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c++ - 在带有 GPU 的 Halide 上使用 extern

转载 作者:行者123 更新时间:2023-11-30 02:43:19 26 4
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我尝试在 Halide 中使用 extern 函数。在我的上下文中,我想在 GPU 上进行。

我在 AOT 编译中使用 opencl 语句进行编译。当然opencl还是可以使用CPU的,所以我是这样用的:

halide_set_ocl_device_type("gpu");

目前,一切都在 compute_root() 中安排。

第一个问题,如果我使用 compute_root() 和 OpenCL gpu,我的进程是否会在具有一些 CopyHtoD 和 DtoH 的设备上计算? (或者它将在主机缓冲区上)

第二个问题,跟extern函数更相关。我们使用一些外部调用,因为我们的一些算法不在 Halide 中。外部调用:

foo.define_extern("cool_foo", args, Float(32), 4);

外部检索:extern "C"int cool_foo(buffer_t * in, int w, int h, int z, buffer_t * out){ .. }

但是,在 cool_foo 函数中,我的 buffer_t 仅加载到主机内存中。开发地址为 0(默认)。

如果我尝试在算法之前复制内存:

halide_copy_to_dev(NULL, &in);

它什么都不做。

如果我只提供设备内存:

in.host = NULL;

我的主机指针为空,但设备地址仍为0。

(我的情况下 dev_dirty 为真,host_dirty 为假)

有什么想法吗?

编辑(回答dsharlet)

这是我的代码结构:

在 CPU 上正确解析数据。 --> 在 GPU 上发送缓冲区(使用 halide_copy_to_dev...) --> 进入 Halide 结构,读取参数并添加边界条件 --> 进入我的外部函数 -->...

我的外部函数中没有有效的 buffer_t。我在 compute_root() 中安排所有内容,但使用 HL_TARGET=host-opencl 并将 ocl 设置为 gpu。在进入 Halide 之前,我可以读取我的设备地址,这没问题。

这是我的代码:

在 Halide 之前,一切都是 CPU 的东西(指针),我们将它转​​移到 GPU

buffer_t k = { 0, (uint8_t *) k_full, {w_k, h_k, num_patch_x * num_patch_y * 3}, {1, w_k, w_k * h_k}, {0}, sizeof(float), };
#if defined( USEGPU )
// Transfer into GPU
halide_copy_to_dev(NULL, &k);
k.host_dirty = false;
k.dev_dirty = true;
//k.host = NULL; // It's k_full
#endif
halide_func(&k)

内部 Halide :

ImageParam ...
Func process;
process = halide_sub_func(k, width, height, k.channels());
process.compute_root();

...

Func halide_sub_func(ImageParam k, Expr width, Expr height, Expr patches)
{
Func kBounded("kBounded"), kShifted("kShifted"), khat("khat"), khat_tuple("khat_tuple");
kBounded = repeat_image(constant_exterior(k, 0.0f), 0, width, 0, height, 0, patches);
kShifted(x, y, pi) = kBounded(x + k.width() / 2, y + k.height() / 2, pi);

khat = extern_func(kShifted, width, height, patches);
khat_tuple(x, y, pi) = Tuple(khat(0, x, y, pi), khat(1, x, y, pi));

kShifted.compute_root();
khat.compute_root();

return khat_tuple;
}

外部 Halide (外部函数):

inline .... 
{
//The buffer_t.dev and .host are 0 and null. I expect a null from the host, but the dev..
}

最佳答案

我找到了我的问题的解决方案。

我在这里用代码发布了答案。 (由于我做了一点线下测试,变量名不匹配)

内部 Halide :(Halide_func.cpp)

#include <Halide.h>


using namespace Halide;

using namespace Halide::BoundaryConditions;

Func thirdPartyFunction(ImageParam f);
Func fourthPartyFunction(ImageParam f);
Var x, y;

int main(int argc, char **argv) {
// Input:
ImageParam f( Float( 32 ), 2, "f" );

printf(" Argument: %d\n",argc);

int test = atoi(argv[1]);

if (test == 1) {
Func f1;
f1(x, y) = f(x, y) + 1.0f;
f1.gpu_tile(x, 256);
std::vector<Argument> args( 1 );
args[ 0 ] = f;
f1.compile_to_file("halide_func", args);

