GPU的SLT 存储测试用例代码

以下是使用GPU SLT存储测试用例的代码示例：

import torch
from torch.testing._internal.common_device_type import instantiate_device_type_tests
from torch.testing._internal.common_cuda import TEST_CUDA
from torch.testing._internal.common_utils import TestCase

class TestGPUSLT(TestCase):
    def test_slt_storage(self, device):
        if not TEST_CUDA:
            self.skipTest("CUDA not available")

        # 创建一个包含测试数据的张量
        data = torch.randn(10, 10, device=device)
        # 在GPU上创建一个新的SLT(Shared Large Tensor)存储
        slt_storage = torch.cuda.SharedMemory(torch.numel(data) * data.element_size()).cuda()
        # 将数据复制到SLT存储中
        slt_data = slt_storage.new_tensor(data)
        # 从SLT存储中读取数据
        read_data = slt_data.cpu()
        # 检查读取的数据与原始数据是否相等
        self.assertEqual(data, read_data)

# 实例化测试用例
instantiate_device_type_tests(TestGPUSLT, globals(), only_for="cuda")

这个示例代码创建一个随机的10x10张量，并将其复制到GPU上的SLT存储中。然后从SLT存储中读取数据，并检查读取的数据与原始数据是否相等。这个测试用例可以帮助验证GPU上的SLT存储是否正常工作。