pytorch 的 CUDA 编程 CUDAExtension

最新推荐文章于 2025-06-13 17:53:33 发布
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本文介绍如何在PyTorch中利用CUDA扩展进行GPU加速的数据后处理，以提高处理大规模数据如场数据和图像数据的效率。通过直接在GPU上完成数据处理，不仅能大幅减少后处理时间，还能避免数据在GPU和CPU间频繁传输带来的额外开销。

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通常我们在使用pytorch设计和训练网络后，需要对网络输出的结果再做一定后处理，才能得到我们的想要的结果。

通常的方法是将网络输出的结果，复制回CPU，并以numpy形式进行数据的后处理，但是对于任务很重的后处理，比如对场数据或者图像数据，做这些操作就会耗费大量的时间，更理想的做法是使用pytorch提供的CUDA扩展，直接在GPU中处理好这些数据，只将最终的结果返回给CPU，一方面并行计算可以极大的缩短后处理的运行时间，另一方面，也节省了数据从GPU直接复制到CPU的时间消耗。

 

教程 https://pytorch.org/docs/master/cpp_extension.html#

关键词 CUDAExtension PYBIND11_MODULE

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