Python用TVM实现GPU上并行矩阵乘法

以下是使用Python和TVM实现GPU上并行矩阵乘法的简单示例：

import numpy as np
import tvm
from tvm import te, autotvm

# 定义矩阵乘法运算
def matmul(n, m, p):
    # 定义输入矩阵
    A = te.placeholder((n, m), name='A')
    B = te.placeholder((m, p), name='B')
    # 定义输出矩阵
    k = te.reduce_axis((0, m), name='k')
    C = te.compute((n, p), lambda i, j: te.sum(A[i, k] * B[k, j], axis=k), name='C')
    # 创建计算图
    s = te.create_schedule(C.op)
    # 选择目标设备
    target = 'cuda'
    # 编译
    func = tvm.build(s, [A, B, C], target=target)
    # 生成随机输入数据
    a_np = np.random.uniform(size=(n, m)).astype(np.float32)
    b_np = np.random.uniform(size=(m, p)).astype(np.float32)
    c_np = np.zeros((n, p), dtype=np.float32)
    # 将数据上传到GPU
    ctx = tvm.gpu()
    a_tvm = tvm.nd.array(a_np, ctx)
    b_tvm = tvm.nd.array(b_np, ctx)
    c_tvm = tvm.nd.array(c_np, ctx)
    # 执行
    func(a_tvm, b_tvm, c_tvm)
    tvm.testing.assert_allclose(c_np, c_tvm.asnumpy(), rtol=1e-5)

# 测试
matmul(128, 256, 512)

以上代码中，我们首先使用TVM的API定义了矩阵乘法运算，并创建了计算图。然后，我们选择了目标设备为GPU，并使用TVM的编译器将计算图编译为针对GPU的高效代码。接着，我们生成了随机的输入数据，并将其上传到GPU。最后，我们调用生成的代码执行矩阵乘法运算，并将输出结果与预期结果进行比对。

需要注意的是，在实际使用中，我们可能需要使用TVM的调度器对计算图进行优化，以进一步提高性能。同时，我们还可以使用TVM的自动调优工具Autotvm，自动选择最优的计算图和参数组合，以获得最佳性能。