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Add default dtype to backend
This commit is contained in:
@@ -1,8 +1,10 @@
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#pragma once
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#include <memory>
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#include <optional>
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#include "shape.hpp"
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#include "tensor.hpp"
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namespace CUDANet {
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@@ -22,7 +24,14 @@ class BackendFactory {
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};
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class Backend {
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protected:
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std::optional<DType> default_dtype;
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public:
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virtual bool supports_dtype(DType dtype) const = 0;
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virtual void set_default_dtype(DType dtype) = 0;
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virtual DType get_default_dtype() const = 0;
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// Memory management
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virtual void* allocate(size_t bytes) = 0;
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virtual void deallocate(void* ptr) = 0;
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@@ -1,6 +1,7 @@
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#pragma once
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#include <cstdio>
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#include <set>
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#include "backend.hpp"
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#include "tensor.hpp"
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@@ -29,9 +30,14 @@ namespace CUDANet::Backends {
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class CUDA : public Backend {
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private:
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int device_id;
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std::set<DType> supported_dtypes;
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public:
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CUDA(const BackendConfig& config);
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bool supports_dtype(DType dtype) const override;
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void set_default_dtype(DType dtype) override;
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DType get_default_dtype() const override;
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static bool is_cuda_available();
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void initialize();
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@@ -66,6 +66,12 @@ struct Shape {
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__host__ bool operator!=(const Shape& other) const {
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return !(*this == other);
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}
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__host__ __device__ bool empty() const {
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return ndim == 0;
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}
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};
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std::string format_shape(const Shape& shape) {
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@@ -16,11 +16,14 @@ enum class DType
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// INT32, // Not implemented yet
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};
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size_t dtype_size(DType dtype);
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class Tensor
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{
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public:
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Tensor() = default;
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Tensor(Shape shape, CUDANet::Backend* backend);
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Tensor(Shape shape, DType dtype, CUDANet::Backend* backend);
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Tensor(Tensor&& other) noexcept;
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@@ -30,6 +33,8 @@ public:
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~Tensor();
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DType get_dtype();
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size_t size() const;
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size_t numel() const;
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@@ -5,12 +5,15 @@
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#include <format>
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#include "backend/cuda/cuda.cuh"
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#include "tensor.hpp"
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using namespace CUDANet::Backends;
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CUDA::CUDA(const BackendConfig& config) {
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device_id = config.device_id < 0 ? 0 : config.device_id;
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supported_dtypes = {DType::FLOAT32};
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default_dtype = DType::FLOAT32;
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initialize();
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}
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||||
@@ -41,6 +44,28 @@ void CUDA::initialize() {
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std::printf("Using CUDA device %d: %s\n", device_id, deviceProp.name);
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}
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||||
bool CUDA::supports_dtype(DType dtype) const {
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return supported_dtypes.contains(dtype);
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}
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||||
void CUDA::set_default_dtype(DType dtype) {
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||||
if (!supported_dtypes.contains(dtype)) {
|
||||
throw std::runtime_error("Unsupported dtype");
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}
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default_dtype = dtype;
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}
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||||
CUDANet::DType CUDA::get_default_dtype() const {
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if (default_dtype) {
|
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return default_dtype.value();
|
||||
}
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||||
const_cast<CUDA*>(this)->default_dtype = DType::FLOAT32;
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return DType::FLOAT32;
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}
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void* CUDA::allocate(size_t bytes) {
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void* d_ptr = nullptr;
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CUDA_CHECK(cudaMalloc(&d_ptr, bytes));
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@@ -1,20 +1,27 @@
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#include <stdexcept>
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#include "tensor.hpp"
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||||
#include <stdexcept>
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||||
using namespace CUDANet;
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||||
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Tensor::Tensor(Shape shape, CUDANet::Backend* backend)
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||||
: Tensor(shape, backend->get_default_dtype(), backend) {}
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||||
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||||
Tensor::Tensor(Shape shape, DType dtype, Backend* backend)
|
||||
: shape(shape), dtype(dtype), backend(backend), d_ptr(nullptr) {
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||||
if (shape.empty()) {
|
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throw std::runtime_error("Tensor shape cannot be empty");
|
||||
}
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||||
// Check if backend supports DType
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||||
if (!backend->supports_dtype(dtype)) {
|
||||
throw std::runtime_error("Unsupported DType");
|
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}
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// Count total elements
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size_t count = 1;
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||||
for (const auto& dim : shape) {
|
||||
count *= dim;
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for (size_t i = 0; i < shape.size(); ++i) {
|
||||
count *= shape[i];
|
||||
}
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total_elms = count;
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@@ -39,8 +46,7 @@ Tensor::Tensor(Tensor&& other) noexcept
|
||||
total_elms(other.total_elms),
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||||
total_size(other.total_size),
|
||||
backend(other.backend),
|
||||
d_ptr(other.d_ptr)
|
||||
{
|
||||
d_ptr(other.d_ptr) {
|
||||
other.d_ptr = nullptr;
|
||||
other.backend = nullptr;
|
||||
}
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