llm.c/test_gpt2_fp32.cu at master · karpathy/llm.c (github.com)

源碼

// ----------------------------------------------------------------------------
// main training loop
int main(int argc, char *argv[]) {// read in the (optional) command line argumentsconst char* input_dataset_prefix = "data/tiny_shakespeare"; // or e.g. data/TinyStoriesconst char* output_log_file = NULL;int B = 4; // batch sizeint T = 1024; // sequence length maxfloat learning_rate = 3e-4f;int val_loss_every = 20; // every how many steps do we eval validation loss?int val_max_batches = 20; // how many batches max do we eval for validation loss?int sample_every = 20; // every how many steps to do inference?int genT = 64; // number of steps of inference we will dofor (int i = 1; i < argc; i+=2) {if (i + 1 >= argc) { error_usage(); } // must have arg after flagif (argv[i][0] != '-') { error_usage(); } // must start with dashif (strlen(argv[i]) != 2) { error_usage(); } // must be -x (one dash, one letter)// read in the argsif (argv[i][1] == 'i') { input_dataset_prefix = argv[i+1]; }else if (argv[i][1] == 'o') { output_log_file = argv[i+1]; }else if (argv[i][1] == 'b') { B = atoi(argv[i+1]); }else if (argv[i][1] == 't') { T = atoi(argv[i+1]); }else if (argv[i][1] == 'l') { learning_rate = atof(argv[i+1]); }else if (argv[i][1] == 'v') { val_loss_every = atoi(argv[i+1]); }else if (argv[i][1] == 'm') { val_max_batches = atoi(argv[i+1]); }else if (argv[i][1] == 's') { sample_every = atoi(argv[i+1]); }else if (argv[i][1] == 'g') { genT = atoi(argv[i+1]); }else { error_usage(); }}printf("+-----------------------+----------------------------------------------------+\n");printf("| Parameter             | Value                                              |\n");printf("+-----------------------+----------------------------------------------------+\n");printf("| input dataset prefix  | %-50s |\n", input_dataset_prefix);printf("| output log file       | %-50s |\n", output_log_file == NULL ? "NULL" : output_log_file);printf("| batch size B          | %-50d |\n", B);printf("| sequence length T     | %-50d |\n", T);printf("| learning rate         | %-50f |\n", learning_rate);printf("| val_loss_every        | %-50d |\n", val_loss_every);printf("| val_max_batches       | %-50d |\n", val_max_batches);printf("| sample_every          | %-50d |\n", sample_every);printf("| genT                  | %-50d |\n", genT);printf("+-----------------------+----------------------------------------------------+\n");// set up the deviceint deviceIdx = 0;cudaCheck(cudaSetDevice(deviceIdx));cudaDeviceProp deviceProp;cudaGetDeviceProperties(&deviceProp, deviceIdx);// setup cuBLAS and cuBLASLtcublasCheck(cublasCreate(&cublas_handle));cublasCheck(cublasLtCreate(&cublaslt_handle));// TF32 precision is equivalent to torch.set_float32_matmul_precision('high')int enable_tf32 = deviceProp.major >= 8 ? 1 : 0;cublas_compute_type = enable_tf32 ? CUBLAS_COMPUTE_32F_FAST_TF32 : CUBLAS_COMPUTE_32F;cublasMath_t cublas_math_mode = enable_tf32 ? CUBLAS_TF32_TENSOR_OP_MATH : CUBLAS_DEFAULT_MATH;cublasCheck(cublasSetMathMode(cublas_handle, cublas_math_mode));cudaCheck(cudaMalloc(&cublaslt_workspace, cublaslt_workspace_size));printf("| device                | %-50s |\n", deviceProp.name);printf("| TF32                  | %-50s |\n", enable_tf32 ? "enabled" : "disabled");printf("+-----------------------+----------------------------------------------------+\n");// build the GPT-2 model from a checkpointGPT2 model;gpt2_build_from_checkpoint(&model, "gpt2_124M.bin");printf("| max_sequence_length T | %-50d |\n", model.config.max_seq_len);printf("| vocab_size V          | %-50d |\n", model.config.vocab_size);printf("| padded_vocab_size Vp  | %-50d |\n", model.config.padded_vocab_size);printf("| num_layers L          | %-50d |\n", model.config.num_layers);printf("| num_heads NH          | %-50d |\n", model.config.num_heads);printf("| channels C            | %-50d |\n", model.config.channels);printf("| num_parameters        | %-50zu |\n", model.num_parameters);printf("+-----------------------+----------------------------------------------------+\n");// build DataLoaders for both train and valchar train_tokens_filename[128];char val_tokens_filename[128];assert(strlen(input_dataset_prefix) < 100); // being bit lazy here, make sure we don't overflowsprintf(train_tokens_filename, "%s_train.bin", input_dataset_prefix);sprintf(val_tokens_filename, "%s_val.bin", input_dataset_prefix);DataLoader train_loader;dataloader_init(&train_loader, train_tokens_filename, B, T);DataLoader val_loader;dataloader_init(&val_loader, val_tokens_filename, B, T);int train_num_batches = train_loader.num_batches; // let's do 1 epoch by default for nowint val_num_batches = train_loader.num_batches < val_max_batches ? train_loader.num_batches : val_max_batches;printf("| train_num_batches     | %-50d |\n", train_num_batches);printf("| val_num_batches       | %-50d |\n", val_num_batches);printf("+-----------------------+----------------------------------------------------+\n");// print model parameter allocations from gpt2_build_from_checkpoint down here to not mess up our table aboveprintf("allocated %d MiB for model parameters\n", (int)round(model.num_parameters * sizeof(float) / (1024 * 1024)));// set up the LoggerLogger logger;logger_init(&logger, output_log_file);// build the TokenizerTokenizer tokenizer;tokenizer_init(&tokenizer, "gpt2_tokenizer.bin");// some memory for generating samples from the modelunsigned long long rng_state = 1337;int* gen_tokens = (int*)mallocCheck(B * T * sizeof(int));float* cpu_logits = (float*)mallocCheck(model.config.vocab_size * sizeof(float));// trainstruct timespec start, end;double total_sum_iteration_time_s = 0.0;for (int step = 0; step <= train_num_batches; step++) {int last_step = step == train_num_batches;// once in a while estimate the validation lossif (step % val_loss_every == 0 || last_step) {float val_loss = 0.0f;dataloader_reset(&val_loader);for (int i = 0; i < val_num_batches; i++) {dataloader_next_batch(&val_loader);gpt2_forward(&model, val_loader.inputs, val_loader.targets, B, T);val_loss += model.mean_loss;}val_loss /= val_num_batches;printf("val loss %f\n", val_loss);logger_log_val(&logger, step, val_loss);}// once in a while do model inference to print generated textif (step > 0 && step % sample_every == 0 || last_step) {// fill up gen_tokens with the GPT2_EOT, which kicks off the generationfor(int i = 0; i < B * T; ++i) {gen_tokens[i] = GPT2_EOT;}// now sample from the model autoregressivelyprintf("generating:\n---\n");for (int t = 1; t < genT; t++) {// note that inference is very wasteful here because for each token// we re-calculate the forward pass for all of (B,T) positions from scratch// but the inference here is just for sanity checking anyway// and we can maybe optimize a bit more later, with careful testsgpt2_forward(&model, gen_tokens, NULL, B, T);// furthermore, below we're only using b=0 (i.e. the first row) of all B rows// we're in principle running B "inference streams" in parallel here// only using position 0 because it's a bit faster (copy less probs from GPU -> CPU)// get the V-dimensional vector probs[0, t-1, :]float* logits = model.acts.output + (t - 1) * model.config.padded_vocab_size;// move probs back to CPU and sample (note we only move the first vocab_size logits, ignoring the padding)cudaCheck(cudaMemcpy(cpu_logits, logits, model.config.vocab_size * sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost));float coin = random_f32(&rng_state);int next_token = sample_softmax(cpu_logits, model.config.vocab_size, coin);gen_tokens[t] = next_token;// print the generated token, either using the Tokenizer or a fallbackif (tokenizer.init_ok) {const char* token_str = tokenizer_decode(&tokenizer, next_token);safe_printf(token_str);} else {// fall back to printing the token idprintf("%d ", next_token);}fflush(stdout);}printf("\n---\n");}// bit confusing: we want to make sure to eval and sample on 0th iteration// but also after the very last iteration. so we loop for step <= train_num_batches// instead of just < train_num_batches (one extra due to <=), only to do// the validation/sampling one last time, and then we break right here as we're done.if (last_step) { break; }// do a training stepclock_gettime(CLOCK_MONOTONIC, &start);dataloader_next_batch(&train_loader);gpt2_forward(&model, train_loader.inputs, train_loader.targets, B, T);gpt2_zero_grad(&model);gpt2_backward(&model);gpt2_update(&model, learning_rate, 0.9f, 0.999f, 1e-8f, 0.0f, step+1);cudaCheck(cudaDeviceSynchronize()); // finish all CUDA work to get correct precise timingsclock_gettime(CLOCK_MONOTONIC, &end);double time_elapsed_s = (end.tv_sec - start.tv_sec) + (end.tv_nsec - start.tv_nsec) / 1e9;total_sum_iteration_time_s += time_elapsed_s;int tokens_per_second = (B * T) / time_elapsed_s;printf("step %4d/%d: train loss %f (%f ms, %d tok/s)\n", step + 1, train_num_batches, model.mean_loss, time_elapsed_s * 1000, tokens_per_second);logger_log_train(&logger, step, model.mean_loss);}// add a total average, for optimizations that are only mild improvementsprintf("total average iteration time: %f ms\n", total_sum_iteration_time_s / train_num_batches * 1000);// freedataloader_free(&train_loader);dataloader_free(&val_loader);tokenizer_free(&tokenizer);gpt2_free(&model);free(cpu_logits);free(gen_tokens);cudaCheck(cudaFree(cublaslt_workspace));cublasCheck(cublasDestroy(cublas_handle));cublasCheck(cublasLtDestroy(cublaslt_handle));logger_free(&logger);return 0;
}

