c++扩展算子开发③：CUDA算子的开发_陕西然坤悦科技有限公司

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c++扩展算子开发③：CUDA算子的开发

2025-07-17

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c++kquote>本文介绍了使用C++进行CUDA算子开发的流程，以tanh算子为例，包含编写.cu文件实现运算、.cpp文件实现Python调用绑定、.py文件实现安装。展示了前向输出和回传梯度与官方实现一致，还详细拆分了各文件代码及作用。

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c++扩展算子开发③：cuda算子的开发 -

c++扩展算子开发③：CUDA算子的开发

项目说明

在使用c++进行CUDA算子开发

开发流程

编写.cu文件
- 实现该算子的运算部分，在使用setup.py对算子进行安装时，nvcc程序针对.cu文件进行编译，并最终包含进动态链接库
编写.cpp文件
- 使得可以在python中调用CUDA kernel函数，.cpp调用上面.cu文件中启动函数，绑定到python中使用
编写.py文件
- 实现该算子安装

项目展示

在GPU上面运行tanh算子，可以看到官方实现的算子和我们自己实现的CUDA算子的前向输出和回传梯度都一致安装自己实现的tanh算子，运行后请刷新下环境！！！

In [ ]

!python setup.py install

In [1]

import numpy as np
x = np.random.random((4, 10)).astype("float32")print(x)

[[0.8485352  0.82548    0.6914224  0.33665353 0.5060949  0.12096553
  0.93415546 0.66898936 0.36616254 0.61785257]
 [0.9686086  0.8368737  0.87306726 0.5306038  0.35964754 0.09533529
  0.6159888  0.5113984  0.3554379  0.92584795]
 [0.5851171  0.87855285 0.8729009  0.16328739 0.06106287 0.03119349
  0.6431769  0.46255094 0.39092144 0.6841152 ]
 [0.41889587 0.85792965 0.48324853 0.8920178  0.7228439  0.2088154
  0.18290831 0.74242246 0.770023   0.89185   ]]

tanh（Offical）

In [2]

import paddle
paddle_x = paddle.to_tensor(x, place=paddle.CUDAPlace(0))
paddle_x.stop_gradient = Falsepaddle_y = paddle.tanh(paddle_x)
paddle_y.backward()
grad = paddle_x.gradient()print("==========================================================")print("前向传播：")print(paddle_y)print("==========================================================")print("检测是否在GPU上：")print(paddle_y.place)print("==========================================================")print("梯度：")print(grad)

W0112 18:06:20.751464  7652 device_context.cc:447] Please NOTE: device: 0, GPU Compute Capability: 7.0, Driver API Version: 10.1, Runtime API Version: 10.1
W0112 18:06:20.756742  7652 device_context.cc:465] device: 0, cuDNN Version: 7.6.

==========================================================
前向传播：
Tensor(shape=[4, 10], dtype=float32, place=CUDAPlace(0), stop_gradient=False,
       [[0.69030344, 0.67804146, 0.59889495, 0.32448652, 0.46689692, 0.12037896,
         0.73252547, 0.58431470, 0.35063058, 0.54963106],
        [0.74809217, 0.68414962, 0.70292914, 0.48584250, 0.34490353, 0.09504751,
         0.54832906, 0.47103402, 0.34118930, 0.72865224],
        [0.52637470, 0.70569360, 0.70284498, 0.16185147, 0.06098709, 0.03118338,
         0.56705880, 0.43216103, 0.37215433, 0.59418815],
        [0.39599988, 0.69518942, 0.44884148, 0.71238893, 0.61866784, 0.20583236,
         0.18089549, 0.63060653, 0.64694285, 0.71230626]])
==========================================================
检测是否在GPU上：
CUDAPlace(0)
==========================================================
梯度：
[[0.52348113 0.5402598  0.6413248  0.8947085  0.7820073  0.9855089
  0.46340644 0.6585763  0.8770582  0.6979057 ]
 [0.4403581  0.53193927 0.5058906  0.7639571  0.8810415  0.99096596
  0.6993352  0.77812696 0.88358986 0.4690659 ]
 [0.72292966 0.5019965  0.5060089  0.9738041  0.99628055 0.9990276
  0.6784443  0.81323683 0.86150116 0.6469404 ]
 [0.8431841  0.51671165 0.7985413  0.492502   0.6172501  0.957633
  0.9672768  0.6023354  0.58146495 0.49261978]]

tanh（Ours）

1、安装tanh算子，运行后请刷新下环境！！！(前面已经安装了)

