【torch.compile】国产设备适配与 Triton 后端扩展

Mr.Lee jack2025-12-12 9:24

第八章：国产设备适配与 Triton 后端扩展

📖 适用场景

本章适用于已有芯片供应商提供的 Triton Backend 包的情况：

  • ✅ 已有 triton-xxx.whl 和运行时库（如 triton_gxu.deb）
  • ✅ 需要让 TorchInductor 使用现有的 Triton 后端
  • ✅ 需要针对硬件特性进行性能优化（如 grid size、num_warps）

目录

主体章节

  1. 概述
  2. [TorchInductor 设备注册架构](#TorchInductor 设备注册架构)
  3. 核心组件详解
  4. [实战：为 GXU 实现 TorchInductor 后端](#实战：为 GXU 实现 TorchInductor 后端) ⭐ 核心
  5. [Triton Heuristics 自定义](#Triton Heuristics 自定义)
  6. 进阶调试与性能分析
  7. 完整示例
  8. 常见问题
  9. 总结与展望

附录

  • [附录 A：完整代码清单](#附录 A：完整代码清单)
  • [附录 B：参考实现链接](#附录 B：参考实现链接)

1. 概述

1.1 为什么需要自定义后端

在学习了 TorchInductor 和 Triton 之后，您可能希望：

  • 支持国产 AI 芯片（如昆仑芯、海光 DCU、华为昇腾、摩尔线程等）
  • 利用 torch.compile 的自动优化能力
  • 复用 TorchInductor 的图优化和算子融合能力
  • 避免从零实现整个编译栈

1.2 技术栈概览

复制代码 
用户模型
    ↓
torch.compile
    ↓
TorchDynamo (字节码拦截)
    ↓
FX Graph (计算图)
    ↓
AOTAutograd (自动微分)
    ↓
TorchInductor (代码生成器)
    ↓
    ├─→ Scheduling (内核代码生成调度)
    │       ├─→ TritonScheduling (Triton 内核)
    │       ├─→ CppScheduling (C++/OpenMP 内核)
    │       └─→ 自定义 Scheduling
    │
    └─→ WrapperCodegen (宿主代码生成)
            ├─→ PythonWrapperCodegen (Python wrapper)
            ├─→ CppWrapperGpu (AOTInductor C++ wrapper)
            └─→ 自定义 WrapperCodegen

1.3 本章目标

  • 理解 TorchInductor 的设备注册架构
  • 掌握 DeviceOpOverrides 的作用和实现
  • 学会使用 register_backend_for_device 注册自定义后端
  • 理解 PrivateUse1 机制和自定义设备模块注册
  • 针对硬件特性进行性能优化（grid size、num_warps）

2. TorchInductor 设备注册架构

2.1 架构总览

TorchInductor 生成的代码分为两部分：内核代码 和包装代码。
设备注册 TorchInductor 代码生成 CUDA/XPU CPU 自定义 device_codegens dict register_backend_for_device device_op_overrides_dict register_device_op_overrides Lowering FX Graph 设备类型 Scheduling CppScheduling CustomScheduling Triton Kernel Code C++ Kernel Code Custom Kernel Code WrapperCodegen Python/C++ Wrapper

2.2 核心注册函数

TorchInductor 提供了两个核心注册 API：

2.2.1 register_backend_for_device
python 复制代码 
# torch/_inductor/codegen/common.py
def register_backend_for_device(
    device: str,                                        # 设备名称，如 "gxu"
    device_scheduling: SchedulingConstructor,           # 调度器构造函数
    device_wrapper_codegen: WrapperConstructor,         # Python wrapper 代码生成器
    device_cpp_wrapper_codegen: Optional[WrapperConstructor] = None,  # C++ wrapper
    device_fx_wrapper_codegen: Optional[WrapperConstructor] = None,   # FX wrapper
    device_custom_pass: Optional[CustomGraphModulePass] = None,       # 自定义 Pass
    device_custom_config: Optional[ConfigModule] = None,              # 自定义配置
) -> None:
2.2.2 register_device_op_overrides
python 复制代码 
# torch/_inductor/codegen/common.py
def register_device_op_overrides(
    device: str, 
    device_op_overrides: DeviceOpOverrides
) -> None:
    """注册设备特定的操作覆盖"""
    device_op_overrides_dict[device] = device_op_overrides

2.3 内置设备注册示例

python 复制代码 
# torch/_inductor/codegen/common.py - init_backend_registration()

# CPU 后端
register_backend_for_device(
    "cpu",
    lambda scheduling: cpu_backends[config.cpu_backend](scheduling),
    PythonWrapperCodegen,
    CppWrapperCpuArrayRef if config.aot_inductor.allow_stack_allocation else CppWrapperCpu,
    WrapperFxCodegen,
)

