【启航计划】PaddlePaddle PHI算子库CUDA Kernel规范化

[YqGe585]

背景

飞桨在3.1 版本推出了 类 CUDA 硬件接入方案。该方案在 Custom Device硬件接入方案 的基础上进行了升级，最大的特点是可以 复用飞桨 PHI 算子库中的大量 CUDA Kernel。 当前此方案已经成功接入沐曦(metax_gpu)和天数智芯(iluvatar_gpu)。

然而，目前PHI 算子库中的部分 CUDA Kernel 并未考虑被其他模块复用的情况，导致出现以下问题： 部分 Kernel 缺少函数声明，类 CUDA 硬件在复用时不得不直接 #include .cu 源文件，这不符合代码规范。

因此，本次活动旨在对 PHI算子库的 CUDA Kernel 进行规范化修复：

• 在Paddle仓库中为缺少头文件的 Kernel 新增对应声明文件（.h）；
• 修复 PaddleCustomDevice 仓库中错误的 #include cu 用法，改为 #include 正确的头文件。

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涉及范围

• 涉及仓库

  1. Paddle
  2. PaddleCustomDevice

• 影响文件
  在 PaddleCustomDevice 仓 中，所有被 #include 到注册文件中的算子 Kernel .cu 源文件，共 136 个。
  具体文件列表见下方表格：

任务

修复目标

1. 在 PaddlePaddle 仓库 中为缺少声明的 Kernel 新增头文件；
2. 在 PaddleCustomDevice 仓库 中修改错误的 #include *.cu，改为 #include 新增的头文件，同时把Kernel的实现代码正确的添加到CMakelists编译列表中。需要修改的代码只出现在backends/metax_gpu和backends/iluvatar_gpu这两个目录下。
3. 部分完成&仅报名的任务，都可以接着做。

