Antares 项目教程

Antares 项目教程

antares Antares: an automatic engine for multi-platform kernel generation and optimization. Supporting CPU, CUDA, ROCm, DirectX12, GraphCore, SYCL for CPU/GPU, OpenCL for AMD/NVIDIA, Android CPU/GPU backends. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/anta/antares

1. 项目目录结构及介绍

Antares 是一个自动化的多平台内核生成和优化引擎，支持 CPU、CUDA、ROCm、DirectX12、GraphCore、SYCL（CPU/GPU）、OpenCL（AMD/NVIDIA）、Android CPU/GPU 等后端。以下是 Antares 项目的目录结构及其简要介绍：

Antares/
├── antares         # Antares 核心代码
├── backends        # 不同后端的实现代码
├── codehub         # 代码仓库相关代码
├── docker          # Docker 相关配置和文件
├── engine          # Antares 编译引擎
├── frameworks      # 支持的框架代码
├── graph_evaluator # 图评估器代码
├── hardware        # 硬件相关代码
├── images          # 项目图像资源
├── lang            # 语言相关支持代码
├── opevo           # 项目运营相关代码
├── public          # 公共代码和资源
├── samples         # 示例代码和项目
├── tutorial        # 教程和文档
├── .dockerignore   # Docker 忽略文件
├── AntaresIR.md    # Antares IR 文档
├── AutoRT-opt.svg  # AutoRT 优化流程图
├── AutoRT4Torch.svg # AutoRT for PyTorch 示意图
├── CONTRIBUTING.md # 贡献指南
├── LICENSE.TXT     # 项目许可证
├── Makefile        # Makefile 文件
├── README-legacy.md # 旧版 README 文件
├── README.md       # 项目 README 文件
├── SECURITY.md     # 安全政策
├── TRADEMARKS.md   # 商标信息
└── main.py         # 项目主入口文件

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 main.py，它通常包含了项目的入口点和一些核心逻辑。在这个文件中，开发者可以设置和初始化项目所需的环境和配置，以及启动核心功能。

# main.py 示例代码
import torch
import autort

# 初始化设备
device = autort.device()

# 创建数据
data = torch.arange(0, 10, dtype=torch.float32, device=device)

# 导出自定义操作
f = autort.export(
    ir="sigmoid_f32[N] = 1 - 1 / (1 + data[N].call(strs.exp))",
    inputs=["data=float32[N:4096000]"],
    config="tune:5"
)

# 打印输出
print(f(data))

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件通常用于定义项目运行时的环境变量、参数和设置。在 Antares 项目中，配置文件可能以不同的形式存在，例如 Makefile 或环境变量配置文件等。

例如，Makefile 文件可能用于定义编译和构建过程的参数：

# Makefile 示例代码
.PHONY: all

all: build

build:
	python setup.py build

clean:
	rm -rf build

在这个文件中，定义了构建和清理项目的目标。开发者可以根据需要修改这些目标以适应不同的构建需求。

antares Antares: an automatic engine for multi-platform kernel generation and optimization. Supporting CPU, CUDA, ROCm, DirectX12, GraphCore, SYCL for CPU/GPU, OpenCL for AMD/NVIDIA, Android CPU/GPU backends. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/anta/antares