} else if (test == 2) {
Func fOutput("fOutput");
Func fBounded("fBounded");
fBounded = repeat_image(f, 0, f.width(), 0, f.height());
fOutput(x, y) = fBounded(x-1, y) + 1.0f;


fOutput.gpu_tile(x, 256);
std::vector<Argument> args( 1 );
args[ 0 ] = f;
fOutput.compile_to_file("halide_func", args);

} else if (test == 3) {
Func h("hOut");

h = thirdPartyFunction(f);

h.gpu_tile(x, 256);
std::vector<Argument> args( 1 );
args[ 0 ] = f;
h.compile_to_file("halide_func", args);

} else {
Func h("hOut");

h = fourthPartyFunction(f);

std::vector<Argument> args( 1 );
args[ 0 ] = f;
h.compile_to_file("halide_func", args);
}
}

Func thirdPartyFunction(ImageParam f) {
Func g("g");
Func fBounded("fBounded");
Func h("h");
//Boundary
fBounded = repeat_image(f, 0, f.width(), 0, f.height());
g(x, y) = fBounded(x-1, y) + 1.0f;
h(x, y) = g(x, y) - 1.0f;

// Need to be comment out if you want to use GPU schedule.
//g.compute_root(); //At least one stage schedule alone
//h.compute_root();

return h;
}

Func fourthPartyFunction(ImageParam f) {
Func fBounded("fBounded");
Func g("g");
Func h("h");

//Boundary
fBounded = repeat_image(f, 0, f.width(), 0, f.height());

// Preprocess
g(x, y) = fBounded(x-1, y) + 1.0f;

g.compute_root();
g.gpu_tile(x, y, 256, 1);


// Extern
std::vector < ExternFuncArgument > args = { g, f.width(), f.height() };
h.define_extern("extern_func", args, Int(16), 3);

h.compute_root();
return h;
}

外部函数:(external_func.h)

#include <cstdint>
#include <cstdio>
#include <cstdlib>
#include <cassert>
#include <cinttypes>
#include <cstring>
#include <fstream>
#include <map>
#include <vector>
#include <complex>
#include <chrono>
#include <iostream>


#include <clFFT.h> // All OpenCL I need are include.

using namespace std;
// Useful stuff.
void completeDetails2D(buffer_t buffer) {
// Read all elements:
std::cout << "Buffer information:" << std::endl;
std::cout << "Extent: " << buffer.extent[0] << ", " << buffer.extent[1] << std::endl;
std::cout << "Stride: " << buffer.stride[0] << ", " << buffer.stride[1] << std::endl;
std::cout << "Min: " << buffer.min[0] << ", " << buffer.min[1] << std::endl;
std::cout << "Elem size: " << buffer.elem_size << std::endl;
std::cout << "Host dirty: " << buffer.host_dirty << ", Dev dirty: " << buffer.dev_dirty << std::endl;
printf("Host pointer: %p, Dev pointer: %" PRIu64 "\n\n\n", buffer.host, buffer.dev);
}

extern cl_context _ZN6Halide7Runtime8Internal11weak_cl_ctxE;
extern cl_command_queue _ZN6Halide7Runtime8Internal9weak_cl_qE;


extern "C" int extern_func(buffer_t * in, int width, int height, buffer_t * out)
{
printf("In extern\n");
completeDetails2D(*in);
printf("Out extern\n");
completeDetails2D(*out);

if(in->dev == 0) {
// Boundary stuff
in->min[0] = 0;
in->min[1] = 0;
in->extent[0] = width;
in->extent[1] = height;
return 0;
}

// Super awesome stuff on GPU
// ...