序号	文件名称	认领人 / 状态 / PR号
1	paddle/phi/kernels/fusion/gpu/distributed_fused_lamb_init_kernel.cu	@Le-soleile #2004 #76694 @YqGe585
2	paddle/phi/kernels/fusion/gpu/fused_bias_act_kernel.cu	@Le-soleile #75506 #2004
3	paddle/phi/kernels/fusion/gpu/fused_bias_dropout_residual_layer_norm_grad_kernel.cu	@wanglezz #75601 #2090
4	paddle/phi/kernels/fusion/gpu/fused_bias_dropout_residual_layer_norm_kernel.cu	@wanglezz #75625 #2090
5	paddle/phi/kernels/fusion/gpu/fused_embedding_eltwise_layernorm_kernel.cu	@wanglezz #75626 #2090
6	paddle/phi/kernels/fusion/gpu/fused_layernorm_kernel.cu	@WanRui37 #75532
7	paddle/phi/kernels/fusion/gpu/fused_seqpool_cvm_grad_kernel.cu	@SpongeBob0318 #75531 #75536 #2007 #2008
8	paddle/phi/kernels/fusion/gpu/fused_seqpool_cvm_kernel.cu	@SpongeBob0318 #75537 #2009
9	paddle/phi/kernels/fusion/gpu/fused_softmax_mask_grad_kernel.cu	@SpongeBob0318 #75538 #2010
10	paddle/phi/kernels/fusion/gpu/fused_softmax_mask_kernel.cu	@youge325 #75655 #2072
11	paddle/phi/kernels/fusion/gpu/fused_softmax_mask_upper_triangle_kernel.cu	@Le-soleile #2209 #2236
12	paddle/phi/kernels/fusion/gpu/fused_stack_transpose_quant_kernel.cu	@youge325 #75658 #2045
13	paddle/phi/kernels/fusion/gpu/fused_transpose_split_quant_kernel.cu	@SpongeBob0318 #75539 #2011
14	paddle/phi/kernels/fusion/gpu/fused_transpose_wlch_split_quant_kernel.cu	@SpongeBob0318 #75540 #2012
15	paddle/phi/kernels/fusion/gpu/fusion_group_kernel.cu	@SpongeBob0318 #75541 #2013
16	paddle/phi/kernels/fusion/gpu/masked_multihead_attention_kernel.cu	@Le-soleile #75706 #2100
17	paddle/phi/kernels/fusion/gpu/qkv_unpack_mha_kernel.cu	@Le-soleile #75707 #2100
18	paddle/phi/kernels/fusion/gpu/skip_layernorm_kernel.cu	@SpongeBob0318 #75542 #2014
19	paddle/phi/kernels/gpu/affine_channel_grad_kernel.cu	@SpongeBob0318 #75543 #2015 #2025 #2029
20	paddle/phi/kernels/gpu/affine_channel_kernel.cu	@SpongeBob0318 #75545 #2016
21	paddle/phi/kernels/gpu/ap_facade_kernel.cu	@youge325 #75659 #2046 @Echo-Nie #75657 #2043
22	paddle/phi/kernels/gpu/ap_trivial_fusion_begin_kernel.cu	@youge325 #75660 #2073
23	paddle/phi/kernels/gpu/ap_trivial_fusion_end_kernel.cu	@youge325 #75661 #2092
24	paddle/phi/kernels/gpu/ap_variadic_kernel.cu	@youge325 #75662 #2093
25	paddle/phi/kernels/gpu/argsort_grad_kernel.cu	@Patrisam #2169
26	paddle/phi/kernels/gpu/barrier_kernel.cu	@youge325 #75663 #2094
27	paddle/phi/kernels/gpu/bce_loss_grad_kernel.cu	@Luxorion-12
28	paddle/phi/kernels/gpu/bce_loss_kernel.cu	@tjujingzong #2123
29	paddle/phi/kernels/gpu/binomial_kernel.cu	@tjujingzong #2123 #76487
30	paddle/phi/kernels/gpu/bmm_grad_kernel.cu	@tjujingzong #2123
31	paddle/phi/kernels/gpu/bmm_kernel.cu	@tjujingzong #2123
32	paddle/phi/kernels/gpu/box_clip_kernel.cu	@algorithm1832 #75592 #2021
33	paddle/phi/kernels/gpu/c_concat_kernel.cu	@algorithm1832 #75648 #2052
34	paddle/phi/kernels/gpu/c_embedding_grad_kernel.cu	@algorithm1832 #2036
35	paddle/phi/kernels/gpu/c_scatter_kernel.cu	@algorithm1832 #75653 #2059
36	paddle/phi/kernels/gpu/c_softmax_with_cross_entropy_grad_kernel.cu	@youge325 #75664 #2095
37	paddle/phi/kernels/gpu/cast_kernel.cu	@Patrisam #2153
38	paddle/phi/kernels/gpu/class_center_sample_kernel.cu	@Patrisam #76374 #2168
39	paddle/phi/kernels/gpu/collect_fpn_proposals_kernel.cu	@youge325 #75665 #2096
40	paddle/phi/kernels/gpu/comm_init_all_kernel.cu	@youge325 #75666 #2097
41	paddle/phi/kernels/gpu/complex_kernel.cu	@Le-soleile #2209 #2236 #76774
42	paddle/phi/kernels/gpu/correlation_grad_kernel.cu	@tjujingzong #75633 #2047
43	paddle/phi/kernels/gpu/correlation_kernel.cu	@youge325 #75667 #2098
