一个高性能的CUDA实现的Grid Sampler算子，支持双线性插值和最近邻插值。

• 多种插值模式: 支持双线性插值(bilinear)和最近邻插值(nearest)
• 多种填充模式: 支持零填充(zeros)、边界填充(border)和反射填充(reflection)
• 灵活的对齐选项: 支持align_corners参数控制坐标映射
• 批处理支持: 支持多批次并行处理
• Python接口: 提供易用的Python API
• 高性能: 基于CUDA实现，充分利用GPU并行计算能力

• CUDA 11.0+
• Python 3.7+
• CMake 3.18+
• 支持CUDA的GPU

pip install -r requirements.txt

mkdir build
cd build
cmake ..
make -j$(nproc)

# 将编译好的.so文件复制到Python路径
cp grid_sampler_cuda.so ../

import numpy as np
import grid_sampler_cuda

# 创建输入数据 [N, C, H, W]
input_data = np.random.randn(1, 3, 4, 4).astype(np.float32)

# 创建网格数据 [N, H_out, W_out, 2]
# 网格坐标范围应在[-1, 1]
grid_data = np.random.randn(1, 2, 2, 2).astype(np.float32)
grid_data = np.clip(grid_data, -1, 1)

# 执行grid sampling
output = grid_sampler_cuda.grid_sampler(
    input_data,
    grid_data,
    mode="bilinear",        # 或 "nearest"
    padding_mode="zeros",   # 或 "border", "reflection"
    align_corners=False
)

print(f"输出形状: {output.shape}")

• input: 输入张量，形状为[N, C, H, W]
• grid: 网格张量，形状为[N, H_out, W_out, 2]，坐标范围[-1, 1]
• mode: 插值模式，"bilinear"或"nearest"
• padding_mode: 填充模式，"zeros"、"border"或"reflection"
• align_corners: 是否对齐角点，影响坐标映射方式

python test_grid_sampler.py

cd build
./test_cuda_kernel

执行grid sampling操作。

参数:

• input (numpy.ndarray): 输入张量 [N, C, H, W]
• grid (numpy.ndarray): 网格张量 [N, H_out, W_out, 2]
• mode (str, 可选): 插值模式，默认"bilinear"
• padding_mode (str, 可选): 填充模式，默认"zeros"
• align_corners (bool, 可选): 是否对齐角点，默认False

返回:

• numpy.ndarray: 输出张量 [N, C, H_out, W_out]

创建测试用的输入张量。

参数:

• batch (int): 批次大小
• channels (int): 通道数
• height (int): 高度
• width (int): 宽度

创建测试用的网格张量。

参数:

• batch (int): 批次大小
• height (int): 输出高度
• width (int): 输出宽度

• 使用双线性插值和最近邻插值算法
• 支持多种边界处理模式
• 优化的内存访问模式
• 支持任意批次大小和通道数

网格坐标从[-1, 1]映射到输入张量的像素坐标：

• align_corners=False: x = (grid_x + 1) * width / 2 - 0.5
• align_corners=True: x = (grid_x + 1) * (width - 1) / 2

• zeros: 超出边界的像素值为0
• border: 使用最近的边界像素值
• reflection: 使用反射填充

• 使用共享内存减少全局内存访问
• 优化的线程块大小和网格配置
• 使用CUDA的快速数学函数
• 支持流并行处理

1. CUDA版本不兼容

   • 确保CUDA版本 >= 11.0
   • 检查CUDA_HOME环境变量

2. 编译错误

   • 确保安装了所有依赖
   • 检查CMake版本 >= 3.18

3. 运行时错误

   • 检查GPU内存是否足够
   • 确保输入数据格式正确

编译时添加调试信息：

cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Debug ..
make

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• v1.0.0: 初始版本，支持基本的grid sampling功能