注釋

#include <stdio.h>      // 引入標準輸入輸出頭文件
#include <stdlib.h>     // 引入標準庫頭文件，提供動態內存分配、隨機數生成等功能
#include <math.h>       // 引入數學庫頭文件，提供數學計算函數
#include <time.h>       // 引入時間庫頭文件，提供時間相關函數
#include <assert.h>     // 引入斷言庫頭文件，提供斷言功能
#include <string.h>     // 引入字符串庫頭文件，提供字符串操作函數
// 其他相關頭文件省略，可能包括 cuda 相關頭文件和自定義的模型、數據加載庫頭文件
int main(int argc, char *argv[]) {// 從命令行參數中讀取（可選）參數，如果沒有提供給出默認值const char* input_dataset_prefix = "data/tiny_shakespeare"; // 數據集前綴，默認為 "data/tiny_shakespeare"const char* output_log_file = NULL;  // 輸出日志文件路徑，默認為空int B = 4; // 批次大小，默認為 4int T = 1024; // 序列最大長度，默認為 1024float learning_rate = 3e-4f; // 學習率，默認為 0.0003int val_loss_every = 20; // 每多少步計算一次驗證集損失，默認為 20 步int val_max_batches = 20; // 計算驗證集損失的最大批次數，默認為 20int sample_every = 20; // 每多少步進行一次模型推理生成文本，默認為 20 步int genT = 64; // 推理時的步數，默認為 64// 根據命令行參數設定變量的值for (int i = 1; i < argc; i+=2) {if (i + 1 >= argc) { error_usage(); } // 檢查參數是否成對出現if (argv[i][0] != '-') { error_usage(); } // 檢查參數標志是否以短橫線開頭if (strlen(argv[i]) != 2) { error_usage(); } // 檢查參數標志格式是否正確（-x 格式）// 解析命令行參數并設定相關變量的值if (argv[i][1] == 'i') { input_dataset_prefix = argv[i+1]; }else if (argv[i][1] == 'o') { output_log_file = argv[i+1]; }else if (argv[i][1] == 'b') { B = atoi(argv[i+1]); }else if (argv[i][1] == 't') { T = atoi(argv[i+1]); }else if (argv[i][1] == 'l') { learning_rate = atof(argv[i+1]); }else if (argv[i][1] == 'v') { val_loss_every = atoi(argv[i+1]); }else if (argv[i][1] == 'm') { val_max_batches = atoi(argv[i+1]); }else if (argv[i][1] == 's') { sample_every = atoi(argv[i+1]); }else if (argv[i][1] == 'g') { genT = atoi(argv[i+1]); }else { error_usage(); }}// 打印出設置的參數值printf("+-----------------------+----------------------------------------------------+\n");// 將正文翻譯為表格，忽略了具體細節...// 設置 cuda 設備，和創建 cuBLAS 句柄等 cuda 相關操作/* ... 一系列 CUDA 和 cuBLAS 相關設置，這里省略了詳細代碼 ... */// 使用檢查點構建 GPT-2 模型GPT2 model;gpt2_build_from_checkpoint(&model, "gpt2_124M.bin");// 再次打印模型配置的參數值/* ... 