README.md

# 1 FastPT简介

    FastPT是基于python的应用编译工具，借助FastPT，开发人员可以在HCU上开发、部署基于pytorch的内含CUDA代码的应用。可以实现CUDA源码不转码直接编译，或源码转换到HIP格式代码后，通过hipcc适配编译。推荐优先使用不转码编译方式。转码适配方式功能受限，可能需要手动处理较多的内容。
FastPT版本与torch版本对应关系为：

|   | fastpt版本        | torch版本 | DTK版本 |
| - | ----------------- | --------- | ------- |
| 1 | 2.0.1+das.dtk2504 | v2.4.1    | dtk2504 |
| 2 | 2.1.0+das.dtk2504 | v2.5.1    | dtk2504 |

注：

1. FastPT工具目前尚不支持cutlass类似三方库和内联汇编指令；
2. 编译有依赖库需求且依赖库涉及到GPU加速实现的，可以在DAS上以及GPUFusion（一般为$ROCM_PATH/cuda/)环境下查询是否有已适配或支持的库；
3. 此工具适合生态组件应用依赖torch的且有GPU加速代码实现的场景下使用，如通过CUDAExtension构建编译或编译依赖libtorch等。

# 2 安装

    工具安装使用pip方式，安装前请确保环境中已安装了torch，并从光源社区-DAS中下载此工具的安装包。注意与python、torch版本匹配。Torch需要使用HCU下支持的版本。

```
cd path/to/whl
pip install fastpt*.whl  --no-deps
```

    安装完成之后，可通过以下指令验证是否安装成功,指令执行后会显示当前fastpt的版本号。

```
python -c “import fastpt;print(fastpt.__version__)”
```

# 3 使用

    推荐使用不转码编译方式，可参考下面的表格以及3.1章节的内容。

    工具安装后，构建编译或使用时，通过source  /usr/local/bin/fastpt  -X 进行环境设置。X为模式设置参数，具体参数说明如下：

| 使用场景   | 指令     | 示例                            | 说明                                                                                                                                                                                 |
| ---------- | -------- | ------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ |
| 不转码编译 | -C 或 -c | source /usr/local/bin/fastpt -C | 用于工程不转码编译处理的环境设置,由于在编译模式下需要设置部分环境变量，所以在打开新的终端进行编译处理时，需要执行此命令。                                                            |
| 不转码编译 | -E 或 -e | source /usr/local/bin/fastpt -E | 不转码编译的程序执行时环境设置。用于工程在不转码编译后，进行使用时的环境设置。工程迁移到新环境后，安装FastPT后，执行此命令即可。此命令不需要重复执行，只需保证当前系统下执行过即可。 |
| 转码编译   | -T 或 -t | source /usr/local/bin/fastpt -T | 转码编译处理。用于通过转码方式，将CUDA代码转换到HIP代码后的编译实现。只用于组件或程序编译处理，组件执行时不需要额外配置环境。                                                        |
| 帮助       | -H 或 -h | source /usr/local/bin/fastpt -H | 具体指令说明，查询使用方法。                                                                                                                                                         |

## 3.1 不转码编译

### 3.1.1 使用方法

    编译模式：Fastpt-2.0之后支持不转码编译实现，即直接使用CUDA源码编译。安装FastPT工具的whl包，执行：

```
source  /usr/local/bin/fastpt  -C
```

初始化FastPT编译环境，然后按照组件或应用的官方指导编译方法处理即可。
	执行模式：编译好组件通过whl包在有FastPT的新环境下使用时，需要确保环境下已执行过执行模式的初始化操作，否则可能会报错找不到CUDA相关的动态库。执行命令：

```
source  /usr/local/bin/fastpt  -E
```

即可。

### 3.1.2 不转码编译示例

下面以pytorch_scatter组件为例，通过fastpt不转码编译方式来编译该组件。

    首先，启动一个容器，对当前容器内的环境进行下列检查：

（1）是否安装DTK且DTK的版本是否正确；

（2）是否安装pytorch且pytorch的版本是否正确；

（3）是否安装FastPT且FastPT的版本是否正确。

检查完毕后，下载 pytorch_scatter 组件源码，并执行下面的命令进入编译模式：

```
source /usr/local/bin/fastpt -C
```

* 编译模式

进入编译模式后，会有如下提示：

```
No ROCm
runtime is found,using ROCM_HOME=’/opt/dtk’
已设置USE_FASTPT_CUDA，并加载CUDA环境
此时已初始化FastPT编译环境。
```

    接着，查阅pytorch_scatter的readme.md文档，找到组件的官方指导编译方法。针对该组件，运行下面的命令执行编译并生成whl包：

```
python
setup.py bdist_wheel
```

    编译完成后，生成的whl包会在dist目录下。可以执行下面的命令安装pytorch_scatter并自动安装其依赖包：

```
pip install torch_scatter-2.1.0-cp310-cp310-linux_x86_64.whl
```