In [4]

!python setup.py install

2、开始测试

In [3]

import paddlefrom custom_ops import tanh_op
custom_ops_x = paddle.to_tensor(x, place=paddle.CUDAPlace(0))
custom_ops_x.stop_gradient = Falsecustom_ops_y = tanh_op(custom_ops_x)
custom_ops_y.backward()
grad = custom_ops_x.gradient()print("==========================================================")print("前向传播：")print(custom_ops_y)print("==========================================================")print("检测是否在GPU上：")print(custom_ops_y.place)print("==========================================================")print("梯度：")print(grad)

==========================================================
前向传播：
Tensor(shape=[4, 10], dtype=float32, place=CUDAPlace(0), stop_gradient=False,
       [[0.69030344, 0.67804146, 0.59889495, 0.32448652, 0.46689692, 0.12037896,
         0.73252547, 0.58431470, 0.35063058, 0.54963106],
        [0.74809217, 0.68414962, 0.70292914, 0.48584250, 0.34490353, 0.09504751,
         0.54832906, 0.47103402, 0.34118930, 0.72865224],
        [0.52637470, 0.70569360, 0.70284498, 0.16185147, 0.06098709, 0.03118338,
         0.56705880, 0.43216103, 0.37215433, 0.59418815],
        [0.39599988, 0.69518942, 0.44884148, 0.71238893, 0.61866784, 0.20583236,
         0.18089549, 0.63060653, 0.64694285, 0.71230626]])
==========================================================
检测是否在GPU上：
CUDAPlace(0)
==========================================================
梯度：
[[0.52348113 0.5402598  0.6413248  0.8947085  0.7820073  0.9855089
  0.46340644 0.6585763  0.8770582  0.6979057 ]
 [0.4403581  0.53193927 0.5058906  0.7639571  0.8810415  0.99096596
  0.6993352  0.77812696 0.88358986 0.4690659 ]
 [0.72292966 0.5019965  0.5060089  0.9738041  0.99628055 0.9990276
  0.6784443  0.81323683 0.86150116 0.6469404 ]
 [0.8431841  0.51671165 0.7985413  0.492502   0.6172501  0.957633
  0.9672768  0.6023354  0.58146495 0.49261978]]

项目主体

.cu文件

.cu文件主要是实现该算子的运算部分，在使用setup.py对算子进行安装时，nvcc程序针对.cu文件进行编译，并最终包含进动态链接库

代码拆分

1、引入头文件，以及定义一个block含有的thread数目

In [ ]

#include <paddle/extension.h>#include <vector>#include <cuda.h>#include <cuda_runtime.h>#define BLOCK 512

2、定义前向传播运算函数
该函数是一个CUDA特有声明为__global__的模板函数，负责具体执行运算部分
这里的blockIdx，blockDim，threadIdx分别表示block索引，block维度，thread索引，GPU上有多个并发的线程同时负责以上计算，用gid=blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x这一语句用来计算绝对索引，负责返回数据中某个位置处值,这样就只需要关注于单个线程计算过程

In [ ]

template<typename data_t>
__global__ void tanh_forward_cuda_kernel(const data_t* input_data,
                                    data_t* output_data,                                    int input_numel){    int gid = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;    for(int i=gid; i<input_numel; i+=blockDim.x*gridDim.x){
        output_data[i] = std::tanh(input_data[i]);
    }
}

3、定义前向传播启动函数
该函数是一个返回paddle::Tensor类型的函数，负责对输入进行一些转换，数据初始化以及返回前向传播运算成果
这里的PD_DISPATCH_FLOATING_TYPES这个宏，实现了动态分发机制（dynamic dispatch），即它会在运行时，根据输入具体的数值类型，去决定之前CUDA kernel模块函数需要实例化为哪种函数吗，这也是之前用模板类data_t的原因。
PD_DISPATCH_FLOATING_TYPES这个宏函数，传入的参数有三个：数据类型，用来报错的函数名、一个Lambda函数
①数据类型可以通过.type()获取
②用来报错的函数名可以自己命名，一般与该算子作用相关
③Lambda函数部分（[&]表示该Lambda表达式中用到的外部变量是传引用的）包括前面2中实现的运算函数tanh_forward_cuda_kernel；运算函数后面用到了>>这一写法启动kernel，其中需要根据输出大小分配grid数（用grid = (input_numel + BLOCK - 1) / BLOCK算出来），并设置每一block中的thread数（宏定义中的BLOCK），还有传入tensor目前所在的stream；接着就是( )里面传递参数进运算函数tanh_forward_cuda_kernel

