Produktionstaugliche CUDA-Kernels erstellen

Custom CUDA-Kernels bieten Ihren Modellen einen erheblichen Leistungsvorteil, doch die Entwicklung für die reale Welt kann herausfordernd sein. Wie gelingt der Übergang von einer einfachen GPU-Funktion zu einem robusten, skalierbaren System, ohne von endlosen Build-Zeiten und Abhängigkeitsproblemen aufgehalten zu werden? Die Kernel-Builder-Bibliothek von Hugging Face wurde genau für diesen Zweck entwickelt. In diesem Artikel zeigen wir Ihnen, wie Sie einen modernen CUDA-Kernel von Grund auf erstellen und die Herausforderungen bei der Produktion und Bereitstellung meistern.

Die Verwendung von CUDA-Kernels kann die Leistung Ihrer Machine-Learning-Modelle erheblich steigern. Diese speziellen Funktionen ermöglichen es, Berechnungen parallel auf der GPU durchzuführen, was besonders bei rechenintensiven Aufgaben von Vorteil ist. In diesem Artikel werden wir die Struktur eines CUDA-Kernels, den Build-Prozess und die Bereitstellung auf der Hugging Face Hub detailliert erläutern.

Was Sie lernen werden

Am Ende dieses Artikels werden andere Entwickler in der Lage sein, Ihre Kernels direkt aus dem Hub zu verwenden. Hier ein einfaches Beispiel:

import torch
from kernels import get_kernel

# Download custom kernel from the Hugging Face Hub
optimized_kernel = get_kernel("your-username/optimized-kernel")

# A sample input tensor
some_input = torch.randn((10, 10), device="cuda")

# Run the kernel
out = optimized_kernel.my_kernel_function(some_input)
print(out)

Teil 1: Anatomie eines modernen CUDA-Kernels

Wir beginnen mit dem Aufbau eines praktischen Kernels, der ein Bild von RGB in Graustufen konvertiert. Dieses Beispiel verwendet die moderne C++-API von PyTorch, um unsere Funktion als erstklassigen, nativen Operator zu registrieren.

Schritt 1: Projektstruktur

Eine saubere und vorhersehbare Struktur ist die Grundlage eines guten Projekts. Die Hugging Face Kernel Builder erwartet, dass Ihre Dateien wie folgt organisiert sind:

img2gray/
├── build.toml
├── csrc/
│   └── img2gray.cu
├── flake.nix
└── torch-ext/
    ├── torch_binding.cpp
    ├── torch_binding.h
    └── img2gray/
        └── __init__.py

Schritt 2: Die build.toml-Manifestdatei

Diese Datei orchestriert den gesamten Build-Prozess. Sie gibt an, was der Kernel-Builder kompilieren soll und wie alles miteinander verbunden ist.

[general]
name = "img2gray"

[torch]
src = [ "torch-ext/torch_binding.cpp", "torch-ext/torch_binding.h"]

[kernel.img2gray]
backend = "cuda"
depends = ["torch"]
src = [ "csrc/img2gray.cu",]

Schritt 3: Die flake.nix-Reproduzierbarkeitsdatei

Um sicherzustellen, dass jeder Ihren Kernel auf jeder Maschine bauen kann, verwenden wir eine flake.nix-Datei. Diese sperrt die genaue Version des Kernel-Builders und seiner Abhängigkeiten, um Probleme wie “Es funktioniert auf meiner Maschine” zu vermeiden.

{
  description = "Flake for img2gray kernel";
  inputs = {
    kernel-builder.url = "github:huggingface/kernel-builder";
  };
  outputs = {
    self, kernel-builder,
  }: kernel-builder.lib.genFlakeOutputs {
    path = ./.;
    rev = self.shortRev or self.dirtyShortRev or self.lastModifiedDate;
  };
}

Schritt 4: Schreiben des CUDA-Kernels

Jetzt kommt der GPU-Code. Innerhalb von csrc/img2gray.cu definieren wir einen Kernel, der ein 2D-Gitter von Threads verwendet – eine natürliche und effiziente Lösung zur Verarbeitung von Bildern.

__global__ void img2gray_kernel(const uint8_t* input, uint8_t* output, int width, int height) {
    int x = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    int y = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;
    if (x < width && y < height) {
        int idx = (y * width + x) * 3; // 3 channels for RGB
        uint8_t r = input[idx];
        uint8_t g = input[idx + 1];
        uint8_t b = input[idx + 2];
        uint8_t gray = static_cast(0.21f * r + 0.72f * g + 0.07f * b);
        output[y * width + x] = gray;
    }
}

Schritt 5: Registrierung eines nativen PyTorch-Operators

Dieser Schritt ist entscheidend. Wir registrieren unsere Funktion als nativen PyTorch-Operator, wodurch sie ein erstklassiges Mitglied im PyTorch-Ökosystem wird.

TORCH_LIBRARY_EXPAND(TORCH_EXTENSION_NAME, ops) {
    ops.def("img2gray(Tensor input, Tensor! output) -> ()");
    ops.impl("img2gray", torch::kCUDA, &img2gray_cuda);
}

Schritt 6: Kernel bauen

Jetzt, da unser Kernel und seine Bindungen bereit sind, ist es Zeit, sie zu bauen. Das Kernel-Builder-Tool vereinfacht diesen Prozess erheblich.

nix develop .

Schritt 7: Teilen mit der Welt

Nachdem wir einen funktionierenden Kernel haben, ist es an der Zeit, ihn mit anderen Entwicklern zu teilen. Wir werden die Build-Artefakte auf den Hub hochladen, damit andere Entwickler Ihren Kernel einfach verwenden können.

Teil 2: Von einem Kernel zu vielen: Produktionsherausforderungen lösen

Sobald Sie einen einsatzbereiten Kernel haben, gibt es einige Dinge, die Sie tun können, um die Bereitstellung zu erleichtern. Wir werden die Verwendung von Versionierung als Werkzeug zur API-Änderung ohne Unterbrechung der nachgelagerten Nutzung von Kernels diskutieren.

Kernversionen

Wenn Sie Ihren Kernel aktualisieren möchten, können Sie dies tun, indem Sie eine Git-Tag-Version hinzufügen, um die Kompatibilität zu gewährleisten.

Locking-Kernels

In großen Projekten möchten Sie möglicherweise die Kernel-Versionen global koordinieren, um sicherzustellen, dass alle Benutzer die gleichen Kernel-Versionen verwenden.

Vorab-Download von gesperrten Kernels

Für Anwendungen, bei denen Sie keine Binaries zur Laufzeit herunterladen möchten, können Sie die Kernels im Voraus herunterladen und in Ihr Docker-Image einfügen.

Fazit

Dieser Artikel hat Sie durch den gesamten Lebenszyklus eines produktionstauglichen CUDA-Kernels geführt. Sie haben gelernt, wie man einen benutzerdefinierten Kernel von Grund auf neu erstellt, ihn als nativen PyTorch-Operator registriert und ihn mit der Community auf dem Hugging Face Hub teilt. Wir glauben, dass offene und kollaborative Entwicklung der Schlüssel zur Innovation ist.

Quellenliste:

• Quelle: From Zero to GPU: A Guide to Building and Scaling Production-Ready CUDA Kernels
• Hugging Face Kernel Builder GitHub Repository
• Hugging Face Kernels Community