互操作

#include <cuvs/core/interop.hpp>

namespace cuvs::core

inline bool is_dlpack_device_compatible(DLTensor tensor)

检查 DLTensor 是否具有设备可访问的内存。当 DLDeviceType 的值为 kDLCUDA、kDLCUDAHost 或 kDLCUDAManaged 时，此函数返回 true。

参数:

tensor – [in] 要检查底层内存类型的 DLTensor 对象

返回值:

bool

inline bool is_dlpack_host_compatible(DLTensor tensor)

检查 DLTensor 是否具有主机可访问的内存。当 DLDeviceType 的值为 kDLCPU、kDLCUDAHost 或 kDLCUDAManaged 时，此函数返回 true。

参数:

tensor – 要检查底层内存类型的 DLTensor 对象

返回值:

bool

inline bool is_c_contiguous(DLManagedTensor *tensor)

检查 DLManagedTensor 是否具有行主序 (c-contiguous) 布局。

参数:

tensor – 要检查的 DLManagedTensor 对象

返回值:

bool

inline bool is_f_contiguous(DLManagedTensor *tensor)

检查 DLManagedTensor 是否具有列主序 (f-contiguous) 布局。

参数:

tensor – 要检查的 DLManagedTensor 对象

返回值:

bool

template<typename MdspanType, typename = raft::is_mdspan_t<MdspanType>>
inline MdspanType from_dlpack(

DLManagedTensor *managed_tensor

)

将 DLManagedTensor 转换为 mdspan 注意：此函数仅支持紧凑的行主序和列主序布局。

#include <raft/core/device_mdspan.hpp>
#include <raft/core/interop.hpp>
// We have a `DLManagedTensor` with `DLDeviceType == kDLCUDA`,
// `DLDataType.code == kDLFloat` and `DLDataType.bits == 8`
DLManagedTensor tensor;
// declare the return type
using mdpsan_type = raft::device_mdspan<float, int64_t, raft::row_major>;
auto mds = raft::core::from_dlpack<mdspan_type>(&tensor);

模板参数:

• MdspanType –

• typename –

参数:

managed_tensor – [in]

返回值:

MdspanType