In [ ]

std::vector<paddle::Tensor> tanh_forward_cuda(const paddle::Tensor &input){
    auto output = paddle::Tensor(paddle::PlaceType::kGPU, input.shape());    int input_numel = input.size();    int grid = (input_numel + BLOCK - 1) / BLOCK;

    PD_DISPATCH_FLOATING_TYPES(        input.type(), "tanh_forward_cuda_kernel", ([&] {
            tanh_forward_cuda_kernel<data_t><<<grid, BLOCK, 0, input.stream()>>>(                input.data<data_t>(), 
                output.mutable_data<data_t>(input.place()), 
                input_numel
            );
        })
    );    return {output};
}

4、同理，定义反向回传的运算函数和启动函数

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In [ ]

template<typename data_t>
__global__ void tanh_backward_cuda_kernel(const data_t* input_data,
                                    const data_t* output_grad_data,
                                    data_t* input_grad_data,                                    int output_numel){    int gid = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;    for(int i=gid; i<output_numel; i+=blockDim.x*gridDim.x){
        input_grad_data[i] = output_grad_data[i] * (1 - std::pow(std::tanh(input_data[i]), 2));
    }
}

std::vector<paddle::Tensor> tanh_backward_cuda(const paddle::Tensor &input,
                                               const paddle::Tensor &output,
                                               const paddle::Tensor &output_grad){
    auto input_grad = paddle::Tensor(paddle::PlaceType::kGPU, input.shape());    int output_numel = output.size();    int grid = (output_numel + BLOCK - 1) / BLOCK;

    PD_DISPATCH_FLOATING_TYPES(        input.type(), "tanh_backward_cuda_kernel", ([&] {
            tanh_backward_cuda_kernel<data_t><<<grid, BLOCK, 0, input.stream()>>>(                input.data<data_t>(), 
                output_grad.data<data_t>(), 
                input_grad.mutable_data<data_t>(input.place()), 
                output_numel
            );
        })
    );    return {input_grad};
}

完整代码

In [ ]

#include <paddle/extension.h>#include <vector>#include <cuda.h>#include <cuda_runtime.h>#define BLOCK 512template<typename data_t>
__global__ void tanh_forward_cuda_kernel(const data_t* input_data,
                                    data_t* output_data,                                    int input_numel){    int gid = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;    for(int i=gid; i<input_numel; i+=blockDim.x*gridDim.x){
        output_data[i] = std::tanh(input_data[i]);
    }
}

template
__global__ void tanh_backward_cuda_kernel(const data_t* input_data,
                                    const data_t* output_grad_data,
                                    data_t* input_grad_data,                                    int output_numel){    int gid = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;    for(int i=gid; i tanh_backward_cuda(const paddle::Tensor &input,
                                               const paddle::Tensor &output,
                                               const paddle::Tensor &output_grad){
    auto input_grad = paddle::Tensor(paddle::PlaceType::kGPU, input.shape());    int output_numel = output.size();    int grid = (output_numel + BLOCK - 1) / BLOCK;

    PD_DISPATCH_FLOATING_TYPES(        input.type(), "tanh_backward_cuda_kernel", ([&] {
            tanh_backward_cuda_kernel<<>>(                input.data(), 
                output_grad.data(), 
                input_grad.mutable_data(input.place()), 
                output_numel
            );
        })
    );    return {input_grad};
}

.cpp文件

.cpp文件是为了使得可以在python中调用CUDA kernel函数，它调用上面.cu文件中启动函数，绑定到python中使用

代码拆分

1、引入头文件，以及定义PADDLE_WITH_CUDA和CHECK_INPUT(x)
①PADDLE_WITH_CUDA是用来能够获取Tensor.steam()，详细可看官方定义下的代码

#if defined(PADDLE_WITH_CUDA)
  /// \bref Get current stream of Tensor
  cudaStream_t stream() const;#elif defined(PADDLE_WITH_HIP)
  hipStream_t stream() const;#endif

②CHECK_INPUT(x)用来查验Tensor是否在GPU上面或者数据类型是否出错 In [ ]

#include <paddle/extension.h>#include <vector>#define PADDLE_WITH_CUDA#define CHECK_INPUT(x) PD_CHECK(x.place() == paddle::PlaceType::kGPU, #x " must be a GPU Tensor.")

