pybind11封装cuda和c++

Pybind11是一个用于将C++代码与Python互操作的C++库。它可以用于封装CUDA和C++代码。

封装C++代码：

1. 定义C++代码的头文件和源文件
2. 创建一个.cpp文件，包含Pybind11的头文件
3. 在.cpp文件中定义一个模块
4. 在模块中添加需要封装的函数和类

例如，以下是一个C++类的定义：

class MyClass {
public:
    MyClass(int x, int y);
    int add(int a, int b);
};

以下是如何将它封装为Python模块：

#include <pybind11/pybind11.h>
#include "my_class.h"

namespace py = pybind11;

PYBIND11_MODULE(my_module, m) {
    py::class_<MyClass>(m, "MyClass")
        .def(py::init<int, int>())
        .def("add", &MyClass::add);
}

封装CUDA代码：

封装CUDA代码与封装C++代码类似。您需要使用Pybind11来封装CUDA函数，并在模块中定义它们。以下是一个简单的示例：

#include <pybind11/pybind11.h>
#include <cuda_runtime.h>

namespace py = pybind11;

__global__ void multiply(int *a, int *b, int *c, int size) {
    int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    if (i < size) {
        c[i] = a[i] * b[i];
    }
}

py::array_t<int> multiply_arrays(py::array_t<int> a, py::array_t<int> b) {
    int size = a.size();

    // Allocate device memory
    int *d_a, *d_b, *d_c;
    cudaMalloc(&d_a, size * sizeof(int));
    cudaMalloc(&d_b, size * sizeof(int));
    cudaMalloc(&d_c, size * sizeof(int));

    // Copy data from host to device
    cudaMemcpy(d_a, a.data(), size * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
    cudaMemcpy(d_b, b.data(), size * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);

    // Launch kernel
    int threadsPerBlock = 256;
    int blocksPerGrid = (size + threadsPerBlock - 1) / threadsPerBlock;
    multiply<<<blocksPerGrid, threadsPerBlock>>>(d_a, d_b, d_c, size);

    // Copy data from device to host
    py::array_t<int> c(size);
    cudaMemcpy(c.mutable_data(), d_c, size * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);

    // Free device memory
    cudaFree(d_a);
    cudaFree(d_b);
    cudaFree(d_c);

    return c;
}

PYBIND11_MODULE(my_module, m) {
    m.def("multiply_arrays", &multiply_arrays);
}

在这个例子中，我们使用Pybind11将`multiply_arrays`函数封装为Python模块。该函数将两个数组相乘，并返回一个新的数组。我们还使用CUDA在GPU上执行乘法操作。