省略了具體代碼 ... */// 為訓練集和驗證集創建 DataLoader 對象char train_tokens_filename[128];char val_tokens_filename[128];assert(strlen(input_dataset_prefix) < 100); // 確保路徑長度不會溢出sprintf(train_tokens_filename, "%s_train.bin", input_dataset_prefix); // 生成訓練集文件路徑sprintf(val_tokens_filename, "%s_val.bin", input_dataset_prefix); // 生成驗證集文件路徑DataLoader train_loader;dataloader_init(&train_loader, train_tokens_filename, B, T); // 初始化訓練 DataLoaderDataLoader val_loader;dataloader_init(&val_loader, val_tokens_filename, B, T); // 初始化驗證 DataLoaderint train_num_batches = train_loader.num_batches; // 訓練批次總數，默認為1輪(epoch)// 根據實際訓練數據批次和設定的最大驗證批次數確定驗證時使用的批次數int val_num_batches = train_loader.num_batches < val_max_batches ? train_loader.num_batches : val_max_batches;// 繼續打印出與數據加載器相關的參數值/* ... 省略了具體代碼 ... */// 輸出模型參數空間分配情況/* ... 省略了具體代碼 ... */// 設置日志記錄器Logger logger;logger_init(&logger, output_log_file);// 構建 TokenizerTokenizer tokenizer;tokenizer_init(&tokenizer, "gpt2_tokenizer.bin");// 創建內存空間以生成模型樣本unsigned long long rng_state = 1337; // 設置隨機數生成器的初始狀態int* gen_tokens = (int*)mallocCheck(B * T * sizeof(int)); // 動態分配生成 token 的內存float* cpu_logits = (float*)mallocCheck(model.config.vocab_size * sizeof(float)); // 動態分配在 CPU 上的 logits 空間// 訓練過程開始struct timespec start, end; // 創建兩個 timespec 結構體用于記錄時間double total_sum_iteration_time_s = 0.0; // 總迭代時間for (int step = 0; step <= train_num_batches; step++) {int last_step = step == train_num_batches; // 判斷是否為最后一步// 定期計算驗證集的損失if (step % val_loss_every == 0 || last_step) {/* ... 省略了具體代碼 ... */}// 每隔一定步數執行模型推理，打印生成的文本if (step > 0 && step % sample_every == 0 || last_step) {/* ... 省略了具體代碼 ... */}// 在循環最后一次迭代后立即退出；前面的 val_loss_every 和 sample_every 塊中的代碼在最后一步也會執行if (last_step) { break; }// 執行一個訓練步驟clock_gettime(CLOCK_MONOTONIC, &start); // 記錄開始時間dataloader_next_batch(&train_loader); // 獲取下一個訓練批次/* ... 省略了執行前向傳播、反向傳播、參數更新等具體代碼 ... */cudaCheck(cudaDeviceSynchronize()); // 等待 CUDA 操作完成以確保時間精確clock_gettime(CLOCK_MONOTONIC, &end); // 記錄結束時間/* ... 省略了計算本次迭代所需時間、打印迭代結果等代碼 ... */}// 輸出平均迭代時間/* ... 省略了具體代碼 ... */// 清理資源，釋放分配的內存和 CUDA、cuBLAS 資源/* ... 省略了清理數據加載器、tokenizer、GPT-2 模型、日志記錄器等資源的代碼 ... */return 0; // 主函數返回 0，代表程序正常退出
}	

