# hygon_samples

本项目提供了 hipDNN（HIP Deep Neural Network）前端 API 的使用示例，覆盖海光 DCU（Deep Computing Unit）硬件上常用的深度学习算子、融合算子以及 PyTorch 集成用法。

## 环境要求

- **DTK 版本**：≥ 25.04.2（推荐 26.04）
- **支持架构**：`gfx906`、`gfx926`、`gfx928`、`gfx936`、`gfx938`、`gfx92a`
- **依赖**：`hipdnn`（Python/C++）、`hip::host`、`hipdnn_frontend`、`PyTorch`（Python 示例）

所有开发和运行都需要先加载 DTK 环境：

```bash
source /data/dtk-26.04/env.sh
```

> 若未加载，C++ 编译时会报错 `Must be source dtk/env.sh`（`ROCM_PATH` 未设置）。

## 目录结构

```
.
├── cpp/          # C++ 示例（hipDNN Frontend C++ API）
│   ├── CMakeLists.txt
│   ├── utils.hpp              # 错误检查宏（HIP_CHECK / HIPDNN_CHECK / HIPDNN_FE_CHECK）
│   ├── build/                 # 编译输出目录
│   ├── convolution/           # 卷积前向/反向/权值更新
│   ├── conv_fusion/           # 卷积融合：bias + ReLU/Swish/PReLU/Add 等
│   ├── conv_depthtospace_fusion/   # 卷积 + DepthToSpace 融合
│   ├── concat_conv_fusion/    # Concat + 卷积融合
│   ├── matmul/                # 矩阵乘法
│   ├── matmul_fusion/         # MatMul + bias + 激活
│   ├── batchnorm/             # BatchNorm 推理/训练/反向
│   ├── layernorm/             # LayerNorm
│   ├── groupnorm/             # GroupNorm
│   ├── instancenorm/          # InstanceNorm
│   ├── rmsnorm/               # RMSNorm
│   ├── sdpa/                  # Scaled Dot-Product Attention
│   ├── rope/                  # RoPE（旋转位置编码）
│   ├── deformconvolution/     # 可变形卷积
│   ├── deformattention/       # 可变形注意力
│   ├── adamw/                 # AdamW 优化器
│   ├── softmax/               # Softmax
│   ├── reduction/             # Reduce / Pointwise+Reduce
│   ├── transpose/             # Transpose
│   ├── pointwise/             # 逐元素二元运算
│   ├── ctc_loss/              # CTC Loss
│   ├── kthvalue/              # Top-K / KthValue
│   ├── multi_margin_loss/     # MultiMarginLoss
│   ├── soft_margin_loss/      # SoftMarginLoss
│   ├── block_scale/           # 块量化/反量化
│   └── ...
├── python/       # Python 示例（hipdnn Python API + PyTorch）
│   ├── convolution/
│   ├── conv_fusion/
│   ├── matmul/
│   ├── sdpa/
│   ├── batchnorm/
│   ├── layernorm/
│   ├── groupnorm/
│   ├── adamw/
│   ├── torch_wrapper/         # PyTorch 模块封装（如 TorchPReLU）
│   └── ...
└── CLAUDE.md     # 本项目开发指引
```

## 编译 C++ 示例

```bash
cd cpp/build
cmake -G Ninja ..
ninja
```

编译完成后，可执行文件位于 `cpp/build/bin/`。如需单独编译某个示例：

```bash
ninja conv_forward
ninja sdpa_inference
```

> `CMakeLists.txt` 中部分示例被注释掉（如 `bn_finalize`、`block_scale_quantize`、`slice`、`rng`），如需启用请取消对应 `add_hipdnn_sample(...)` 行的注释。

## 运行示例

**C++ 示例：**

```bash
./cpp/build/bin/conv_forward
./cpp/build/bin/softmax
./cpp/build/bin/sdpa_inference
```

**Python 示例：**

```bash
cd python/softmax
python softmax.py
```

Python 示例依赖 `import hipdnn` 和 `import torch`，张量需创建在 `device="cuda"` 上。

运行前需安装 hipdnn Python whl 包（在已加载 DTK 环境的前提下）：

```bash
pip install ${ROCM_PATH}/share/hipdnn/wheels/hipdnn-*.whl
```