44	paddle/phi/kernels/gpu/ctc_align_kernel.cu	@Le-soleile #2237
45	paddle/phi/kernels/gpu/cvm_grad_kernel.cu	@Le-soleile #75704 #2100
46	paddle/phi/kernels/gpu/cvm_kernel.cu	@Le-soleile #75703 #2100
47	paddle/phi/kernels/gpu/deformable_conv_grad_kernel.cu	@123wjr #2178
48	paddle/phi/kernels/gpu/deformable_conv_kernel.cu	@123wjr #2178
49	paddle/phi/kernels/gpu/elementwise_grad_kernel.cu	@LiaoYFBH #2129 #2155
50	paddle/phi/kernels/gpu/embedding_with_scaled_gradient_grad_kernel.cu	@LiaoYFBH #2150 @metax666 #2174
51	paddle/phi/kernels/gpu/exponential_kernel.cu	@LiaoYFBH #2222
52	paddle/phi/kernels/gpu/flip_kernel.cu	@LiaoYFBH #2240
53	paddle/phi/kernels/gpu/fused_token_prune_kernel.cu	@Le-soleile #75701 #2100
54	paddle/phi/kernels/gpu/gather_grad_kernel.cu
55	paddle/phi/kernels/gpu/gelu_grad_kernel.cu	@Patrisam #2170
56	paddle/phi/kernels/gpu/global_gather_kernel.cu	@Le-soleile #75700 #2142 #2191
57	paddle/phi/kernels/gpu/global_scatter_kernel.cu	@Le-soleile #75699 #2142 #2191
58	paddle/phi/kernels/gpu/group_norm_grad_kernel.cu	@algorithm1832 #2198 @Le-soleile #2209
59	paddle/phi/kernels/gpu/group_norm_kernel.cu	@algorithm1832 #76524 @Le-soleile #2209
60	paddle/phi/kernels/gpu/gru_kernel.cu	@algorithm1832 #75845 #2126
61	paddle/phi/kernels/gpu/index_add_grad_kernel.cu	@algorithm1832 #2068 #2071
62	paddle/phi/kernels/gpu/interpolate_grad_kernel.cu	@algorithm1832 #75974 #2127
63	paddle/phi/kernels/gpu/interpolate_kernel.cu	@algorithm1832 #76261 #2163
64	paddle/phi/kernels/gpu/kldiv_loss_grad_kernel.cu	@algorithm1832 #2117
65	paddle/phi/kernels/gpu/kldiv_loss_kernel.cu	@algorithm1832 #2197 @Le-soleile #2209
66	paddle/phi/kernels/gpu/l1_norm_grad_kernel.cu	@Le-soleile #75647 #2142 #2191
67	paddle/phi/kernels/gpu/l1_norm_kernel.cu	@Le-soleile #2210
68	paddle/phi/kernels/gpu/label_smooth_grad_kernel.cu	@Le-soleile #2210
69	paddle/phi/kernels/gpu/label_smooth_kernel.cu	@Le-soleile #2210
70	paddle/phi/kernels/gpu/lamb_kernel.cu	@Le-soleile #2210
71	paddle/phi/kernels/gpu/lgamma_kernel.cu	@Le-soleile #2210
72	paddle/phi/kernels/gpu/log_softmax_grad_kernel.cu	@Le-soleile #2210
73	paddle/phi/kernels/gpu/logsumexp_kernel.cu	@Le-soleile #2210
74	paddle/phi/kernels/gpu/lookup_table_grad_kernel.cu	@Le-soleile #75645 #2142 #2191
75	paddle/phi/kernels/gpu/lookup_table_kernel.cu	@Le-soleile #75645 #2142 #2191
76	paddle/phi/kernels/gpu/lu_solve_kernel.cu	@Forest-Lee
77	paddle/phi/kernels/gpu/margin_cross_entropy_kernel.cu	@Forest-Lee
78	paddle/phi/kernels/gpu/matrix_power_grad_kernel.cu	@Forest-Lee
79	paddle/phi/kernels/gpu/matrix_power_kernel.cu	@SidusAntares #2270
80	paddle/phi/kernels/gpu/mean_all_grad_kernel.cu	@Patrisam #2171
81	paddle/phi/kernels/gpu/moe_unpermute_kernel.cu	@Le-soleile #75644 #2142 #2192
82	paddle/phi/kernels/gpu/momentum_kernel.cu	@Le-soleile #2238
83	paddle/phi/kernels/gpu/mp_allreduce_sum_kernel.cu	@fsylmxx #76503 #76561 #2218
84	paddle/phi/kernels/gpu/multiclass_nms3_kernel.cu	@fsylmxx #76548 #2220
85	paddle/phi/kernels/gpu/multiplex_grad_kernel.cu	@fsylmxx #2204
86	paddle/phi/kernels/gpu/nonzero_kernel.cu	@dakelong #76547 #2232
87	paddle/phi/kernels/gpu/pad3d_kernel.cu	@dakelong
88	paddle/phi/kernels/gpu/partial_allgather_kernel.cu	@Le-soleile #75643 #2142 #2192
89	paddle/phi/kernels/gpu/partial_concat_grad_kernel.cu	@Le-soleile #75642 #2142 #2192
90	paddle/phi/kernels/gpu/partial_concat_kernel.cu	@Le-soleile #2239 #76797
91	paddle/phi/kernels/gpu/partial_recv_kernel.cu	@Le-soleile #75641 #2142 #2192
92	paddle/phi/kernels/gpu/partial_send_kernel.cu	@Le-soleile #75640 #2142 #2192
93	paddle/phi/kernels/gpu/psroi_pool_grad_kernel.cu	@xxiu1 #75938 #2088