上述代碼涵蓋了一個典型的深度學習訓練過程，包括參數解析、配置設置、模型構建、訓練數據準備、日志記錄、模型訓練與驗證、以及資源清理等環節。代碼注釋以簡要解釋每部分的主要目的和某些實現細節，便于理解程序執行流程。當然，實際實現中，函數?error_usage,?gpt2_build_from_checkpoint,?dataloader_init,?mallocCheck,?logger_init,?tokenizer_init,?gpt2_forward,?gpt2_zero_grad,?gpt2_backward,?gpt2_update,?cudaCheck,?cublasDestroy,?logger_free, 等的具體實現細節被省略了，這些都是特定于具體的程序庫或框架的函數調用。

這個函數是一個CUDA程序，它是專門為Nvidia GPU寫的，并利用了如CUDA、cuBLAS和cuBLASLt這樣的Nvidia專有技術。為了將這個程序轉換為能夠在AMD GPU上運行的代碼，你需要使用AMD提供的相應工具和庫，特別是ROCm (Radeon Open Compute) 平臺，它是AMD GPU上的開源計算平臺。
ROCm提供了與CUDA相似的功能，例如HIP (Heterogeneous-compute Interface for Portability) 是一個可用于將CUDA代碼轉換為可在AMD GPU上運行的代碼的工具。它包含了hipify程序，該程序可以將CUDA代碼轉換為HIP代碼。HIP代碼能夠在Nvidia和AMD GPU上運行。
此外，AMD GPU也有自己的數學庫，如rocBLAS，這是cuBLAS的AMD等價物。然而，請注意，即使有這些工具和庫，將代碼從CUDA遷移到ROCm也不是一件簡單的事情，可能需要手動調整和修改代碼以確保性能和功能上的最佳兼容。
以下是一些關鍵步驟，簡要概述了如何開始將這個特定的CUDA代碼轉換為運行于AMD GPU的代碼：
1. 使用HIP轉換語法：將CUDA語法手動轉換為HIP語法，或使用hipify工具自動進行。語句如`cudaMalloc`，`cudaMemcpy`之類的需要被轉換為`hipMalloc`，`hipMemcpy`等。
2. 替換庫調用：將CUDA專有的庫調用，如cuBLAS，替換為ROCm的rocBLAS庫調用。例如，`cublasCreate()`需要更改為`rocblas_create_handle()`等。
3. 調整構建配置：修改編譯和鏈接配置，從使用nvcc編譯器和CUDA庫切換到使用hipcc編譯器和ROCm庫。
4. 調試和優化：轉換完成后，通常需要大量的測試，調試和性能優化來確保轉換后的程序可以正確且有效地在AMD硬件上運行。
5. 驗證結果：確保程序的輸出和行為與CUDA版本一致。
此過程可以是復雜且費時的，而且并不總是能夠一對一直接轉換，尤其是對于高度優化的代碼段，可能需要有深入理解的CUDA和ROCm平臺的專業知識來確保有效轉換。
針對你的問題，如果你不熟悉這些操作或庫，在進行上述步驟之前，最好研究ROCm官方文檔和相關的社區資源，或者考慮尋求經驗豐富的開發者的幫助。

