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Commit 76b30bd9 authored by fengzch-das's avatar fengzch-das
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# 1 FastPT简介 # 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版本与torch版本对应关系为：
| | fastpt版本 | torch版本 | DTK版本 | | | FastPT版本 | torch版本 | DTK版本 |
| - | ----------------- | --------- | ------- | | - | ----------------- | --------- | ------- |
| 1 | 2.0.1+das.dtk2504 | v2.4.1 | dtk2504 | | 1 | 2.1.0+das.dtk2504 | v2.5.1 | dtk2504 |
| 2 | 2.1.0+das.dtk2504 | v2.5.1 | dtk2504 | | 2 | 2.0.1+das.dtk2504 | v2.4.1 | dtk2504 |
注： 注：
1. FastPT工具目前尚不支持cutlass类似三方库和内联汇编指令； 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$ROCM_PATH/cuda/)环境下查询是否有已适配或支持的库； 2. 编译有依赖库需求且依赖库涉及到GPU加速实现的，可以在DAS上以及GPUFusion（一般为$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。 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 # 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。 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 cd path/to/whl
pip install fastpt*.whl --no-deps 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。 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__)” python -c "import fastpt;print(fastpt.__version__)"
``` ```
# 3 使用 # 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。 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： 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：
...@@ -38,17 +44,21 @@ python -c “import fastpt;print(fastpt.__version__)” ...@@ -38,17 +44,21 @@ python -c “import fastpt;print(fastpt.__version__)”
## 3.1 不转码编译 ## 3.1 不转码编译
### 3.1.1 使用方法 ### 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： 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 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。 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： 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 source /usr/local/bin/fastpt -E
``` ```
即可。 即可。
### 3.1.2 不转码编译示例 ### 3.1.2 不转码编译示例
...@@ -64,78 +74,114 @@ source /usr/local/bin/fastpt -E ...@@ -64,78 +74,114 @@ source /usr/local/bin/fastpt -E
source /usr/local/bin/fastpt -C source /usr/local/bin/fastpt -C
``` ```
* 编译模式: * 编译模式:
进入编译模式后，会有如下提示： 进入编译模式后，会有如下提示：
``` ```
No ROCm current_dtk_version: 2504
runtime is found,using ROCM_HOME=’/opt/dtk’ WARNING: The current dtk version is consistent with the required dtk version.
已设置USE_FASTPT_CUDA，并加载CUDA环境 Success: The current torch version 2.4 matches the required version 2.4.
此时已初始化FastPT编译环境。 Torch version is correct: 2.4
torch version check success!
USE_FASTPT_CUDA is set, and CUDA environment is loaded
``` ```
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： 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 python
setup.py bdist_wheel 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： 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 pip install torch_scatter-2.1.0-cp310-cp310-linux_x86_64.whl
``` ```
* 执行模式: * 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： 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 source /usr/local/bin/fastpt -E
``` ```
此时终端会有如下提示： 此时终端会有如下提示：
``` ```
current_dtk_version: 2504
WARNING: The current dtk version is consistent with the required dtk version.
No ROCm runtime is found, using ROCM_HOME='/opt/dtk' No ROCm runtime is found, using ROCM_HOME='/opt/dtk'
torch mocker so 已存在 Success: The current torch version 2.4 matches the required version 2.4.
已初始化 fastpt.cuda Torch version is correct: 2.4
torch version check success!