## 算子示例分类

| 分类 | C++ 路径 | Python 路径 | 说明 |
|------|----------|-------------|------|
| 卷积 | `convolution/`、`conv_fusion/`、`conv_depthtospace_fusion/`、`concat_conv_fusion/` | `convolution/`、`conv_fusion/`、`conv_depthtospace_fusion/`、`concat_conv_fusion/` | 前向、反向、权值梯度、融合 bias/激活/ReLU/Swish/PReLU/INT8/DepthToSpace |
| 矩阵乘法 | `matmul/`、`matmul_fusion/` | `matmul/`、`matmul_fusion/` | MatMul、MatMul+bias+激活 |
| 归一化 | `batchnorm/`、`layernorm/`、`groupnorm/`、`instancenorm/`、`rmsnorm/` | `batchnorm/`、`layernorm/`、`groupnorm/`、`instancenorm/`、`rmsnorm/` | 推理、训练、反向 |
| 注意力 | `sdpa/`、`rope/`、`deformattention/` | `sdpa/`、`rope/`、`deformattention/` | SDPA、RoPE、可变形注意力 |
| 优化器 | `adamw/` | `adamw/` | AdamW、Transformer 调度 AdamW |
| 融合算子 | `fusion/`、`conv_bn_fusion/` | `fusion/`、`conv_bn_fusion/` | add+layernorm、groupnorm+swish、pointwise+conv+genstats、scale/bias 融合 |
| 量化 | `block_scale/`、`conv_fusion/Int8*` | `block_scale/`、`conv_fusion/convint8_*` | INT8 卷积、块量化/反量化 |
| PyTorch 封装 | — | `torch_wrapper/` | `hipdnn.TorchPReLU()` 等模块级封装 |
| 其他 | `softmax/`、`reduction/`、`transpose/`、`pointwise/`、`ctc_loss/`、`kthvalue/` 等 | `softmax/`、`reduction/`、`transpose/`、`pointwise/`、`ctc_loss/`、`kthvalue/` 等 | 常用算子及 Loss |

## 快速开始

1. 加载 DTK 环境：
   ```bash
   source /data/dtk-26.04/env.sh
   ```

2. 编译 C++ 示例并运行：
   ```bash
   cd cpp/build && cmake -G Ninja .. && ninja
   ./bin/conv_forward
   ```

3. 运行 Python 示例：
   ```bash
   cd python/softmax
   python softmax.py
   ```

## 常见问题排查

| 现象 | 原因 | 解决方式 |
|------|------|----------|
| `Must be source dtk/env.sh` | `ROCM_PATH` 未设置 | 先执行 `source /data/dtk-26.04/env.sh` |
| `hipdnn` 模块找不到 | Python 环境未加载 hipDNN | 确认 DTK 环境已加载，且 `hipdnn` 在 `PYTHONPATH` 中 |
| CMake 找不到 `hipdnn_frontend` | hipDNN 未安装或环境未加载 | 检查 `${ROCM_PATH}/lib/cmake/hipdnn/` 是否存在 |
| CUDA 相关报错 | PyTorch 张量未放至 GPU | 确保张量使用 `device="cuda"` |
| 编译警告被当作错误 | CMake 开启了 `-Werror` | 修复代码中的警告，或临时在 `CMakeLists.txt` 中移除 `-Werror` |

## 数据类型与布局说明

- **默认数据类型**：`float`（C++）/ `torch.float32`（Python）。
- **FP16**：使用 `hipdnn_data_sdk::types::half` / `torch.float16`。
- **INT8**：使用 `int8_t` / `torch.int8`，并采用 **NCHWc32** 分块布局（`vector_count=32`）。INT8 示例中的量化/反量化通过显式的 SUB/MUL/DIV/ADD 节点完成。
- **布局**：默认 NCHW；部分卷积示例使用 channels-last（`torch.channels_last`）；INT8 使用 NCHWc32。

## 许可证

代码文件遵循 MIT 许可证（SPDX-License-Identifier: MIT）。