The code you've provided is written to run on an Nvidia GPU using CUDA and cuBLAS libraries, which are specific to Nvidia's hardware. To run this code on an AMD GPU, you will need to replace these with AMD's GPU computing APIs, which are primarily ROCm (Radeon Open Compute) and its libraries such as rocBLAS for BLAS operations.
Here are the general steps you would need to follow to translate this code from CUDA/Nvidia to ROCm/AMD:
1. Environment Setup: Make sure you have the ROCm platform and its associated libraries installed on your system.
2. Finding Corresponding ROCm Libraries and Functions**:
? ?- Replace cublas function calls with rocblas function calls.
? ?- Replace CUDA kernel launches with HIP kernel launches.
? ?- Other CUDA-specific functions will need to be mapped to their equivalent ROCm functions (e.g., CUDA's memory management functions to ROCm's memory management functions).
? ?- If you’re using cuDNN for deep learning primitives, you would replace those with MIOpen when working with ROCm.
3. Code Conversion:
? ?- Use the hipify-perl script provided by ROCm to convert the CUDA code to HIP code. HIP is a C++ Runtime API and Kernel Language that allows developers to create portable code that can run on AMD and Nvidia GPUs with minimal or no changes. The hipify-perl script can automatically translate CUDA API calls to their HIP equivalents where a direct mapping exists.
? ?- Manual adjustments may be necessary for sections of the code that the hipify script cannot convert automatically, or where the script's automatic conversion is not suitable.
4. Memory Management:
? ?- Review and replace CUDA memory management calls (cudaMalloc, cudaMemcpy, etc.) with their HIP equivalents (hipMalloc, hipMemcpy, etc.).
5. Kernel Launches:
? ?- Replace CUDA kernel launches with HIP kernel launches. The syntax is very similar, but make sure that you review each launch to ensure it translates correctly.
6. Build System Changes:
? ?- Update your build system to use hipcc (the HIP compiler) instead of nvcc (the CUDA compiler). This may require changes in your makefiles or build scripts.
7. Testing and Optimization:
? ?- Rigorous testing is necessary to ensure that the translated code works correctly on AMD hardware.
? ?- After ensuring correctness, you can profile and optimize the code for AMD GPU architecture.
8. Consider Libraries and Language Features Unavailable in ROCm**:
? ?- CUDA might have certain features that do not have direct equivalents in HIP. For instance, you might encounter differences in warp/wavefront behavior, shared memory usage, or atomic operations.
Here is an example of how you might start transitioning a simple CUDA memory allocation and copy to its HIP equivalent:

// CUDA example:
cudaMalloc(&devicePtr, size);
cudaMemcpy(devicePtr, hostPtr, size, cudaMemcpyHostToDevice);// HIP equivalent:
hipMalloc(&devicePtr, size);
hipMemcpy(devicePtr, hostPtr, size, hipMemcpyHostToDevice);

Remember, transitioning between GPU ecosystems involves not only translating the API calls but also understanding the nuances and differences between the hardware architectures, as they may have implications on the performance and correctness of your translated code.?

1. 環境配置：確保在您的系統上安裝了ROCm平臺及其相關的庫。
2. 匹配對應的ROCm庫和函數:
? ?- 將`cublas`函數調用替換為`rocblas`函數調用。
? ?- 將CUDA核函數啟動替換為HIP核函數啟動。
? ?- 將其他特定于CUDA的函數映射到ROCm的等效函數（例如，CUDA的內存管理函數到ROCm的內存管理函數）。
? ?- 如果您使用的是cuDNN進行深度學習，那么在ROCm中您應該用MIOpen代替。
3. 代碼轉換:
? ?- 使用ROCm提供的`hipify-perl`腳本將CUDA代碼轉換為HIP代碼。HIP是一個可讓開發者創建可在AMD和Nvidia GPU上運行的可移植代碼的C++運行時API和內核語言。`hipify-perl`腳本可以自動將CUDA API調用翻譯成他們的HIP等價物。
? ?- 對于hipify腳本無法自動轉換的代碼部分，或腳本的自動轉換不合適的部分，可能需要手動調整。
4. 內存管理:
? ?- 審查并替換CUDA內存管理調用（`cudaMalloc`, cudaMemcpy等）為HIP等價物（`hipMalloc`, hipMemcpy等）。
5. 核函數啟動:
? ?- 將CUDA核函數啟動替換為HIP核函數啟動。語法非常相似，但確保審查每個啟動以確保正確地轉換。
6. 構建系統變更:
? ?- 將構建系統更新為使用`hipcc`（HIP編譯器）替代`nvcc`（CUDA編譯器）。這可能需要更改makefile或構建腳本。
7. 測試和優化:
? ?- 需要進行嚴格的測試，以確保翻譯后的代碼在AMD硬件上能夠正確運行。
? ?- 確保正確后，您可以對代碼進行性能分析和針對AMD GPU架構的優化。
8. 考慮ROCm中不可用的庫和語言特性:
? ?- CUDA可能擁有某些沒有直接等價物的特性。例如，您可能會遇到線程束/波前行為、共享內存使用或原子操作方面的差異。
以下是一個簡單的將CUDA內存分配和復制轉換為HIP等價物的示例：

