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PaddlePaddle
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4d39cc7f
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5月 12, 2023
作者:
L
Leo Chen
提交者:
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5月 12, 2023
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fix add_n kernel of large shape (#53749)
上级
c497b43f
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1
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内联
并排
Showing
1 changed file
with
6 addition
and
22 deletion
+6
-22
paddle/phi/kernels/gpu/add_n_kernel.cu
paddle/phi/kernels/gpu/add_n_kernel.cu
+6
-22
未找到文件。
paddle/phi/kernels/gpu/add_n_kernel.cu
浏览文件 @
4d39cc7f
...
@@ -21,34 +21,20 @@ namespace phi {
...
@@ -21,34 +21,20 @@ namespace phi {
#define CEIL_DIV(x, y) (((x) + (y)-1) / (y))
#define CEIL_DIV(x, y) (((x) + (y)-1) / (y))
template
<
class
T
>
__global__
void
Sum2CUDAKernel
(
const
T
*
in_0
,
const
T
*
in_1
,
T
*
out
,
int64_t
N
)
{
int
id
=
blockIdx
.
x
*
blockDim
.
x
+
threadIdx
.
x
;
while
(
id
<
N
)
{
out
[
id
]
=
in_0
[
id
]
+
in_1
[
id
];
id
+=
blockDim
.
x
*
gridDim
.
x
;
}
}
template
<
class
T
>
template
<
class
T
>
__global__
void
SumArrayCUDAKernel
(
__global__
void
SumArrayCUDAKernel
(
T
**
in
,
T
*
out
,
int64_t
N
,
size_t
in_size
,
bool
read_dst
)
{
T
**
in
,
T
*
out
,
int64_t
N
,
size_t
in_size
,
bool
read_dst
)
{
using
MPType
=
typename
phi
::
dtype
::
MPTypeTrait
<
T
>::
Type
;
using
MPType
=
typename
phi
::
dtype
::
MPTypeTrait
<
T
>::
Type
;
int
id
=
blockIdx
.
x
*
blockDim
.
x
+
threadIdx
.
x
;
CUDA_KERNEL_LOOP_TYPE
(
idx
,
N
,
int64_t
)
{
while
(
id
<
N
)
{
MPType
total
(
read_dst
?
static_cast
<
MPType
>
(
out
[
idx
])
MPType
total
(
read_dst
?
static_cast
<
MPType
>
(
out
[
id
])
:
static_cast
<
MPType
>
(
0
));
:
static_cast
<
MPType
>
(
0
));
for
(
int
i
=
0
;
i
<
in_size
;
++
i
)
{
for
(
int
i
=
0
;
i
<
in_size
;
++
i
)
{
const
T
*
tmp
=
in
[
i
];
const
T
*
tmp
=
in
[
i
];
if
(
tmp
)
{
if
(
tmp
)
{
total
+=
static_cast
<
MPType
>
(
tmp
[
id
]);
total
+=
static_cast
<
MPType
>
(
tmp
[
id
x
]);
}
}
}
}
out
[
id
]
=
static_cast
<
T
>
(
total
);
out
[
idx
]
=
static_cast
<
T
>
(
total
);
id
+=
blockDim
.
x
*
gridDim
.
x
;
}
}
}
}
...
@@ -56,16 +42,14 @@ template <class T>
...
@@ -56,16 +42,14 @@ template <class T>
__global__
void
SumSelectedRowsCUDAKernel
(
T
**
sr_in_out
,
__global__
void
SumSelectedRowsCUDAKernel
(
T
**
sr_in_out
,
int64_t
N
,
int64_t
N
,
size_t
rows
)
{
size_t
rows
)
{
int
id
=
blockIdx
.
x
*
blockDim
.
x
+
threadIdx
.
x
;
CUDA_KERNEL_LOOP_TYPE
(
idx
,
N
,
int64_t
)
{
while
(
id
<
N
)
{
for
(
int
i
=
0
;
i
<
2
*
rows
;
i
+=
2
)
{
for
(
int
i
=
0
;
i
<
2
*
rows
;
i
+=
2
)
{
const
T
*
tmp
=
sr_in_out
[
i
];
const
T
*
tmp
=
sr_in_out
[
i
];
T
*
tmp_out
=
sr_in_out
[
i
+
1
];
T
*
tmp_out
=
sr_in_out
[
i
+
1
];
if
(
tmp
&&
tmp_out
)
{
if
(
tmp
&&
tmp_out
)
{
tmp_out
[
id
]
+=
tmp
[
id
];
tmp_out
[
id
x
]
+=
tmp
[
idx
];
}
}
}
}
id
+=
blockDim
.
x
*
gridDim
.
x
;
}
}
}
}
...
...
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