wehub-resource-sync
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# PaddleNLP Kernel 库
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> paddlenlp-kernel 是一个专为 PaddleNLP 量身打造的 GPU 算子库，它集成了一系列常用的自然语言处理（NLP）算子，并提供了 CUDA 和 Triton 两种高效的实现方式，旨在充分利用 GPU 的卓越计算能力，为 NLP 任务加速。
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当前支持的算子包括：
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- mamba1 和 mamba2 算子
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- fast_ln 和 fused_ln 算子
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- ml-cross-entropy 算子
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- inf_cl 算子
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# 安装指南
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## 编译 cuda 算子
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要编译 `CUDA` 算子，请执行以下命令：
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```bash
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cd csrc
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rm -rf build dist *.egg-info # 清除旧的构建文件和目录
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python setup.py build # 开始新的编译过程
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```
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## 打包 wheel
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编译完成后，您可以将 `CUDA` 算子打包成 `Wheel` 包以便安装：
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```bash
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python setup.py bdist_wheel
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```
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## 安装 wheel
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使用 pip 命令安装刚刚生成的 Wheel 包：
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```bash
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pip install dist/*.whl
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```
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## 使用 paddlenlp_kernel 库
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以下是如何在代码中使用 `CUDA` 和 `Triton` 算子的示例：
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```python
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# 导入并使用 CUDA 算子
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from paddlenlp_kernel.cuda.selective_scan import selective_scan_fn
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xxx = selective_scan_fn(xxx)
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# 导入并使用 Triton 算子
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from paddlenlp_kernel.triton.inf_cl import cal_flash_loss
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xxx = cal_flash_loss(xxx)
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```
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# 测试
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要测试 `CUDA` 和 `Triton` 算子，请分别运行以下命令：
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```bash
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pytest -v tests/cuda # 测试 CUDA 算子
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pytest -v tests/triton # 测试 Triton 算子
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```
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通过上述步骤，您将能够顺利安装并测试 `paddlenlp_kernel` 库，享受 GPU 加速带来的高效 NLP 算子体验。
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# 注意
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推荐用户使用以下版本的库：
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- paddlepaddle-gpu >= 3.0.0b2
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- triton >= 3.0.0
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由于 `Triton` 库原本依赖于 `PyTorch`，为了方便 `Paddle` 用户使用 `Triton`，您可以按照以下步骤替换 `Triton` 库的部分源码，使其与 `Paddle` 兼容：
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```bash
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python -m pip install git+https://github.com/zhoutianzi666/UseTritonInPaddle.git
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# 只需执行一次以下命令，之后即可在任意终端中使用 Triton，无需重复执行
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python -c "import use_triton_in_paddle; use_triton_in_paddle.make_triton_compatible_with_paddle()"
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```
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# 参考资料
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- https://github.com/state-spaces/mamba
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- https://github.com/Dao-AILab/causal-conv1d
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- https://github.com/apple/ml-cross-entropy
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- https://github.com/DAMO-NLP-SG/Inf-CLIP
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