import torch.backends.cudnn as cudnn
cudnn.benchmark = True

可以在 PyTorch 中对模型里的卷积层进行预先的优化，也就是在每一个卷积层中测试 cuDNN 提供的所有卷积实现算法，然后选择最快的那个。这样在模型启动的时候，只要额外多花一点点预处理时间，就可以较大幅度地减少训练时间。
适用于网络稳定固定输入尺寸大小时候使用，batchsize固定。

// 具体位置的网址：https://github.com/pytorch/pytorch/blob/b5fa9a340a0d174131ad0a452c395860d571b5b0/aten/src/ATen/native/cudnn/Conv.cpp#L701
template<typename perf_t>
void findAlgorithm(const ConvolutionArgs& args, bool benchmark, perf_t* algoPerf) {
  using search = algorithm_search<perf_t>;
  auto& cache = search::cache();

  // 如果缓存里面已经对该卷积场景优化的结果了，那么就直接返回，不找了
  if (cache.find(args.params, algoPerf)) {
    return;
  }

  // 如果在 PyTorch 程序中设置了 torch.backends.cudnn.deterministic=True,
  // 并且 cudnn.benchmark == False的话，那么就选那个默认的卷积算法，返回
  if (args.params.deterministic && !benchmark) {
    algoPerf->algo = search::DEFAULT_ALGO;
    if (args.params.dataType == CUDNN_DATA_HALF) {
      algoPerf->mathType = CUDNN_TENSOR_OP_MATH;
    } else {
      algoPerf->mathType = CUDNN_DEFAULT_MATH;
    }
    search::getWorkspaceSize(args, algoPerf->algo, &(algoPerf->memory));
    return;
  }

  // 再次检查一下缓存中有没有已经对该卷积场景做过选择，
  // recheck 的原因是可能其他线程可能在此期间优化过了
  if (benchmark) {
    if (cache.find(args.params, algoPerf)) {
      // re-check cache since another thread may have benchmarked the algorithm
      return;
    }
  }

  // 好，如果前边三关都过了的话，确实之前没有对该场景做出过优化，
  // 那就调用 search::findAlgorithm 来做 benchmarking。
  // 至于何为 search::findAlgorithm 函数，等等看下边。
  auto perfResults = search::findAlgorithm(args, benchmark);

  // 如果 findAlgorithm 程序运行成功了，并且程序不要求 determinnistic,
  // 使用 findAlgorithm 的结果
  // 否则的话，要求 deterministic，还是返回默认的卷积算法
  // for deterministic algo, look at all the perf results and return the best
  // deterministic algo
  if (perfResults.status == CUDNN_STATUS_SUCCESS &&
      !(args.params.deterministic && perfResults.determinism != CUDNN_DETERMINISTIC)) {

      // if benchmarking, map the original params with the found algo+math type for re-use
      if (benchmark) {
        // cache 只存需要 benchmark 的结果
        cache.insert(args.params, perfResults);

        // Free the cached blocks in our caching allocator. They are
        // needed here because the above benchmarking uses a huge amount of memory,
        // e.g. a few GBs.
        c10::cuda::CUDACachingAllocator::emptyCache();
      }

      *algoPerf = perfResults;
  } else {
      algoPerf->algo = search::DEFAULT_ALGO;
      if (args.params.dataType == CUDNN_DATA_HALF) {
        algoPerf->mathType = CUDNN_TENSOR_OP_MATH;
      } else {
        algoPerf->mathType = CUDNN_DEFAULT_MATH;
      }
      search::getWorkspaceSize(args, algoPerf->algo, &(algoPerf->memory));
  }
}


// 选择卷积 forward 算法的函数
// 具体位置的网址: https://github.com/pytorch/pytorch/blob/b5fa9a340a0d174131ad0a452c395860d571b5b0/aten/src/ATen/native/cudnn/Conv.cpp#L504
template<>
struct algorithm_search<cudnnConvolutionFwdAlgoPerf_t> {
  using perf_t = cudnnConvolutionFwdAlgoPerf_t;
  using algo_t = cudnnConvolutionFwdAlgo_t;

  // 默认算法来了！
  static constexpr auto DEFAULT_ALGO = CUDNN_CONVOLUTION_FWD_ALGO_IMPLICIT_PRECOMP_GEMM;
  static BenchmarkCache<perf_t>& cache() { return fwd_algos; }

  static perf_t findAlgorithm(const ConvolutionArgs& args, bool benchmark) {
    // CuDNN 实现的 forward 算法，任君选择：
    static const algo_t algos[] = {
         CUDNN_CONVOLUTION_FWD_ALGO_GEMM,
         CUDNN_CONVOLUTION_FWD_ALGO_FFT,
         CUDNN_CONVOLUTION_FWD_ALGO_FFT_TILING,
         CUDNN_CONVOLUTION_FWD_ALGO_IMPLICIT_GEMM,
         CUDNN_CONVOLUTION_FWD_ALGO_IMPLICIT_PRECOMP_GEMM,
         CUDNN_CONVOLUTION_FWD_ALGO_DIRECT,
         CUDNN_CONVOLUTION_FWD_ALGO_WINOGRAD,
         CUDNN_CONVOLUTION_FWD_ALGO_WINOGRAD_NONFUSED,
    };
    static constexpr int num_algos = CUDNN_CONVOLUTION_FWD_ALGO_COUNT;
    static_assert(sizeof(algos) / sizeof(algos[0]) == num_algos,
                  "Missing cuDNN convolution forward algorithms");
    int perf_count;
    std::unique_ptr<perf_t[]> perf_results(new perf_t[num_algos]);

    // 如果不进行 benchmark 的话，就是我们什么都不设置，PyTorch 默认情况下，
    // 会调用 cudnnGetConvolutionForwardAlgorithm_v7 ！
    if (!benchmark) {
      AT_CUDNN_CHECK(cudnnGetConvolutionForwardAlgorithm_v7(
          args.handle,
          args.idesc.desc(),
          args.wdesc.desc(),
          args.cdesc.desc(),
          args.odesc.desc(),
          num_algos,
          &perf_count,
          perf_results.get()));
    } else { // 如果使用 benchmark，会调用 cudnnFindConvolutionForwardAlgorithmEx ！
      size_t max_ws_size = getMaxWorkspaceSize(args, algos, num_algos);
      Workspace ws(max_ws_size);
      AT_CUDNN_CHECK(cudnnFindConvolutionForwardAlgorithmEx(
          args.handle,
          args.idesc.desc(), args.input.data_ptr(),
          args.wdesc.desc(), args.weight.data_ptr(),
          args.cdesc.desc(),
          args.odesc.desc(), args.output.data_ptr(),
          num_algos,
          &perf_count,
          perf_results.get(),
          ws.data,
          ws.size));
    }
    return getBestAlgorithm<perf_t>(perf_results.get(), args, perf_count);
  }