# CUDA 后端
register_backend_for_device(
    "cuda",
    lambda scheduling: cuda_backends[config.cuda_backend](scheduling),
    PythonWrapperCodegen,
    CppWrapperGpu,
    WrapperFxCodegen,
)

# XPU 后端 (Intel GPU)
register_backend_for_device(
    "xpu",
    TritonScheduling,
    PythonWrapperCodegen,
    CppWrapperGpu,
    WrapperFxCodegen,
)

3. 核心组件详解

3.1 DeviceOpOverrides 类

DeviceOpOverrides 定义了设备特定的代码片段，用于生成 wrapper 代码：

python 复制代码 
# torch/_inductor/codegen/common.py

class DeviceOpOverrides:
    """设备操作覆盖基类，定义设备特定的代码生成方法"""
    
    def import_get_raw_stream_as(self, name: str) -> str:
        """生成获取原始流的导入语句"""
        raise NotImplementedError

    def set_device(self, device_idx: int) -> str:
        """生成设置设备的代码"""
        raise NotImplementedError

    def synchronize(self) -> str:
        """生成同步代码"""
        raise NotImplementedError

    def device_guard(self, device_idx: int) -> str:
        """生成设备上下文管理器代码"""
        raise NotImplementedError

    def cpp_device_guard(self) -> str:
        """C++ 设备 Guard 类名"""
        raise NotImplementedError

    def cpp_aoti_device_guard(self) -> str:
        """AOTInductor 设备 Guard 类名"""
        raise NotImplementedError

    def cpp_stream_guard(self) -> str:
        """C++ Stream Guard 类名"""
        raise NotImplementedError

    def cpp_aoti_stream_guard(self) -> str:
        """AOTInductor Stream Guard 类名"""
        raise NotImplementedError

    def cpp_getStreamFromExternal(self) -> str:
        """获取外部流的 C++ 函数"""
        raise NotImplementedError

    def kernel_header(self) -> str:
        """内核头文件包含"""
        raise NotImplementedError

    def kernel_driver(self) -> str:
        """内核驱动代码（加载/启动内核）"""
        raise NotImplementedError

    def cpp_stream_type(self) -> str:
        """C++ 流类型"""
        raise NotImplementedError

    def aoti_get_stream(self) -> str:
        """AOTInductor 获取流的函数"""
        raise NotImplementedError

    def cpp_kernel_type(self) -> str:
        """C++ 内核类型"""
        raise NotImplementedError

    def cpp_device_ptr(self) -> str:
        """C++ 设备指针类型"""
        raise NotImplementedError

3.2 现有实现参考

3.2.1 CUDA DeviceOpOverrides
python 复制代码 
# torch/_inductor/codegen/cuda/device_op_overrides.py

class CUDADeviceOpOverrides(DeviceOpOverrides):
    def import_get_raw_stream_as(self, name: str) -> str:
        return f"from torch._C import _cuda_getCurrentRawStream as {name}"

    def set_device(self, device_idx: int) -> str:
        return f"torch.cuda.set_device({device_idx})"

    def synchronize(self) -> str:
        return "torch.cuda.synchronize()"

    def device_guard(self, device_idx: int) -> str:
        return f"torch.cuda._DeviceGuard({device_idx})"

    def cpp_device_guard(self) -> str:
        return "at::cuda::CUDAGuard"

    def cpp_aoti_device_guard(self) -> str:
        return "AOTICudaGuard"

    def cpp_stream_guard(self) -> str:
        return "at::cuda::CUDAStreamGuard"

    def cpp_aoti_stream_guard(self) -> str:
        return "AOTICudaStreamGuard"

    def cpp_getStreamFromExternal(self) -> str:
        return "at::cuda::getStreamFromExternal"

    def kernel_header(self) -> str:
        return """
        #include <c10/cuda/CUDAGuard.h>
        #include <c10/cuda/CUDAStream.h>
        #include <ATen/cuda/EmptyTensor.h>
        """

    def kernel_driver(self) -> str:
        # 包含 CUDA driver API 调用代码
        # loadKernel, launchKernel 等函数
        return "..."  # 见完整源码

    def cpp_stream_type(self) -> str:
        return "cudaStream_t"

    def aoti_get_stream(self) -> str:
        return "aoti_torch_get_current_cuda_stream"

    def cpp_kernel_type(self) -> str:
        return "CUfunction"

    def cpp_device_ptr(self) -> str:
        return "CUdeviceptr"