// CUDA例子:
cudaMalloc(&devicePtr, size);
cudaMemcpy(devicePtr, hostPtr, size, cudaMemcpyHostToDevice);// HIP等價的代碼:
hipMalloc(&devicePtr, size);
hipMemcpy(devicePtr, hostPtr, size, hipMemcpyHostToDevice);

請注意，轉移GPU生態系統不僅僅涉及轉換API調用，還需要理解不同硬件架構的細微差別，因為它們可能會影響您轉換代碼的性能和正確性。?

解釋

這段代碼是一個C++程序，主要用于訓練一個GPT-2（一種生成式預訓練Transformer模型）模型。我會為你解釋代碼的主要部分：

1. 命令行參數處理:

   • 程序接受一系列的命令行參數，用于配置訓練過程。例如，input_dataset_prefix指定輸入數據集的前綴，output_log_file用于記錄日志的文件等。
   • 如果參數不符合預期的格式或缺失，程序會調用error_usage()函數（該函數在代碼中未給出）來輸出錯誤信息并退出。

2. CUDA和cuBLAS初始化:

   • 使用cudaSetDevice設置要使用的CUDA設備。
   • 獲取設備屬性，并創建cuBLAS句柄。cuBLAS是NVIDIA提供的一個數學庫，用于在CUDA上進行基本線性代數運算。
   • 根據CUDA設備的能力決定是否啟用TF32（一種加速數學運算的浮點格式）。

3. GPT-2模型加載:

   • 創建一個GPT2對象。
   • 使用gpt2_build_from_checkpoint函數從檢查點文件（例如"gpt2_124M.bin"）加載模型。

4. 數據加載器初始化:

   • 根據輸入數據集的前綴，創建訓練和驗證的數據加載器（DataLoader對象）。
   • 數據加載器負責從二進制文件中讀取數據，并為模型提供輸入和目標。

5. 訓練循環:

   • 使用一個循環進行訓練。在每次迭代中，都會進行以下操作：
     • 使用數據加載器加載下一批數據。
     • 使用GPT-2模型進行前向傳播。
     • 計算損失，進行反向傳播，并更新模型參數。
     • 記錄訓練和驗證的損失。
     • 每隔一定步數，進行驗證和生成樣本。
   • 訓練和驗證的損失會輸出到控制臺，并（如果指定了輸出日志文件）記錄到文件中。
   • 在生成樣本時，模型會根據當前的參數生成一段文本，并輸出到控制臺。

6. 清理和退出:

   • 在訓練結束后，釋放所有分配的資源，如CUDA內存、數據加載器、GPT-2模型等。
   • 銷毀cuBLAS句柄。
   • 釋放日志記錄器。
   • 程序正常退出。

需要注意的是，此代碼依賴于多個外部函數和類（如DataLoader、GPT2、tokenizer_init等），這些函數和類的具體實現在此代碼段中并未給出。因此，為了完全理解和運行此代碼，你可能需要查看相關的頭文件和源文件。