94	paddle/phi/kernels/gpu/quantize_linear_kernel.cu	@LiaoYFBH #2250 #76792 @Le-soleile #2252
95	paddle/phi/kernels/gpu/reduce_kernel.cu	@LiaoYFBH #76781 @Le-soleile #2252
96	paddle/phi/kernels/gpu/repeat_interleave_grad_kernel.cu	@LiaoYFBH @Le-soleile #2252
97	paddle/phi/kernels/gpu/repeat_interleave_kernel.cu	@LiaoYFBH @Le-soleile #2252
98	paddle/phi/kernels/gpu/rmsprop_kernel.cu	@LiaoYFBH @Le-soleile #2252
99	paddle/phi/kernels/gpu/roi_align_grad_kernel.cu	@LiaoYFBH @Le-soleile #2252
100	paddle/phi/kernels/gpu/roi_align_kernel.cu	@Le-soleile #2005
101	paddle/phi/kernels/gpu/row_conv_grad_kernel.cu	@Le-soleile #75554 #2142 #2193
102	paddle/phi/kernels/gpu/row_conv_kernel.cu	@Le-soleile #75562 #2142 #2193
103	paddle/phi/kernels/gpu/seed_kernel.cu	@Le-soleile #75577 #2142 #2193
104	paddle/phi/kernels/gpu/sequence_expand_kernel.cu	@Le-soleile #75578 #2142 #2193
105	paddle/phi/kernels/gpu/set_value_kernel.cu	@Le-soleile #2018
106	paddle/phi/kernels/gpu/shuffle_channel_grad_kernel.cu	@Le-soleile #75580 #2142 #2193 #76798
107	paddle/phi/kernels/gpu/shuffle_channel_kernel.cu	@Le-soleile #2020 #75608 #2142 #2206
108	paddle/phi/kernels/gpu/soft_relu_grad_kernel.cu	@Le-soleile #75581 #2142 #2206
109	paddle/phi/kernels/gpu/spectral_norm_grad_kernel.cu	@Le-soleile #2027
110	paddle/phi/kernels/gpu/spectral_norm_kernel.cu	@Le-soleile #2028
111	paddle/phi/kernels/gpu/stack_grad_kernel.cu	@Forest-Lee #2293
112	paddle/phi/kernels/gpu/stft_grad_kernel.cu	@Le-soleile #75614 #2142 #2206
113	paddle/phi/kernels/gpu/sync_batch_norm_grad_kernel.cu
114	paddle/phi/kernels/gpu/top_k_kernel.cu
115	paddle/phi/kernels/gpu/uniform_random_batch_size_like_kernel.cu	@Le-soleile #75615 #2142 #2206
116	paddle/phi/kernels/gpu/weighted_sample_neighbors_kernel.cu	@WHoutstanding #2283 #77134
117	paddle/phi/kernels/gpu/yolo_box_head_kernel.cu	@Le-soleile #75616 #2142 #2206
118	paddle/phi/kernels/gpu/yolo_box_post_kernel.cu	@Le-soleile #75636 #2142 #2207
119	paddle/phi/kernels/kps/elementwise_kernel.cu
120	paddle/phi/kernels/legacy/gpu/cal_aux_loss_grad_kernel.cu	@Le-soleile #75637 #2142 #2207
121	paddle/phi/kernels/legacy/gpu/cal_aux_loss_kernel.cu	@Le-soleile #75639 #2142 #2207
122	paddle/phi/kernels/legacy/gpu/expand_modality_expert_id_kernel.cu	@Le-soleile #75708 #2142 #2207
123	paddle/phi/kernels/legacy/gpu/ext_build_src_rank_and_local_expert_id_kernel.cu	@Le-soleile #75709 #2142 #2207
124	paddle/phi/kernels/legacy/gpu/fp8_quant_blockwise_kernel.cu	@Le-soleile #75710 #2142 #2208
125	paddle/phi/kernels/legacy/gpu/int_bincount.cu	@LingmaFuture
126	paddle/phi/kernels/legacy/gpu/layer_norm_cuda_kernel.cu	@LingmaFuture
127	paddle/phi/kernels/legacy/gpu/moe_combine_grad_kernel.cu	@ADchampion3 #76690 #2244
128	paddle/phi/kernels/legacy/gpu/moe_combine_kernel.cu	@ADchampion3 #76690 #2244
129	paddle/phi/kernels/legacy/gpu/moe_combine_no_weight_kernel.cu	@ADchampion3 #76690 #2244
130	paddle/phi/kernels/legacy/gpu/moe_gate_dispatch_grad_kernel.cu	@ADchampion3 #76690 #2244
131	paddle/phi/kernels/legacy/gpu/moe_gate_dispatch_kernel.cu	@ADchampion3 #76690 #2244
132	paddle/phi/kernels/legacy/gpu/moe_gate_dispatch_permute_grad_kernel.cu	@Le-soleile #75711 #2142 #2208
133	paddle/phi/kernels/legacy/gpu/moe_gate_dispatch_permute_kernel.cu	@Le-soleile #75713 #2142 #2208
134	paddle/phi/kernels/legacy/gpu/moe_ops_partial_nosoftmaxtopk_grad_kernel.cu	@Le-soleile #75714 #2142 #2208
135	paddle/phi/kernels/legacy/gpu/moe_ops_partial_nosoftmaxtopk_kernel.cu	@Le-soleile #75715 #2142 #2208
136	paddle/phi/kernels/legacy/kps/compare_kernel.cu	@LiaoYFBH #2255