# 注册
register_device_op_overrides("cuda", CUDADeviceOpOverrides())
3.2.2 XPU DeviceOpOverrides
python 复制代码 
# torch/_inductor/codegen/xpu/device_op_overrides.py

class XPUDeviceOpOverrides(DeviceOpOverrides):
    def import_get_raw_stream_as(self, name: str) -> str:
        return f"from torch._C import _xpu_getCurrentRawStream as {name}"

    def set_device(self, device_idx: int) -> str:
        return f"torch.xpu.set_device({device_idx})"

    def synchronize(self) -> str:
        return "torch.xpu.synchronize()"

    def device_guard(self, device_idx: int) -> str:
        return f"torch.xpu._DeviceGuard({device_idx})"

    def cpp_device_guard(self) -> str:
        return "at::DeviceGuard"

    def cpp_stream_guard(self) -> str:
        return "at::xpu::XPUStreamGuard"

    def kernel_header(self) -> str:
        return """
        #include <torch/csrc/inductor/aoti_runtime/sycl_runtime_wrappers.h>
        """

    def cpp_stream_type(self) -> str:
        return "sycl::queue*"

    def cpp_kernel_type(self) -> str:
        return "std::unique_ptr<sycl::kernel>"

    def cpp_device_ptr(self) -> str:
        return "void *"

register_device_op_overrides("xpu", XPUDeviceOpOverrides())

3.3 PrivateUse1 自动发现机制

对于自定义设备，TorchInductor 会尝试自动发现：

python 复制代码 
# torch/_inductor/codegen/common.py - init_backend_registration()

private_backend = torch._C._get_privateuse1_backend_name()
if (
    private_backend != "privateuseone"
    and get_scheduling_for_device(private_backend) is None
):
    from torch.utils.backend_registration import _get_custom_mod_func

    try:
        # 从自定义设备模块获取必要组件
        device_scheduling = _get_custom_mod_func("Scheduling")
        wrapper_codegen = _get_custom_mod_func("PythonWrapperCodegen")
        cpp_wrapper_codegen = _get_custom_mod_func("CppWrapperCodegen")
        fx_wrapper_codegen = _get_custom_mod_func("WrapperFxCodegen")
        
        if device_scheduling and wrapper_codegen and cpp_wrapper_codegen:
            register_backend_for_device(
                private_backend,
                device_scheduling,
                wrapper_codegen,
                cpp_wrapper_codegen,
                fx_wrapper_codegen,
            )
    except RuntimeError:
        pass

4. 实战：为 GXU 实现 TorchInductor 后端

4.1 整体步骤

  1. 安装 Triton GXU 2. 注册 PrivateUse1 3. 实现 DeviceOpOverrides 4. 实现设备模块 5. 注册到 TorchInductor 6. 测试验证

4.2 步骤 1：安装 Triton GXU 包

bash 复制代码 
# 安装 GXU 运行时库
sudo dpkg -i triton_gxu.deb

# 安装 Triton GXU Python 包
pip install triton-gxu.whl

# 验证安装
python -c "import triton; print(triton.__version__)"
python -c "import triton.backends.gxu; print('GXU backend loaded')"

4.3 步骤 2：注册 PrivateUse1 后端名称

python 复制代码 
# gxu/__init__.py
import torch

# 注册 PrivateUse1 后端名称为 "gxu"
torch.utils.rename_privateuse1_backend("gxu")

4.4 步骤 3：实现 GXU DeviceOpOverrides

创建文件 gxu/device_op_overrides.py：

python 复制代码 
# gxu/device_op_overrides.py
from __future__ import annotations

from typing import Optional

from torch._inductor.codegen.common import (
    DeviceOpOverrides,
    register_device_op_overrides,
    TritonScratchWorkspace,
)


class GXUDeviceOpOverrides(DeviceOpOverrides):
    """GXU 设备的操作覆盖实现"""
    
    def import_get_raw_stream_as(self, name: str) -> str:
        """获取原始流的导入语句"""
        # 需要 GXU 提供类似 CUDA 的 getCurrentRawStream API
        return f"from torch._C import _gxu_getCurrentRawStream as {name}"

    def set_device(self, device_idx: int) -> str:
        """设置设备"""
        return f"torch.gxu.set_device({device_idx})"

    def synchronize(self) -> str:
        """同步设备"""
        return "torch.gxu.synchronize()"

    def device_guard(self, device_idx: int) -> str:
        """设备上下文管理器"""
        return f"torch.gxu._DeviceGuard({device_idx})"

    def cpp_device_guard(self) -> str:
        """C++ 设备 Guard"""
        return "at::gxu::GXUGuard"

