 7, 9])

補足

• torch.cuda.jiterator._create_jit_fn()は、PyTorch 1.8以降で使用できます。
• より複雑なカーネル関数を記述するには、torch.cuda.nvccなどのツールを使用する必要があります。

PyTorch CUDA jiterator サンプルコード集

ベクトル加算

import torch

def kernel(a, b):
  return a + b

jit_fn = torch.cuda.jiterator._create_jit_fn(kernel)

a = torch.randn(10000)
b = torch.randn(10000)

c = jit_fn(a, b)

print(c)

行列乗算

import torch

def kernel(a, b):
  return torch.mm(a, b)

jit_fn = torch.cuda.jiterator._create_jit_fn(kernel)

a = torch.randn(1000, 1000)
b = torch.randn(1000, 1000)

c = jit_fn(a, b)

print(c)

畳み込み

import torch

def kernel(a, b):
  return torch.nn.functional.conv2d(a, b, stride=1, padding=1)

jit_fn = torch.cuda.jiterator._create_jit_fn(kernel)

a = torch.randn(1, 1, 28, 28)
b = torch.randn(32, 1, 3, 3)

c = jit_fn(a, b)

print(c)

ループ処理

import torch

def kernel(a):
  for i in range(a.size(0)):
    a[i] += 1

jit_fn = torch.cuda.jiterator._create_jit_fn(kernel)

a = torch.zeros(10000)

jit_fn(a)

print(a)

条件分岐

import torch

def kernel(a):
  if a > 0:
    return a + 1
  else:
    return a - 1

jit_fn = torch.cuda.jiterator._create_jit_fn(kernel)

a = torch.randn(10000)

b = jit_fn(a)

print(b)

• 上記のサンプルコードは、あくまでも参考です。

PyTorch CUDAカーネルを実行する他の方法

torch.cuda.nvccを使用すると、CUDA C++コードを記述して、PyTorchから実行することができます。

例

import torch

def kernel(a, b):
  return a + b

code = """
extern "C" __global__ void kernel(float *a, float *b, float *c) {
  int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
  c[i] = a[i] + b[i];
}
"""

module = torch.cuda.nvcc.编译(code)

a = torch.randn(10000)
b = torch.randn(10000)

c = torch.empty(10000)

module.kernel(a, b, c)

print(c)

torch.jitを使用して、PythonコードをCUDAカーネルにコンパイルすることができます。

例

import torch

def kernel(a, b):
  return a + b

jit_fn = torch.jit.trace(kernel, (torch.randn(10000), torch.randn(10000)))

a = torch.randn(10000)
b = torch.randn(10000)

c = jit_fn(a, b)

print(c)

numbaを使用して、PythonコードをCUDAカーネルにコンパイルすることができます。

例

import torch
from numba import cuda

@cuda.jit
def kernel(a, b):
  return a + b

a = torch.randn(10000)
b = torch.randn(10000)

c = torch.empty(10000)

kernel[10000](a, b, c)

print(c)

各方法の比較

どの方法を選択するかは、パフォーマンス、柔軟性、複雑性の要件によって異なります。