torch mocker so already exist
current_dtk_version: 2504
fastpt.cuda has been initialized
``` ```
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： 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 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。 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 ### 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； （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； （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； （3）使用__CUDA_ARCH__实现条件编译，当使用此宏控制__device__接口是否可见时，由于该宏作用于device代码的编译，会导致接口声明或定义不可见，建议使用__CUDACC__来实现条件编译，举例说明如下，在 host 端代码编译的时候，编译器会严格执行 host 端有关__global__等函数的语法检查，导致被__CUDA_ARCH__包裹的 reduceAdd 函数不可见：
```C++
#ifdef __CUDA_ARCH__ // 该处 __CUDA_ARCH__ 在编译 host 端代码时导致 reduceAdd 函数不可见 -> 报错信息：error: use of undeclared identifier 'reduceAdd'
__device__ __forceinline__ static void reduceAdd(float *address, float val) {
#if (__CUDA_ARCH__ < 200) // 该处 __CUDA_ARCH__ 在编译 host 端代码时无影响
#ifdef _MSC_VER
#pragma message( \
"compute capability lower than 2.x. fall back to use CAS version of atomicAdd for float32")
#else
#warning \
"compute capability lower than 2.x. fall back to use CAS version of atomicAdd for float32"
#endif
int *address_as_i = reinterpret_cast<int *>(address);
int old = *address_as_i, assumed;
do {
assumed = old;
old = atomicCAS(address_as_i, assumed,
__float_as_int(val + __int_as_float(assumed)));
} while (assumed != old);
#else
atomicAdd(address, val);
#endif
}
#endif // __CUDA_ARCH__
```
（4） 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。
（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 ## 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。
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 ### 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 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 source /usr/local/bin/fastpt -T
``` ```
### 3.2.2 自定义接口映射 ### 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: 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" : { "custom_map" : {
...@@ -145,9 +191,12 @@ source /usr/local/bin/fastpt -T ...@@ -145,9 +191,12 @@ source /usr/local/bin/fastpt -T
} }
} }
``` ```
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"。 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。 自定义映射转换优先级高于内置的转换。
### 3.2.3 转码接口 ### 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。 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。 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： 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：
...@@ -167,10 +216,13 @@ res = hipify( ...@@ -167,10 +216,13 @@ res = hipify(
) )
``` ```
执行: 执行:
``` ```
python fastptcode.py 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： 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：
``` ```
...@@ -181,6 +233,7 @@ python fastptcode.py ...@@ -181,6 +233,7 @@ python fastptcode.py
``` ```
### 3.2.4 注意事项 ### 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; （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; （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;
...@@ -193,35 +246,37 @@ python fastptcode.py ...@@ -193,35 +246,37 @@ python fastptcode.py
# 4 已支持组件列表 # 4 已支持组件列表
| | 组件名称 | 版本 | DAS仓库 | 备注说明 | | 组件名称 | 版本 | DAS仓库 | 已验证的FastPT版本 |
| -- | ------------------- | --------------------- | ------------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | | :-----------------: | :--------------------: | ------------------------------------------------------------------ | --------------- |
| 1 | vision | v0.19.1 | http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/vision.git | | | audio | v2.4.1-fastpt | https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/torchaudio |2.0.1；2.1.0 |
| 2 | audio | v2.4.1-hcu | https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/torchaudio | cmake 版本限制：3.19 | | vision | v0.19.1-fastpt | http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/vision.git |2.0.1；2.1.0 |
| 3 | fastmoe | v1.1.0-das1.5.dtk2504 | http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/fastmoe.git | | | mmcv | v2.2.0-fastpt | http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/mmcv.git | 2.0.1；2.1.0 |
| 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。 | | pytorch3d | V0.7.8-fastpt | http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/pytorch3d.git |2.0.1；2.1.0 |
| 5 | maskrcnn | maskrcnn-hcu | https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/maskrcnn | 头文件修改 | | maskrcnn | v0.1-fastpt | https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/maskrcnn | 2.0.1；2.1.0 |
| 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__` | | mmdetection3d | v1.4.0-fastpt | http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/mmdetection3d.git | 2.0.1；2.1.0 |
| 7 | pytorch_sparse | 0.6.16-release | http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/torch-sparce.git | | | opencv-python | 4.8.0 | http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/opencv-python.git | |