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示例修复&代码提交方式

请参考 #75226 (comment)

认领方式

请大家以 comment 的形式认领任务，如：

【报名】：1、3、2-3

• 多个任务之间需要使用中文顿号分隔，报名多个连续任务可用横线表示，如 1-2
• PR 提交格式：
  • 两个仓库分别提交 PR，Paddle 的 PR 合入后，再提交 PaddleCustomDevice 的 PR
  • 两个仓库的 PR 标题均以 【CUDA Kernel No.xxx】 开头，注明任务编号
  • Paddle 仓库的 PR 标题以 -part 结尾

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看板信息

任务方向	任务数量	提交作品 / 任务认领	提交率	完成	完成率
CUDA Kernel规范化	136	125 / 132	91.91%	99	72.79%

统计信息

排名不分先后 @Le-soleile (39) @wanglezz (3) @SpongeBob0318 (9) @youge325 (11) @Patrisam (4) @tjujingzong (5) @algorithm1832 (11) @123wjr (2) @LiaoYFBH (4) @SidusAntares (1) @fsylmxx (3) @dakelong (1) @xxiu1 (1) @ADchampion3 (5)

[YqGe585]

示例修复

以 paddle/phi/kernels/legacy/gpu/moe_gate_dispatch_kernel.cu 为例。

1. 问题现状

在 PaddleCustomDevice 仓库 中可以看到以下两个注册文件直接 #include 了 .cu 源文件：

• backends/metax_gpu/kernels/ernie_core/moe_gate_dispatch_kernel_register.cu
• backends/iluvatar_gpu/kernels/ernie_core/moe_gate_dispatch_kernel_register.cc

错误示例

#include "paddle/phi/core/kernel_registry.h"
#include "paddle/phi/kernels/legacy/gpu/moe_gate_dispatch_kernel.cu"  //NOLINT

PD_CUSTOM_KERNEL_REGISTER(moe_gate_dispatch,
                          metax_gpu,
                          ALL_LAYOUT,
                          phi::MoeGateDispatchKernel,
                          float,
                          double,
                          phi::dtype::float16,
                          phi::dtype::bfloat16) {}

这种写法不符合规范，需要通过新增头文件来解决。

---

2. 在 Paddle 仓库中新增 Kernel 头文件

首先需要在 Paddle 仓库 中为该 Kernel 添加声明头文件。
具体规范可以参考：飞桨 C++ 算子开发流程。

由于该 Kernel 在 GPU 和 XPU 上都有实现，因此头文件应放在：

paddle/phi/kernels/

示例头文件内容

#pragma once

#include "paddle/phi/core/dense_tensor.h"
#include "paddle/utils/optional.h"

namespace phi {

template <typename T, typename Context>
void MoeGateDispatchKernel(const Context &dev_ctx,
                           const DenseTensor &x,
                           const DenseTensor &gate_logits,
                           const paddle::optional<DenseTensor> &corr_bias,
                           const int64_t k,
                           const int64_t capacity,
                           const bool use_pad,
                           DenseTensor *y,
                           DenseTensor *combine_weights,
                           DenseTensor *scatter_index,
                           DenseTensor *expert_offset,
                           DenseTensor *expert_id);

