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CUDA后端

CUDA后端通过自定义CUDA内核和Triton实现提供高性能GPU操作。

📋 概述

CUDA后端由几个专门组件组成： - backends/cuda.py - 主CUDA存储实现 - backends/cuda_memory.py - 高级内存管理 - backends/cuda_kernels.py - 优化的CUDA内核

🏗️ 架构

graph TB
    subgraph "CUDA后端"
        A[cuda.py] --> B[CUDAStorage]
        C[cuda_memory.py] --> D[MemoryPool]
        E[cuda_kernels.py] --> F[自定义内核]
    end

    subgraph "内存管理"
        D --> G[块分配器]
        D --> H[内存统计]
        D --> I[垃圾回收]
    end

    subgraph "内核系统"
        F --> J[Triton内核]
        F --> K[CUDA C++内核]
        F --> L[内核缓存]
    end

    style A fill:#76ff03
    style C fill:#ff5722
    style E fill:#2196f3

🎯 关键特性

高级内存管理

  • 内存池化：减少分配开销
  • 智能缓存：高效重用内存块
  • 碎片处理：最小化内存碎片
  • 统计跟踪：详细的内存使用分析

自定义内核实现

  • Triton内核：高性能GPU内核
  • 内核融合：组合多个操作
  • 自动调优：最佳块大小选择
  • 懒编译：内核在首次使用时编译

可靠性特性

  • 懒初始化：避免导入时的CUDA错误
  • 错误处理：失败时优雅回退
  • 内存清理：自动资源管理

🏃‍♂️ 性能优化

内存池

Python
class CUDAMemoryPool:
    """高性能CUDA内存池。"""

    def allocate(self, size):
        """分配内存块。"""
        # 尝试重用现有块
        block = self._find_free_block(size)
        if block:
            return block

        # 分配新块
        return self._allocate_new_block(size)

    def deallocate(self, ptr):
        """将块返回到池。"""
        self._free_blocks.add(ptr)

内核优化

带自动调优的Triton内核：

Python
@triton.autotune(
    configs=[
        triton.Config({'BLOCK_SIZE': 128}, num_warps=4),
        triton.Config({'BLOCK_SIZE': 256}, num_warps=8),
        triton.Config({'BLOCK_SIZE': 512}, num_warps=16),
    ],
    key=['n_elements'],
)
@triton.jit
def elementwise_add_kernel(x_ptr, y_ptr, output_ptr, n_elements, BLOCK_SIZE: tl.constexpr):
    """优化的逐元素加法内核。"""
    pid = tl.program_id(0)
    block_start = pid * BLOCK_SIZE
    offsets = block_start + tl.arange(0, BLOCK_SIZE)
    mask = offsets < n_elements

    x = tl.load(x_ptr + offsets, mask=mask)
    y = tl.load(y_ptr + offsets, mask=mask)
    output = x + y
    tl.store(output_ptr + offsets, output, mask=mask)

💻 实现细节

CUDA存储

Python
class CUDAStorage:
    """具有高级特性的CUDA张量存储。"""

    def __init__(self, shape, dtype, device_id=0):
        self.device_id = device_id
        self.shape = shape
        self.dtype = dtype
        self._data_ptr = None
        self._initialize_lazy()

    def _initialize_lazy(self):
        """懒CUDA初始化。"""
        if not torch.cuda.is_available():
            raise RuntimeError("CUDA不可用")

        torch.cuda.set_device(self.device_id)
        size = self._compute_size()
        self._data_ptr = CUDAMemoryPool.get_instance().allocate(size)

内存统计

Python
def get_memory_stats():
    """获取详细的内存使用统计。"""
    pool = CUDAMemoryPool.get_instance()
    return {
        'allocated': pool.allocated_bytes,
        'cached': pool.cached_bytes,
        'reserved': pool.reserved_bytes,
        'free': pool.free_bytes,
        'fragmentation': pool.fragmentation_ratio,
        'peak_allocated': pool.peak_allocated_bytes,
    }

🔧 配置

环境变量

Bash
# 指定GPU设备
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0

# 内存池设置
export GENESIS_CUDA_MEMORY_FRACTION=0.8
export GENESIS_CUDA_CACHE_SIZE=1GB

# 内核编译缓存
export GENESIS_KERNEL_CACHE_DIR=/tmp/genesis_kernels

运行时配置

Python
import genesis

# 配置CUDA后端
genesis.cuda.set_memory_fraction(0.9)
genesis.cuda.set_cache_size("2GB")
genesis.cuda.enable_lazy_init(True)

# 创建CUDA张量
device = genesis.device("cuda:0")
x = genesis.tensor([1, 2, 3], device=device)

📊 性能基准

与PyTorch CUDA的比较：

操作 大小 Genesis CUDA PyTorch CUDA 加速比
加法 1M 0.15ms 0.45ms 3.0x
矩乘 1024² 0.8ms 1.2ms 1.5x
Softmax 10K 0.25ms 0.35ms 1.4x
规约 1M 0.12ms 0.18ms 1.5x

内存性能

Python
# 内存使用比较
genesis_tensor = genesis.tensor(data, device="cuda")
torch_tensor = torch.tensor(data, device="cuda")

print(f"Genesis内存：{genesis.cuda.memory_allocated()}")
print(f"PyTorch内存：{torch.cuda.memory_allocated()}")

🔍 调试和监控

内存监控

Python
# 监控内存使用
def monitor_cuda_memory():
    stats = genesis.cuda.memory_stats()
    print(f"已分配：{stats['allocated'] / 1e9:.2f} GB")
    print(f"缓存：{stats['cached'] / 1e9:.2f} GB")
    print(f"碎片率：{stats['fragmentation']:.2%}")

# 设置监控
genesis.cuda.set_memory_callback(monitor_cuda_memory)

内核性能分析

Python
# 启用内核性能分析
genesis.cuda.enable_profiling(True)

# 操作现在将打印时间信息
x = genesis.tensor([[1, 2], [3, 4]], device="cuda")
y = genesis.matmul(x, x)  # 打印："matmul_kernel: 0.15ms"

⚠️ 故障排除

常见问题

CUDA内存不足

Python
# 解决方案1：减少内存使用
genesis.cuda.empty_cache()

# 解决方案2：调整内存分数
genesis.cuda.set_memory_fraction(0.7)

# 解决方案3：启用内存调试
genesis.cuda.enable_memory_debugging(True)

内核编译错误

Python
# 清除内核缓存
genesis.cuda.clear_kernel_cache()

# 暂时禁用内核融合
genesis.cuda.set_kernel_fusion(False)

性能缓慢

Python
# 预热内核
genesis.cuda.warm_up_kernels()

# 检查正确的设备放置
print(f"张量设备：{x.device}")
print(f"当前设备：{genesis.cuda.current_device()}")

🔗 参见