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我正在编写一个处理大量图像的 python 应用程序。应用程序的计算速度很重要，因此我试图通过编写 Cupy 内核来最小化执行时间。

为了简单起见，假设我在下面有一个cupy raw kernel。

import cupy as cp


add_kernel = cp.RawKernel(r'''
extern "C" __global__
void add_one(float* dimg, float* y) {
    int j = threadIdx.x;
    int i = blockIdx.x;
    int k = blockDim.x;
    int tid = k*i+j;

    y[tid] = dimg[tid] + 1;
}
''', 'add_one')


if __name__ == '__main__':
    h, w = 192, 256
    dimg_cp = cp.zeros(shape=(h, w), dtype=cp.float32)
    y = cp.zeros(shape=(h, w), dtype=cp.float32)
    add_kernel((h,), (w,), (dimg_cp, y))
    print(y)

在这里，'add_kernel' 只是简单地复制一个输入矩阵并将复制矩阵的每个元素添加一个然后返回它。它工作得很好，但我相信代码可以在执行速度方面进一步优化。

根据链接，第一次调用内核时（即不缓存），编译会有开销。

我想避免这个编译时间。所以想问问有没有办法在第一次调用内核之前编译cp.RawKernel？

提前致谢。

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目前没有明确的方法来预编译内核而不调用它。一个简单的解决方案是只用少量输入调用它一次。请注意，编译后的内核也会缓存到文件中，因此开销仅存在于环境中脚本的第一次执行时。

于 2019-05-29T00:34:53.660 回答