要將現有的 CUDA 代碼轉換為適用于 AMD GPU 平臺的代碼，你需要使用 AMD 的 ROCm 平臺，并用 HIP 進行編程，它可以自動將 CUDA 代碼轉換為 AMD GPU 可支持的代碼。
HIP 是 AMD 的一種編程模型，類似于 CUDA，用于編寫可在 AMD 或 NVIDIA GPU 上執行的代碼。越來越多的函數和庫支持 HIP，這使得從使用 CUDA 的 NVIDIA GPU 轉移到 AMD GPU 變得比較容易。
下面是一個使用 HIP 簡單轉換主要部分的示例，但需要注意的是，這樣的轉換要求專業知識，并且可能需要針對你的特定用例進行調整。這個例子沒有創建一個完整的 HIP 版本代碼，僅僅是為了給出一個大致的轉換思路。此外，你也需要轉換你的核函數和 CUDA API 調用。

#include <hip/hip_runtime.h>
#include "hip/hip_complex.h" // HIP version of cuComplex.h if dealing with complex math
#include "hipblas.h"         // HIP version of CUBLAS
#include "rocblas/rocblas.h" // ROCm version of CUBLAS
#include "rocrand.h"         // ROCm version of CURAND// Error checking macro, similar to the cudaCheck
#define hipCheck(error) __hipCheck((error), __FILE__, __LINE__)
inline void __hipCheck(hipError_t error, const char *file, int line) {if (error != hipSuccess) {fprintf(stderr, "[HIP ERROR] at file %s:%d:\n%s\n", file, line, hipGetErrorString(error));exit(EXIT_FAILURE);}
};int main(int argc, char *argv[]) {// ... Code unchanged until HIP-related parts ...int deviceIdx = 0;hipCheck(hipSetDevice(deviceIdx));hipDeviceProp_t deviceProp;hipGetDeviceProperties(&deviceProp, deviceIdx);hipblasHandle_t hipblas_handle; // Replacing cublasHandle_thipCheck(hipblasCreate(&hipblas_handle)); // Replacing cublasCreate// ... Rest of the code ...// Memory allocation examplefloat* deviceMemory;hipCheck(hipMalloc(&deviceMemory, sizeInBytes));// Memory copy examplehipCheck(hipMemcpy(deviceMemory, hostMemory, sizeInBytes, hipMemcpyHostToDevice));// Launch a kernel (Gpt2Kernel is a placeholder for an example kernel function name)hipLaunchKernelGGL(Gpt2Kernel, dim3(blocks), dim3(threadsPerBlock), 0, 0, args...);// ... Rest of the code that may need transformation ...// Free memory and destroy handlehipCheck(hipFree(deviceMemory));hipCheck(hipblasDestroy(hipblas_handle));// ... Rest of the cleanup code ...return 0;
}

請注意以下幾點：
- hipMalloc, hipFree, hipMemcpy 等函數調用是 CUDA 函數調用的直接替代，但可能需要針對 HIP 運行時進行少量調整。
- hipLaunchKernelGGL 宏是用于調用 HIP 核函數的宏，它是 <<<...>>> CUDA 核函數調用的替代。
- CUBLAS 和其他 CUDA 庫的替代品，如 ROCm 提供的 rocblas 和 rocrand，需要替換相應的 CUBLAS 調用。
注意，由于 HIP 和 CUDA 在某些API和功能方面有差異，復雜的代碼可能需要更多的手工調整和測試來確保正確性和性能。另外，有些CUDA 功能在 HIP 中可能沒有直接對應，可能需要找到替代方案或重寫某些部分。
此外，將 CUDA 轉為 HIP 后，你還需要使用 HIP 的編譯工具編譯代碼。可以通過以下命令行示例使用 hipcc：

hipcc your_code.cpp -o your_application -lhipblas -lrocrand

最后，不要忘記測試轉換后的代碼，確保在新平臺上能夠正確運行并且性能符合預期。這可能包括逐步調試，驗證計算結果，以及評估性能和資源使用情況。