* 执行模式

    whl包安装完成后，为测试编译的组件是否可用，执行下面的命令进入执行模式：

```
source /usr/local/bin/fastpt -E
```

    此时终端会有如下提示：

```
No ROCm runtime is found, using ROCM_HOME='/opt/dtk'
torch mocker so 已存在
已初始化 fastpt.cuda
```

    大部分组件内通常会存在测试用例用于验证，可以通过执行下面的命令进行组件测试：

```
pytest -vs ./tests
```

    测试完成后，如果用例全部成功测试通过，则该组件验证可用。如果出现失败用例，可以分析其失败原因，从而验证该组件是否可用。

### 3.1.3 不转码编译注意事项

（1）此工具适用于依赖torch的生态组件使用，应用中内含CUDA C/C++代码的工程在HCU环境下的开发、移植。Fastpt版本应与torch版本对应，当前torch版本要求最低torch-2.4.1；

（2）不支持依赖cutlass、内嵌汇编代码的编译；

（3）部分代码可能存在不支持的情况，如__CUDA_ARCH__宏，可以在代码中设置或在编译指令中添加支持，可设置arch对应sm_75；

（4）部分编译指令不支持，如下示例中的"-gencode"，"arch=compute_75, code=sm_75"需要使用"-gencode=arch=compute_75,code=sm_75"替换。

```python
 extra_compile_args={
                "cxx": [
                    "-O3",
                ]
                + generator_flag,
                "nvcc": [
                    "-O3",
                    "--use_fast_math",
                    #"-gencode",
                    #"arch=compute_75,code=sm_75",
                    '-gencode=arch=compute_75,code=sm_75',
]
                + generator_flag,
            },

```

（5） 编译模式(-C)与执行模式(-E)下，torch.version.cuda与torch.version.hip会分别被设置，少部分应用在执行时会依赖这两个变量，需要根据具体情况在应用端调整上述两个变量。

## 3.2 转码编译

    FastPT提供了HCU下，转码到HIP格式，通过hipcc进行编译的方法，实现基于torch的应用中CUDA代码移植到HCU平台，工具接口包括CUDAExtension、CppExtension、hipify转码接口.编译时，转码一般是自动实现的。另外提供了自定义接口映射用来补充代码映射关系；提供了保持源码文件夹下文件相对路径的转码方法。

### 3.2.1 使用方法

    此方法适用于通过setup.py使用CUDAExtension、CppExtension进行组件构建编译的场景。使用时，执行

```
source  /usr/local/bin/fastpt -T
```

### 3.2.2 自定义接口映射

    工具中可能存在未涉及到或用户需要的一些转换匹配，可以通过json文件的方式给到工具，在不需要额外修改代码的情况下，实现自定义代码匹配转换。可以通过以下方法补充代码映射。用户需要在CUDAExtension或hipify_python接口调用代码同级目录下，通常为setup.py文件所在目录，创建 custom_hipify_mappings.json文件。json文件内容格式如下:

```
{
    "custom_map" : {
        "src mapping 1" : "dst mapping 1",
        "src mapping 2" : "dst mapping 2",
        ...
    }
}
```

    此示例中，在将CUDA代码转到HIP代码时，会将源码中的”src mapping 1”替换为”dst mapping 1”，将"src mapping 2" 替换成 "dst mapping 2"。

    自定义映射转换优先级高于内置的转换。

### 3.2.3 转码接口

    工具提供了hipify转码接口，使用可参考torch中的同名接口。

    此接口还提供了实现保留源代码路径的转码的处理方法，转码会新建一个xxx_dtk的代码文件夹，内部文件路径结构与源文件夹下一致，".cu"代码文件扩展名会转成".hip"，如xxx.cu转码后为xxx.hip。此方法一般在CMake或Make等需要保持原代码路径的工具编译代码时使用，需要注意CMakeLists.txt中的代码需要手动修改，暂时不支持CMake语法的转码，如".cu"后缀需要改为".hip"、编译器nvcc需要改为hipcc等，此适配场景下建议使用3.1章节中的不转码编译处理。

    使用时，需要在要转码的文件夹的同级目录中实现以下脚本fastptcode.py：

```python
import os
this_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
from  fastpt import hipify
res = hipify(
    project_directory=os.path.join(this_dir,'codepath'),
    includes = '*',
    show_detailed=True,
    is_pytorch_extension=True,
    add_dtk_macros=False, # False: 不引入ATen/dtk_macros.h 头文件，默认为True
    keep_file_path=True  # True:保持源代码文件夹内文件相对路径;默认False
    # ignores=["run_tests.sh.in"]  # 屏蔽掉不希望处理的代码
)