    def cpp_aoti_device_guard(self) -> str:
        """AOTInductor Guard"""
        return "AOTIGcuGuard"

    def cpp_stream_guard(self) -> str:
        """C++ Stream Guard"""
        return "at::gxu::GXUStreamGuard"

    def cpp_aoti_stream_guard(self) -> str:
        """AOTInductor Stream Guard"""
        return "AOTIGcuStreamGuard"

    def cpp_getStreamFromExternal(self) -> str:
        """从外部获取流"""
        return "at::gxu::getStreamFromExternal"

    def kernel_header(self) -> str:
        """内核头文件"""
        return """
        #include <c10/gxu/GXUGuard.h>
        #include <c10/gxu/GXUStream.h>
        #include <ATen/gxu/EmptyTensor.h>
        """

    def kernel_driver(self) -> str:
        """内核驱动代码"""
        return """
            #define GXU_DRIVER_CHECK(EXPR)                    \\
            do {                                               \\
                gxuError_t code = EXPR;                        \\
                if (code != GXU_SUCCESS) {                     \\
                    const char *msg = gxuGetErrorString(code); \\
                    throw std::runtime_error(                  \\
                        std::string("GXU driver error: ") +    \\
                        std::string(msg));                     \\
                }                                              \\
            } while (0);

            static inline gxuFunction loadKernel(
                    std::string filePath,
                    const std::string &funcName,
                    uint32_t sharedMemBytes,
                    const std::optional<std::string> &cubinDir = std::nullopt) {
                if (cubinDir) {
                    std::filesystem::path p1{*cubinDir};
                    std::filesystem::path p2{filePath};
                    filePath = (p1 / p2.filename()).string();
                }

                gxuModule mod;
                gxuFunction func;
                GXU_DRIVER_CHECK(gxuModuleLoad(&mod, filePath.c_str()));
                GXU_DRIVER_CHECK(gxuModuleGetFunction(&func, mod, funcName.c_str()));
                if (sharedMemBytes > 0) {
                    GXU_DRIVER_CHECK(gxuFuncSetAttribute(
                        func,
                        GXU_FUNC_ATTRIBUTE_MAX_DYNAMIC_SHARED_SIZE_BYTES,
                        sharedMemBytes
                    ))
                }
                return func;
            }

            static inline void launchKernel(
                    gxuFunction func,
                    uint32_t gridX,
                    uint32_t gridY,
                    uint32_t gridZ,
                    uint32_t numWarps,
                    uint32_t sharedMemBytes,
                    void* args[],
                    gxuStream_t stream) {
                // GXU 特性：warp size 可能不同于 32
                const uint32_t GXU_WARP_SIZE = 32;  // 根据实际硬件调整
                GXU_DRIVER_CHECK(gxuLaunchKernel(
                    func, gridX, gridY, gridZ, 
                    GXU_WARP_SIZE * numWarps, 1, 1, 
                    sharedMemBytes, stream, args, nullptr
                ));
            }
        """

    def cpp_stream_type(self) -> str:
        """流类型"""
        return "gxuStream_t"

    def aoti_get_stream(self) -> str:
        """AOTInductor 获取流函数"""
        return "aoti_torch_get_current_gxu_stream"

    def cpp_kernel_type(self) -> str:
        """内核类型"""
        return "gxuFunction"

    def cpp_device_ptr(self) -> str:
        """设备指针类型"""
        return "gxuDevicePtr"

    def cpp_scratch(
        self, idx: int, workspace: TritonScratchWorkspace, prefix: Optional[str] = None
    ) -> Optional[tuple[list[str], str]]:
        """临时空间分配"""
        prefix = f"{prefix}_" if prefix else ""
        var_name = f"{prefix}scratch_{idx}"
        if workspace.size > 0:
            size_array = f"int64_t {var_name}_size[] = {{{workspace.size}}};"
            stride_array = f"int64_t {var_name}_stride[] = {{1}};"
            device_type = "cached_torch_device_type_gxu"
            device_idx = "device_idx_"

            return (
                [
                    f"{size_array}",
                    f"{stride_array}",
                    f"AtenTensorHandle {var_name}_handle;",
                    (
                        f"AOTI_TORCH_ERROR_CODE_CHECK(aoti_torch_empty_strided(1, {var_name}_size, {var_name}_stride, "
                        f"{workspace.generate_dtype_str()}, {device_type}, {device_idx}, &{var_name}_handle));"
                    ),
                    f"RAIIAtenTensorHandle {var_name}_tensor({var_name}_handle);",
                    f"gxuDevicePtr {var_name} = reinterpret_cast<gxuDevicePtr>({var_name}_tensor.data_ptr());",
                ],
                var_name,
            )
        else:
            return [f"gxuDevicePtr {var_name} = 0;"], var_name