cl_context & ctx = _ZN6Halide7Runtime8Internal11weak_cl_ctxE; // Found by zougloub
cl_command_queue & queue = _ZN6Halide7Runtime8Internal9weak_cl_qE; // Same

printf("ctx: %p\n", ctx);

printf("queue: %p\n", queue);

cl_mem buffer_in;
buffer_in = (cl_mem) in->dev;
cl_mem buffer_out;
buffer_out = (cl_mem) out->dev;

// Just copying data from one buffer to another
int err = clEnqueueCopyBuffer(queue, buffer_in, buffer_out, 0, 0, 256*256*4, 0, NULL, NULL);

printf("copy: %d\n", err);

err = clFinish(queue);

printf("finish: %d\n\n", err);

return 0;
}

最后,非 Halide :(Halide_test.cpp)

#include <halide_func.h>
#include <iostream>
#include <cinttypes>

#include <external_func.h>

// Extern function available inside the .o generated.
#include "HalideRuntime.h"

int main(int argc, char **argv) {

// Init the kernel in GPU
halide_set_ocl_device_type("gpu");

// Create a buffer
int width = 256;
int height = 256;
float * bufferHostIn = (float*) malloc(sizeof(float) * width * height);
float * bufferHostOut = (float*) malloc(sizeof(float) * width * height);

for( int j = 0; j < height; ++j) {
for( int i = 0; i < width; ++i) {
bufferHostIn[i + j * width] = i+j;
}
}

buffer_t bufferHalideIn = {0, (uint8_t *) bufferHostIn, {width, height}, {1, width, width * height}, {0, 0}, sizeof(float), true, false};
buffer_t bufferHalideOut = {0, (uint8_t *) bufferHostOut, {width, height}, {1, width, width * height}, {0, 0}, sizeof(float), true, false};

printf("IN\n");
completeDetails2D(bufferHalideIn);
printf("Data (host): ");
for(int i = 0; i < 10; ++ i) {
printf(" %f, ", bufferHostIn[i]);
}
printf("\n");

printf("OUT\n");
completeDetails2D(bufferHalideOut);

// Send to GPU
halide_copy_to_dev(NULL, &bufferHalideIn);
halide_copy_to_dev(NULL, &bufferHalideOut);
bufferHalideIn.host_dirty = false;
bufferHalideIn.dev_dirty = true;
bufferHalideOut.host_dirty = false;
bufferHalideOut.dev_dirty = true;
// TRICKS Halide to force the use of device.
bufferHalideIn.host = NULL;
bufferHalideOut.host = NULL;

printf("IN After device\n");
completeDetails2D(bufferHalideIn);

// Halide function
halide_func(&bufferHalideIn, &bufferHalideOut);

// Get back to HOST
bufferHalideIn.host = (uint8_t*)bufferHostIn;
bufferHalideOut.host = (uint8_t*)bufferHostOut;
halide_copy_to_host(NULL, &bufferHalideOut);
halide_copy_to_host(NULL, &bufferHalideIn);

// Validation
printf("\nOUT\n");
completeDetails2D(bufferHalideOut);
printf("Data (host): ");
for(int i = 0; i < 10; ++ i) {
printf(" %f, ", bufferHostOut[i]);
}
printf("\n");

// Free all
free(bufferHostIn);
free(bufferHostOut);

}

您可以使用测试 4 编译 halide_func 以使用所有外部功能。

这是我的一些结论。 (感谢 Zalman 和 zougloub)

  • 如果您单独使用它,Compute_root 不要调用该设备。
  • 我们需要在代码中调用 gpu_tile() 的 gpu() 来调用 GPU 例程。 (顺便说一句,您需要将所有变量放入其中)
  • gpu_tile les than your item would crash your stuff.
  • 边界条件在 GPU 中运行良好。
  • 在调用外部函数之前,作为输入的 Func 需要是:f.compute_root(); f.gpu_tile(x,y,...,...);中间阶段的compute_root是不隐含的。
  • 如果dev地址为0,则正常,我们重新发送维度,会再次调用extern。
  • 作为 compute_root() 隐含的最后阶段。

关于c++ - 在带有 GPU 的 Halide 上使用 extern,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/26265484/

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