CPU操作¶
CPU操作实现提供了所有基本张量操作的CPU版本。
📋 概述¶
CPU操作利用PyTorch的优化实现，确保在CPU上的高效执行。
🎯 操作类别¶
基础算术¶
Python
# ops/cpu/basic.py
def cpu_add(a, b):
return torch.add(a.data, b.data)
def cpu_multiply(a, b):
return torch.mul(a.data, b.data)
规约操作¶
Python
# ops/cpu/reduction.py
def cpu_sum(tensor, dim=None, keepdim=False):
return torch.sum(tensor.data, dim=dim, keepdim=keepdim)
def cpu_mean(tensor, dim=None, keepdim=False):
return torch.mean(tensor.data, dim=dim, keepdim=keepdim)
矩阵操作¶
Python
# ops/cpu/matrix.py
def cpu_matmul(a, b):
return torch.matmul(a.data, b.data)
def cpu_transpose(tensor, dim0, dim1):
return torch.transpose(tensor.data, dim0, dim1)
🚀 优化策略¶
- 向量化操作
- 多线程并行
- 缓存友好的内存访问