# 注册 GXU DeviceOpOverrides
register_device_op_overrides("gxu", GXUDeviceOpOverrides())

4.5 步骤 4：实现 GXU 设备模块

创建文件 gxu/module.py：

python 复制代码 
# gxu/module.py
import torch
import ctypes
from typing import Optional

# 加载 GXU 运行时库
try:
    _libgxu = ctypes.CDLL("libgxu_runtime.so")
except OSError:
    _libgxu = None


class GXUModule:
    """GXU 设备模块，提供设备管理功能"""
    
    @staticmethod
    def is_available() -> bool:
        """检查 GXU 是否可用"""
        if _libgxu is None:
            return False
        try:
            count = GXUModule.device_count()
            return count > 0
        except Exception:
            return False
    
    @staticmethod
    def is_initialized() -> bool:
        """检查是否已初始化"""
        return _libgxu is not None
    
    @staticmethod
    def device_count() -> int:
        """获取 GXU 设备数量"""
        if _libgxu is None:
            return 0
        count = ctypes.c_int()
        ret = _libgxu.gxuGetDeviceCount(ctypes.byref(count))
        if ret != 0:
            return 0
        return count.value
    
    @staticmethod
    def current_device() -> int:
        """获取当前设备索引"""
        device = ctypes.c_int()
        _libgxu.gxuGetDevice(ctypes.byref(device))
        return device.value
    
    @staticmethod
    def set_device(device: int) -> None:
        """设置当前设备"""
        ret = _libgxu.gxuSetDevice(device)
        if ret != 0:
            raise RuntimeError(f"Failed to set GXU device {device}")
    
    @staticmethod
    def synchronize(device: Optional[int] = None) -> None:
        """同步设备"""
        if device is not None:
            old_device = GXUModule.current_device()
            GXUModule.set_device(device)
            _libgxu.gxuDeviceSynchronize()
            GXUModule.set_device(old_device)
        else:
            _libgxu.gxuDeviceSynchronize()
    
    @staticmethod
    def _is_in_bad_fork() -> bool:
        """检查是否在 fork 后的坏状态"""
        return False
    
    # ========== TorchInductor 需要的组件 ==========
    
    @staticmethod
    def Scheduling(scheduler):
        """返回调度器类"""
        from torch._inductor.codegen.triton import TritonScheduling
        return TritonScheduling(scheduler)
    
    @staticmethod
    def PythonWrapperCodegen():
        """返回 Python Wrapper 代码生成器"""
        from torch._inductor.codegen.wrapper import PythonWrapperCodegen
        return PythonWrapperCodegen
    
    @staticmethod
    def CppWrapperCodegen():
        """返回 C++ Wrapper 代码生成器"""
        from torch._inductor.codegen.cpp_wrapper_gpu import CppWrapperGpu
        return CppWrapperGpu
    
    @staticmethod
    def WrapperFxCodegen():
        """返回 FX Wrapper 代码生成器"""
        from torch._inductor.codegen.wrapper_fxir import WrapperFxCodegen
        return WrapperFxCodegen


class _DeviceGuard:
    """GXU 设备上下文管理器"""
    
    def __init__(self, device_idx: int):
        self.device_idx = device_idx
        self.prev_device = None
    
    def __enter__(self):
        self.prev_device = GXUModule.current_device()
        GXUModule.set_device(self.device_idx)
        return self
    
    def __exit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
        if self.prev_device is not None:
            GXUModule.set_device(self.prev_device)
        return False


# 注册设备模块
torch._register_device_module("gxu", GXUModule)

# 添加快捷访问
torch.gxu = GXUModule
torch.gxu._DeviceGuard = _DeviceGuard

4.6 步骤 5：实现自定义 Scheduling（可选）

如果需要针对 GXU 优化 Triton 内核配置，可以创建自定义 Scheduling：

python 复制代码 
# gxu/scheduling.py
from torch._inductor.codegen.triton import TritonScheduling
from torch._inductor.codegen.common import BackendFeature
from torch.utils._ordered_set import OrderedSet


class GXUTritonScheduling(TritonScheduling):
    """GXU 专用的 Triton 调度器"""
    
    backend_features = OrderedSet([
        BackendFeature.FOREACH,
        BackendFeature.BUCKETIZE,
        BackendFeature.INPLACE_BUFFERS,
        BackendFeature.MASKED_SCATTER_WITH_INDEX,
        BackendFeature.SCAN,
        BackendFeature.SORT,
        BackendFeature.TRITON_TEMPLATES,
        BackendFeature.TUPLE_REDUCTION,
    ])
    
    def __init__(self, scheduler):
        super().__init__(scheduler)
        # GXU 特定的配置
        self.gxu_max_grid_size = 48
        self.gxu_optimal_num_warps = 1
    
    def get_backend_features(self, device):
        """返回后端支持的特性"""
        return self.backend_features