2、声明.cu里的启动函数，以便后面编程时进行联想以及让编译器知道这么一个函数

In [ ]

std::vector<paddle::Tensor> tanh_forward_cuda(const paddle::Tensor &input);

std::vector<paddle::Tensor> tanh_backward_cuda(const paddle::Tensor &input,
                                               const paddle::Tensor &output,
                                               const paddle::Tensor &output_grad);

3、编写前向传播函数，主要实现调用.cu里的前向传播启动函数

In [ ]

std::vector<paddle::Tensor> tanh_forward(const paddle::Tensor& input) {
  CHECK_INPUT(input);  return tanh_forward_cuda(input);
}

4、编写反向传播函数，主要实现调用.cu里的反向回传启动函数

In [ ]

std::vector<paddle::Tensor> tanh_backward(const paddle::Tensor& input,
                                          const paddle::Tensor& output,
                                          const paddle::Tensor& output_grad) {
  CHECK_INPUT(input);
  CHECK_INPUT(output);
  CHECK_INPUT(output_grad);  return tanh_backward_cuda(input, output, output_grad);
}

5、使用PD_BUILD_OP系列宏，构建算子的描述信息，实现python与c++算子的绑定，作用有点类似PYBIND11_MODULE
PD_BUILD_OP：用于构建前向算子
PD_BUILD_GRAD_OP：用于构建前向算子对应的反向算子
注意：构建同一个算子的前向、反向实现，宏后面使用的算子名需要保持一致（此例中的tanh_op）
注意：PD_BUILD_OP与PD_BUILD_GRAD_OP中的Inputs与Outputs的name有强关联，对于前向算子的某个输入，如果反向算子仍然要复用，那么其name一定要保持一致（此例中的Inputs({"input"}和Outputs({"output"}），因为内部执行时，会以name作为key去查找对应的变量，比如这里前向算子的input与反向算子的input指代同一个Tensor

In [ ]

PD_BUILD_OP(tanh_op)
    .Inputs({"input"})
    .Outputs({"output"})
    .SetKernelFn(PD_KERNEL(tanh_forward));

PD_BUILD_GRAD_OP(tanh_op)
    .Inputs({"input", "output", paddle::Grad("output")})
    .Outputs({paddle::Grad("input")})
    .SetKernelFn(PD_KERNEL(tanh_backward));

完整代码

In [ ]

#include <paddle/extension.h>#include <vector>#define PADDLE_WITH_CUDA#define CHECK_INPUT(x) PD_CHECK(x.place() == paddle::PlaceType::kGPU, #x " must be a GPU Tensor.")std::vector<paddle::Tensor> tanh_forward_cuda(const paddle::Tensor &input);

std::vector<paddle::Tensor> tanh_backward_cuda(const paddle::Tensor &input,
                                               const paddle::Tensor &output,
                                               const paddle::Tensor &output_grad);

std::vector<paddle::Tensor> tanh_forward(const paddle::Tensor& input) {
  CHECK_INPUT(input);  return tanh_forward_cuda(input);
}

std::vector<paddle::Tensor> tanh_backward(const paddle::Tensor& input,
                                          const paddle::Tensor& output,
                                          const paddle::Tensor& output_grad) {
  CHECK_INPUT(input);
  CHECK_INPUT(output);
  CHECK_INPUT(output_grad);  return tanh_backward_cuda(input, output, output_grad);
}

PD_BUILD_OP(tanh_op)
    .Inputs({"input"})
    .Outputs({"output"})
    .SetKernelFn(PD_KERNEL(tanh_forward));

PD_BUILD_GRAD_OP(tanh_op)
    .Inputs({"input", "output", paddle::Grad("output")})
    .Outputs({paddle::Grad("input")})
    .SetKernelFn(PD_KERNEL(tanh_backward));

.py文件

.py文件主要是实现该算子安装

在安装后引用该算子，以此为例，是通过from custom_ops import tanh_op来引用的

其中custom_ops来自setup.py部分的name里

c++扩展算子开发③：CUDA算子的开发 -

其中tan_op来自.cpp部分的PD_BUILD_OP里

In [ ]

from paddle.utils.cpp_extension import CUDAExtension, setup

setup(
    name='custom_ops',
    ext_modules=CUDAExtension(
        sources=['tanh.cpp', 'tanh.cu']
    )
)

以上就是c++++扩展算子开发③：CUDA算子的开发的详细内容，更多请关注其它相关文章！

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c++扩展算子开发③：CUDA算子的开发

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