}  // namespace phi

随后在以下文件中 #include 新增的头文件：

• paddle/phi/kernels/legacy/gpu/moe_gate_dispatch_kernel.cu
• paddle/phi/kernels/xpu/moe_gate_dispatch_kernel.cc

完成修改后，在本地验证 GPU 编译通过，并使用 pre-commit 工具 检查代码格式。
确认无误后即可提交 PR，等待 CI 全部通过后即可合入。
示例 PR

⚠️ 注意：

如果 Paddle仓库CI 流水线出现报错，但你认为报错原因 与 PR 无关（例如网络问题、某些机器显存不足，或性能测试因随机原因未达标等），可以在 PR 下方评论：

/re-run all-failed

来 重新触发 流水线。

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3. 修改 PaddleCustomDevice 仓库

⚠️注意：必须在 Paddle PR 合入后，才能修改 PaddleCustomDevice 仓库。
这是因为 Paddle 作为 PaddleCustomDevice 的子模块，每天会自动更新依赖。

具体修改步骤：

1. 将以下两个注册文件中的 #include 改为引用新增的头文件：

   • backends/metax_gpu/kernels/ernie_core/moe_gate_dispatch_kernel_register.cu
   • backends/iluvatar_gpu/kernels/ernie_core/moe_gate_dispatch_kernel_register.cc

2. 在对应的 CMakeLists.txt 中，确保 Kernel 源文件已加入编译列表：

   • backends/metax_gpu/CMakeLists.txt
   • backends/iluvatar_gpu/CMakeLists.txt

   示例：

   file(
     GLOB
     CUDA_SRCS
     ......
     ${PADDLE_SOURCE_DIR}/paddle/phi/kernels/legacy/gpu/moe_gate_dispatch_kernel.cu
   )

---

4. PaddleCustomDevice仓库代码提交

完成修改后，提交 PR 到 PaddleCustomDevice 仓库，确保所修改硬件的CI流水线均通过。一定要确保metax-gpu-test和
PR-CI-IXUCA的流水线通过。
如果流水线出现问题，可以进入流水线状态页面，点击右上角的重新构建。

⚠️ 注意：

如果 PaddleCustomDevice仓库的CI 流水线出现报错，但你认为报错原因 与 PR 无关（例如网络问题、某些机器显存不足，或性能测试因随机原因未达标等），可以点击报错流水线中右上角的重新构建来重新触发流水线。

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代码提交方式

参与修复前，请先阅读以下文档和规范：

1. 代码规范

   • 飞桨开发规范文档
   • 贡献代码流程

2. 算子开发流程

   • 飞桨 C++ 算子开发流程
   • 特别关注 Kernel 函数声明部分，确保新增头文件中声明完整。

3. 开发分支

   • 基于 Paddle/develop 和 PaddleCustomDevice/develop 分支进行开发。

4. 本地验证

   • 修改完成后，在本地完成PaddlePaddle的编译验证，确保功能正确，PaddleCustomDevice暂时无需在本地编译，只需要提交PR到CUDAKernelfix分支后人工检查。

5. 提交 PR

   • 两个仓库分别提交 PR，Paddle 的 PR 合入后，再提交 PaddleCustomDevice 的 PR：
     • Paddle：提交新增的头文件
     • PaddleCustomDevice：修改 #include 的引用方式，以及在 CMakelists 中添加需要编译的 Kernel 源文件。
   • PR 标题格式： Paddle 仓库的 PR 标题以 -part 结尾

     【CUDA Kernel No.xxx】xxx算子Kernel修复
     

---

[Le-soleile]

【报名】：1

[Le-soleile]

【报名】：1

这个.h文件已经存在了：
/home/aistudio/Paddle/paddle/phi/kernels/distributed_fused_lamb_init_kernel.h
还需要什么修改吗

[Le-soleile]

【报名】：2

[WanRui37]

【报名】：6

[YqGe585]

这个.h文件已经存在了： /home/aistudio/Paddle/paddle/phi/kernels/distributed_fused_lamb_init_kernel.h 还需要什么修改吗

Paddle仓中就不需要改什么了，可以看下PaddleCustomDevice仓库是否需要修改

[SpongeBob0318]

【报名】：7

[Le-soleile]

【报名】：100 -110