4.7 步骤 6：完整初始化脚本

创建 gxu/__init__.py：

python 复制代码 
# gxu/__init__.py
"""
GXU TorchInductor 后端
用法：
    import gxu  # 自动完成所有注册
    
    model = MyModel().to("gxu")
    compiled = torch.compile(model)
"""
import torch

# 1. 注册后端名称
torch.utils.rename_privateuse1_backend("gxu")

# 2. 导入并注册设备模块
from . import module  # 注册 torch.gxu

# 3. 导入并注册 DeviceOpOverrides
from . import device_op_overrides

# 4. 可选：导入自定义 Scheduling
# from . import scheduling

# 5. 导出公共 API
__all__ = ["is_available", "device_count", "set_device", "synchronize"]

is_available = module.GXUModule.is_available
device_count = module.GXUModule.device_count
set_device = module.GXUModule.set_device
synchronize = module.GXUModule.synchronize

print(f"GXU backend initialized. {device_count()} device(s) available.")

5. Triton Heuristics 自定义

5.1 理解 Triton Heuristics

TorchInductor 使用 heuristics 决定 Triton kernel 的启动配置：

python 复制代码 
# torch/_inductor/runtime/triton_heuristics.py

def triton_config(
    size_hints,
    x,
    y=None,
    z=None,
    num_stages=1,
    num_elements_per_warp=256,
    min_elem_per_thread=0,
    num_warps=None,
    matrix_instr=None,
    waves_per_eu=None,
) -> Config:
    """构造 pointwise Triton 配置"""
    # 默认 grid 和 block 大小限制
    maxGridSize = [2147483647, 65535, 65535]
    # ...

5.2 设备属性感知

heuristics 通过 DeviceProperties 获取设备信息：

python 复制代码 
# torch/_inductor/runtime/hints.py

class DeviceProperties(typing.NamedTuple):
    type: str
    index: int
    multi_processor_count: int
    cc: int  # compute capability
    major: int | None = None
    regs_per_multiprocessor: int | None = None
    max_threads_per_multi_processor: int | None = None
    max_threads_per_block: int | None = None
    warp_size: int | None = None

    @classmethod
    @functools.cache
    def create(cls, device) -> DeviceProperties:
        """从设备获取属性"""
        device_interface = get_interface_for_device(device)
        props = device_interface.get_device_properties(device)
        
        # 特殊处理不同设备类型
        if device_type == "xpu":
            multi_processor_count = props.gpu_subslice_count
        elif device_type == "mtia":
            multi_processor_count = 64
        # ...

5.3 为 GXU 自定义 Heuristics

python 复制代码 
# gxu/heuristics.py
import functools
from torch._inductor.runtime.triton_heuristics import triton_config
from torch._inductor.runtime.hints import DeviceProperties


class GXUHeuristics:
    """GXU 专用的启发式配置"""
    
    # GXU 硬件限制
    MAX_GRID_SIZE = 48  # Grid 最好 < 48 或 48 的倍数
    OPTIMAL_NUM_WARPS = 1  # Warp 数最好为 1
    WARP_SIZE = 32  # 可能需要根据实际硬件调整
    
    @staticmethod
    def adjust_grid(grid):
        """调整 grid 大小以适应 GXU"""
        if isinstance(grid, (list, tuple)):
            adjusted = []
            for dim in grid:
                if dim <= GXUHeuristics.MAX_GRID_SIZE:
                    adjusted.append(dim)
                elif dim % GXUHeuristics.MAX_GRID_SIZE == 0:
                    adjusted.append(dim)
                else:
                    # 向上取整到 48 的倍数
                    new_dim = ((dim + GXUHeuristics.MAX_GRID_SIZE - 1) 
                               // GXUHeuristics.MAX_GRID_SIZE 
                               * GXUHeuristics.MAX_GRID_SIZE)
                    adjusted.append(new_dim)
            return tuple(adjusted)
        else:
            if grid <= GXUHeuristics.MAX_GRID_SIZE:
                return grid
            elif grid % GXUHeuristics.MAX_GRID_SIZE == 0:
                return grid
            else:
                return ((grid + GXUHeuristics.MAX_GRID_SIZE - 1) 
                        // GXUHeuristics.MAX_GRID_SIZE 
                        * GXUHeuristics.MAX_GRID_SIZE)
    