| 8 | OpenPCDet | master | http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/openpcdet.git | | | pytorch_sparse | 0.6.16-fastpt | http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/torch-sparce.git |2.0.1；2.1.0 |
| 9 | SparseConvNet | main | http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/sparseconvnet.git | | | pytorch_scatter | 2.1.0-fastpt | http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/torch-scatter.git |2.0.1；2.1.0 |
| 10 | mmcv | v2.2.0 | http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/mmcv.git |当前指定的版本中已处理，其他版本可以通过环境变量`export MMCV_CUDA_ARGS="-D__CUDA_ARCH__=750"`的方式进行处理 | | pytorch_cluster | 1.6.3-fastpt | http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/torch-scatter.git |2.0.1；2.1.0 |
| 11 | pytorch_cluster | 1.6.3 | http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/torch-scatter.git | | | pytorch_spline_conv | 1.2.2-fastpt | http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/torch-spline-conv.git |2.0.1；2.1.0 |
| 12 | pytorch_spline_conv | 1.2.2 | http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/torch-spline-conv.git | | | torchnai | v2.2.4-fastpt | http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/torchani.git | 2.0.1；2.1.0 |
| 13 | detectron2 | v0.6-release | http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/detectron2.git | caffe 相关接口不支持 | | apex | 24.04.1-fastpt | http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/apex.git |2.0.1；2.1.0 |
| 14 | fairscale | v0.4.9 | http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/fairscale.git | | | fastmoe | v1.1.0-fastpt | http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/fastmoe.git | 2.0.1；2.1.0 |
| 15 | fairseq | v0.9.0 | http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/fairseq.git | | | lietorch | master | https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/lietorch | 2.0.1；2.1.0 |
| 16 | metaseq | main-mocker2.4 | http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/metaseq.git | | | uni-core | v0.0.1-fastpt | http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/Uni-Core.git |2.0.1；2.1.0 |
| 17 | pytorch_scatter | 2.1.0 | http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/torch-scatter.git | | | OpenPCDet | v0.6.0-fastpt | http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/openpcdet.git |2.0.1；2.1.0 |
| 18 | pydensecrf | master | http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/pydensecrf.git | | | SparseConvNet | v0.2-fastpt | http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/sparseconvnet.git |2.0.1；2.1.0 |
| 19 | d2go | main | http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/d2go.git | | | detectron2 | v0.6-fastpt | http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/detectron2.git |2.0.1；2.1.0 |
| 20 | opencv-python | 4.8.0 | https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/opencv-python | | | fairscale | v0.4.9-fastpt、v0.4.3-fastpt | http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/fairscale.git | 2.0.1；2.1.0 |
| 21 | dlib | v19.24 | http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/dlib.git | | | fairseq | v0.9.0 | http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/fairseq.git |2.0.1；2.1.0 |
| 22 | causal_conv1d | v1.5.0.post8 | http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/causal-conv1d.git | | | metaseq | main-f7ffa5fd-fastpt | http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/metaseq.git | 2.0.1；2.1.0 |
| 23 | pytorch3d | V0.7.8-das | http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/pytorch3d.git | export FORCE_CUDA=1 | | pydensecrf | master-2723c7fa-fastpt | http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/pydensecrf.git | 2.0.1；2.1.0 |
| 24 | cubvh | main | http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/cubvh.git | | | d2go | mian-f4ac1567-fastpt | http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/d2go.git |2.0.1；2.1.0 |
| 25 | torchnai | master | http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/torchani.git | | | dlib | v19.24-fastpt | http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/dlib.git | 2.0.1；2.1.0 |
| 26 | uni-core | main | http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/Uni-Core.git | | | causal_conv1d | v1.5.0-fastpt | http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/causal-conv1d.git |2.0.1；2.1.0 |
| 27 | apex | 24.04.1-dtk25.04 | http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/apex.git | | | cubvh | main-ee89d5fa-fastpt | http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/cubvh.git |2.0.1；2.1.0 |
# 5 附录 # 5 附录
fastpt whl包链接地址：https://download.sourcefind.cn:65024/4/main/fastpt fastpt whl包链接地址：https://download.sourcefind.cn:65024/4/main/fastpt
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