标签： cffi

好的，我们开始。 使用Python CFFI/Cython构建自定义ML Kernel：与PyTorch/TensorFlow的FFI接口集成 大家好，今天我们来探讨如何使用CFFI或Cython构建自定义机器学习（ML）内核，并将其通过外部函数接口（FFI）集成到PyTorch或TensorFlow中。 这是一个高级主题，涉及多个领域，包括C/C++编程、Python扩展、机器学习框架以及性能优化。 掌握这项技术可以让你充分利用硬件资源，加速模型训练和推理，或者实现框架本身不支持的特定算法。 1. 动机与背景 深度学习框架，如PyTorch和TensorFlow，提供了广泛的内置操作和层。 然而，在某些情况下，你可能需要实现自定义操作，例如： 性能优化： 特定硬件架构（如GPU或专用加速器）的优化。 新算法： 实现框架未提供的研究算法。 内存管理： 控制内存分配以满足特定需求。 Python虽然易于使用，但在计算密集型任务中往往性能不足。 C/C++提供了更高的性能，但直接在Python中编写C/C++代码比较复杂。 这就是CFFI和Cython等工具发挥作用的地方。 2. 技术选型 …

继续阅读“使用Python CFFI/Cython构建自定义ML Kernel：与PyTorch/TensorFlow的FFI接口集成”

Python CFFI调用Rust动态库：安全指针传递、错误处理与零拷贝数据交换 大家好，今天我们来探讨一个在高性能计算和异构系统集成中非常重要的主题：Python通过CFFI调用Rust动态库。具体来说，我们将深入研究如何在Python和Rust之间安全地传递指针，如何优雅地处理Rust代码中可能发生的错误，以及如何实现零拷贝的数据交换，从而最大化性能。 1. 为什么选择CFFI和Rust？ 在Python生态系统中，有多种方式可以调用C/C++代码，例如ctypes、Cython和CFFI。Rust作为一门系统级编程语言，以其内存安全、并发安全和零成本抽象而闻名。将Python与Rust结合，可以利用Python的易用性和丰富的库，同时获得Rust的性能优势。 CFFI (C Foreign Function Interface): CFFI提供了一种更现代、更灵活的方式来调用C代码，相比ctypes，它支持ABI模式和API模式，API模式允许更强的类型检查，减少出错的可能性，并且通常性能更好。 Rust: Rust的内存安全特性确保了我们编写的Rust代码不会出现悬垂指针、数据 …

继续阅读“Python CFFI调用Rust动态库：安全指针传递、错误处理与零拷贝数据交换”