    @staticmethod
    def get_config(size_hints, **kwargs):
        """获取 GXU 优化的配置"""
        # 强制使用最优 num_warps
        kwargs['num_warps'] = GXUHeuristics.OPTIMAL_NUM_WARPS
        return triton_config(size_hints, **kwargs)


# Monkey patch 示例（如果需要）
def patch_triton_heuristics():
    """修改 TorchInductor 的默认 heuristics"""
    import torch._inductor.runtime.triton_heuristics as th
    
    _original_triton_config = th.triton_config
    
    @functools.wraps(_original_triton_config)
    def gxu_triton_config(*args, **kwargs):
        # 强制 num_warps=1 for GXU
        import torch
        if torch.gxu.is_available():
            kwargs['num_warps'] = GXUHeuristics.OPTIMAL_NUM_WARPS
        return _original_triton_config(*args, **kwargs)
    
    th.triton_config = gxu_triton_config

5.4 自定义 DeviceProperties

python 复制代码 
# gxu/device_properties.py
from torch._inductor.runtime.hints import DeviceProperties


def create_gxu_device_properties(device) -> DeviceProperties:
    """创建 GXU 设备属性"""
    import torch
    
    # 从 GXU runtime 获取属性
    props = get_gxu_device_properties(device.index)
    
    return DeviceProperties(
        type="gxu",
        index=device.index,
        multi_processor_count=props.multi_processor_count,
        cc=props.compute_capability,
        major=props.major,
        regs_per_multiprocessor=props.regs_per_multiprocessor,
        max_threads_per_multi_processor=props.max_threads_per_sm,
        max_threads_per_block=props.max_threads_per_block,
        warp_size=32,  # 或 GXU 实际的 warp size
    )

6. 进阶调试与性能分析

6.1 查看生成的代码

python 复制代码 
import torch
import os

# 启用代码输出
os.environ["TORCH_LOGS"] = "+output_code"
torch._inductor.config.debug = True
torch._inductor.config.trace.enabled = True
torch._inductor.config.trace.output_dir = "/tmp/inductor_gxu"

# 编译模型
model = MyModel().to("gxu")
compiled = torch.compile(model, backend="inductor")

# 运行
x = torch.randn(32, 128, device="gxu")
output = compiled(x)

print(f"生成的代码保存在: /tmp/inductor_gxu")

6.2 调试 DeviceOpOverrides

python 复制代码 
# 验证 DeviceOpOverrides 注册
from torch._inductor.codegen.common import get_device_op_overrides

try:
    overrides = get_device_op_overrides("gxu")
    print("DeviceOpOverrides 已注册")
    print(f"  set_device: {overrides.set_device(0)}")
    print(f"  synchronize: {overrides.synchronize()}")
    print(f"  device_guard: {overrides.device_guard(0)}")
except KeyError:
    print("错误: GXU DeviceOpOverrides 未注册")

6.3 调试 Backend 注册

python 复制代码 
from torch._inductor.codegen.common import (
    get_scheduling_for_device,
    get_wrapper_codegen_for_device,
)

# 检查调度器
scheduling = get_scheduling_for_device("gxu")
print(f"Scheduling: {scheduling}")

# 检查 wrapper codegen
wrapper = get_wrapper_codegen_for_device("gxu")
print(f"Wrapper Codegen: {wrapper}")

cpp_wrapper = get_wrapper_codegen_for_device("gxu", cpp_wrapper=True)
print(f"C++ Wrapper Codegen: {cpp_wrapper}")

6.4 常见问题诊断

问题 1：设备未找到
python 复制代码 
# 检查设备注册
import torch
print(f"PrivateUse1 后端名: {torch._C._get_privateuse1_backend_name()}")
print(f"GXU 模块是否存在: {hasattr(torch, 'gxu')}")
print(f"设备数量: {torch.gxu.device_count()}")
问题 2：Triton 编译失败
python 复制代码 
# 检查 Triton 后端
import triton
print(f"Triton 版本: {triton.__version__}")

# 检查 GXU 后端是否加载
try:
    import triton.backends.gxu
    print("Triton GXU 后端已加载")
except ImportError:
    print("错误: Triton GXU 后端未安装")

7. 完整示例

7.1 完整目录结构

复制代码 
gxu/
├── __init__.py           # 初始化和导出
├── module.py             # 设备模块
├── device_op_overrides.py # DeviceOpOverrides 实现
├── scheduling.py         # 自定义 Scheduling (可选)
├── heuristics.py         # 自定义 heuristics (可选)
└── device_properties.py  # 设备属性 (可选)