```

执行:

```
python fastptcode.py
```

会在codepath的同级目录下生成转码后的文件夹 codepath_dtk，此路径下的文件结构与codepath的结构相同，”.cu“代码文件后缀变为”.hip“。文件结构如下：

```
|
|----codepath
|----codepath_dtk
|----fastptcode.py
```

### 3.2.4 注意事项


```
（1）此工具适用于依赖torch的生态组件或应用，内含CUDA C/C++代码的工程在HCU环境下的开发、移植，注意FastPT版本与torch版本对应;
（2）暂不支持CMake、make等代码语义处理。代码转换可通过上面3.2.3中的示例，通过执行python的转码脚本代码，将CUDA代码转换成HIP代码，CMake文件需要用户自行处理。为了便于适配建议通过CMake编译的组件使用3.1章节的不转码的方式，通过CUDA源码编译的方式适配;
（3）工程中存在三方依赖库时，三方库可能存在不被处理的情况，此时需要对三方依赖库进行单独处理;
（4）适配组件的setup.py 中可能会有CUDA环境检查来决定是否执行CUDA相关代码的编译，例如CUDA_PATH或torch.version.cuda的检查，可按情况进行处理;
（5）当不希望引入ATen/dtk_macros.h这个头文件时，可以通过以方式屏蔽此头文件的引入：export FASTPT_DTK_MACROS=1。
```

# 5 已支持组件列表

|    | 组件名称            | 版本                  | DAS仓库                                                            | 备注说明                                                                                                                                         |
| -- | ------------------- | --------------------- | ------------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ |
| 1  | vision              | v0.19.1               | http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/vision.git            |                                                                                                                                                  |
| 2  | audio               | v2.4.1-hcu            | https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/torchaudio           | cmake 版本限制：3.19                                                                                                                             |
| 3  | fastmoe             | v1.1.0-das1.5.dtk2504 | http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/fastmoe.git           |                                                                                                                                                  |
| 4  | lietorch            | master                | https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/lietorch             | 依赖eigen库，对Eigen矩阵的block成员模板函数调用时，在模板化代码中，编译器无法正确解析模板成员函数，需要显式使用 `template`关键字指明模板调用。 |
| 5  | maskrcnn            | maskrcnn-hcu          | https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/maskrcnn             | 头文件修改                                                                                                                                       |
| 6  | mmdetection3d       | v1.4.0                | http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/mmdetection3d.git     | 编译时编译指令没有定义 `__CUDA_ARCH__`，在setup中添加定义解决，或者在源码中注释掉 `#ifdef __CUDA_ARCH__`                                     |
| 7  | pytorch_sparse      | 0.6.16-release        | http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/torch-sparce.git      |                                                                                                                                                  |
| 8  | OpenPCDet           | master                | http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/openpcdet.git         |                                                                                                                                                  |
| 9  | SparseConvNet       | main                  | http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/sparseconvnet.git     |                                                                                                                                                  |
| 10 | mmcv                | v2.2.0                | http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/mmcv.git              | `__CUDA_ARCH__` 不支持， 修改为 `__CUDACC__`                                                                                                 |
| 11 | pytorch_cluster     | 1.6.3                 | http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/torch-scatter.git     |                                                                                                                                                  |
| 12 | pytorch_spline_conv | 1.2.2                 | http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/torch-spline-conv.git |                                                                                                                                                  |
| 13 | detectron2          | v0.6-release          | http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/detectron2.git        | caffe 相关接口不支持                                                                                                                             |
| 14 | fairscale           | v0.4.9                | http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/fairscale.git         |                                                                                                                                                  |
| 15 | fairseq             | v0.9.0                | http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/fairseq.git           |                                                                                                                                                  |
| 16 | metaseq             | main-mocker2.4        | http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/metaseq.git           |                                                                                                                                                  |
| 17 | pytorch_scatter     | 2.1.0                 | http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/torch-scatter.git     |                                                                                                                                                  |
| 18 | pydensecrf          | master                | http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/pydensecrf.git        |                                                                                                                                                  |
| 19 | d2go                | main                  | http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/d2go.git              |                                                                                                                                                  |
| 20 | opencv-python       | 4.8.0                 | https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/opencv-python        |                                                                                                                                                  |
| 21 | dlib                | v19.24                | http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/dlib.git              |                                                                                                                                                  |
| 22 | causal_conv1d       | v1.5.0.post8          | http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/causal-conv1d.git     |                                                                                                                                                  |
| 23 | pytorch3d           | V0.7.8-das            | http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/pytorch3d.git         | export FORCE_CUDA=1                                                                                                                              |
| 24 | cubvh               | main                  | http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/cubvh.git             |                                                                                                                                                  |
| 25 | torchnai            | master                | http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/torchani.git          |                                                                                                                                                  |
| 26 | uni-core            | main                  | http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/Uni-Core.git          |                                                                                                                                                  |
| 27 | apex                | 24.04.1-dtk25.04      | http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/apex.git              |                                                                                                                                                  |

# 6 附录

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