7.2 使用示例

python 复制代码 
import torch
import torch.nn as nn

# 导入 GXU 后端（自动完成注册）
import gxu

# 定义模型
class SimpleModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.linear1 = nn.Linear(512, 1024)
        self.linear2 = nn.Linear(1024, 512)
        self.linear3 = nn.Linear(512, 10)
    
    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.linear1(x))
        x = torch.relu(self.linear2(x))
        x = self.linear3(x)
        return x

# 创建模型并移到 GXU
model = SimpleModel().to("gxu")

# 编译模型
compiled_model = torch.compile(model, backend="inductor")

# 运行推理
x = torch.randn(64, 512, device="gxu")
with torch.no_grad():
    output = compiled_model(x)

print(f"输出形状: {output.shape}")
print(f"输出设备: {output.device}")

# 性能对比
import time

def benchmark(model, x, num_runs=100):
    # 预热
    for _ in range(10):
        _ = model(x)
    torch.gxu.synchronize()
    
    # 计时
    start = time.time()
    for _ in range(num_runs):
        _ = model(x)
    torch.gxu.synchronize()
    
    return (time.time() - start) / num_runs * 1000  # ms

eager_time = benchmark(model, x)
compiled_time = benchmark(compiled_model, x)

print(f"\n性能对比:")
print(f"  Eager 模式:    {eager_time:.2f} ms")
print(f"  Compiled 模式: {compiled_time:.2f} ms")
print(f"  加速比:        {eager_time / compiled_time:.2f}x")

8. 常见问题

Q1: DeviceOpOverrides 和 register_backend_for_device 的区别？

DeviceOpOverrides ：定义设备特定的代码片段，用于 wrapper 代码生成

  • set_device() 返回的是代码字符串，如 "torch.cuda.set_device(0)"
  • 用于生成 Python/C++ wrapper 中的设备管理代码

register_backend_for_device ：注册代码生成器类

  • Scheduling 决定如何生成内核代码
  • WrapperCodegen 决定如何生成 wrapper 代码框架

Q2: 如何处理不同的 warp size？

python 复制代码 
# 在 DeviceOpOverrides.kernel_driver() 中调整
def kernel_driver(self) -> str:
    return f"""
        static inline void launchKernel(...) {{
            // GXU warp size 可能不是 32
            const uint32_t GXU_WARP_SIZE = {self.warp_size};
            gxuLaunchKernel(
                func, gridX, gridY, gridZ,
                GXU_WARP_SIZE * numWarps, 1, 1,
                ...
            );
        }}
    """

Q3: 如何使用自定义的 Triton 后端？

Triton 会通过环境变量或 triton.runtime.driver.set_active() 选择后端：

python 复制代码 
import os
os.environ["TRITON_BACKEND"] = "gxu"

# 或
import triton
triton.runtime.driver.set_active("gxu")

Q4: AOTInductor 支持需要什么额外工作？

  1. 实现 C++ 头文件（c10/gxu/GXUGuard.h 等）
  2. 实现 AOTInductor runtime wrapper（AOTIGcuGuard 等）
  3. 在 cpp_aoti_* 方法中返回正确的类名

9. 总结与展望

9.1 实现总结

通过本章学习，您已经掌握：

组件 作用 文件位置
DeviceOpOverrides 设备特定代码片段 codegen/common.py
register_device_op_overrides 注册 DeviceOpOverrides codegen/common.py
register_backend_for_device 注册后端代码生成器 codegen/common.py
PrivateUse1 机制 自定义设备支持 torch.utils.rename_privateuse1_backend
_get_custom_mod_func 自动发现设备模块 torch.utils.backend_registration

9.2 技术路线图

  1. 安装 Triton GXU 包 2. 注册 PrivateUse1 后端 3. 实现 DeviceOpOverrides 4. 实现设备模块 5. 验证基础功能 6. 优化 Heuristics 7. 支持 AOTInductor 8. 生产环境部署

9.3 参考资源

附录 A：完整代码清单

完整代码见：

复制代码 
gxu/
├── __init__.py
├── module.py
├── device_op_overrides.py
├── scheduling.py (可选)
├── heuristics.py (可选)
└── device_properties.py (可选)

附录 B：参考实现链接

项目 链接 说明
Intel IPEX GitHub XPU 后端参考
AMD ROCm GitHub Triton AMD 后端
PyTorch XPU torch/_inductor/codegen/xpu/ XPU DeviceOpOverrides
PyTorch CUDA torch/_inductor/codegen/cuda/ CUDA DeviceOpOverrides
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