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在framework部分,我们介绍了DeviceAttributes和DeviceBase两个结构,这些其实是为了我们今天要介绍的Device类做准备的。感兴趣的读者可以去回顾下前面讲过的内容。Device类只是对DeviceBase类的继承,没有添加更多新的数据成员,但提供了Compute计算接口。DeviceSet是一个设备集合类,而DeviceMgr与DeviceSet的不同点在于,它提供了设备管理的功能,为设备查找和计数提供了便利的数据结构。最后,DeviceFactory是为了产生某种类型的设备准备的工厂类,同样的设备类型(比如CPU)会对应不同的工厂,意味着不同的实现,而不同的工厂有着不同的权重。这里的权重是为了辅助我们选择某种类型的设备用的。
Device类,除了包含对内部私有数据的访问API之外,还包含了核心的计算API Compute,我们先来看一下它的结构:
class Device : public DeviceBase {
public:
virtual void Compute(OpKernel* op_kernel, OpKernelContext* context){
op_kernel->Compute(context);
}
virtual void ComputeAsync(AsyncOpKernel* op_kernel, OpKernelContext* context, AsyncOpKernel::DoneCallback done){
op_kernel->ComputeAsync(context, std::move(done));
}
//...
private:
const DeviceAttributes device_attributes_;
DeviceNameUtils::ParsedName parsed_name_;
OpSegment op_seg_;
ResourceMgr* rmgr_ = nullptr;
}
TF对于设备名称是有要求的,它必须满足这种格式:/job:_/replica:_/task:_/(gpu|cpu):_
,举个例子:/job:train/replica:0/task:3/gpu:2
。其中,Device类的数据成员parsed_name_就是对这种设备名称的拆解,感兴趣的读者可以自行看下ParsedName的定义。ResourceMgr和OpSegment我们之前在framework部分也都介绍过了。所以从数据角度讲,Device没有什么新鲜的,只是对原有的关于设备的数据做了一个整合。但从API的角度讲,它包含了一个计算接口Compute,实际上也就是对OpKernel中的Compute接口的封装。
DeviceSet是一个容器类,用于管理一个模型使用的不同设备。这个类相对比较简单,我们看它的结构:
class DeviceSet {
public:
//...
private:
std::vector<Device*> devices_;
std::unordered_map<string, Device*> device_by_name_;
Device* client_device_ = nullptr;
}
其中,device_by_name_是一个从设备全称到设备指针的映射,而client_device_是我们从devices_中挑选的,默认的客户端设备。
DeviceMgr顾名思义是一个设备管理类,其实它主要是提供了一系列数据结构来提高API的效率,比如,我们要查找一个给定设备名的设备指针,或者要对某种类型的设备计数。针对这种高频操作,DeviceMgr为其准备了高效的数据结构。类的结构如下:
class DeviceMgr {
public:
//...
private:
typedef gtl::InlinedVector<Device*, 8> DeviceVec;
DeviceVec devices_;
std::unordered_map<StringPiece, Device*, StringPiece::Hasher> device_map_;
core::Arena name_backing_store_;
std::unordered_map<string, int> device_type_counts_;
}
device_map_是为了提高查找指定名称的设备的效率,device_type_counts_是为了提高查找指定类型的设备数的效率。
正如刚才提到过的,DeviceFactory代表了某种设备(比如CPU)的某种实现的工厂类。下面我们看下DeviceFactory类的结构:
class DeviceFactory {
public:
static void Register(const string& device_type, DeviceFactory* factory, int priority);
static DeviceFactory* GetFactory(const string& device_type);
static Status AddDevices(const SessionOptions& options, const string& name_prefix, std::vector<Device*>* devices);
static Device* NewDevice(const string& type, const SessionOptions& options, const string& name_prefix);
virtual Status CreateDevices(const SessionOptions& options, const string& name_prefix, std::vector<Device*>* devices) = 0;
static int32 DevicePriority(const string& device_type);
};
看完这个类,我们感觉很疑惑,它提供了很多的API,但是没有数据成员,那它注册的那些工厂,存储在哪里呢?
别慌,我们在device_factory.cc文件中,找到了这样的定义:
struct FactoryItem {
std::unique_ptr<DeviceFactory> factory;
int priority;
};
std::unordered_map<string, FactoryItem>& device_factories(){
static std::unordered_map<string, FactoryItem>* factories = new std::unordered_map<string, FactoryItem>;
return *factories;
}
对于第二个函数,它内部定义了一个静态成员,因此相当于提供了一个全局的从设备类型名称到其生产工厂的映射。每当我们需要这个映射时,就调用这个函数。实际上,DeviceFactory的很多成员函数,就是这样实现的。
另外,TF还提供了一个Registrar类,为DeviceFactory提供了注册的入口:
template<class Factory> class Registrar {
public:
explicit Registrar(const string& device_type, int priority=50){
DeviceFactory::Register(device_type, new Factory(), priority);
}
};
它实际上是为某种设备类型注册其设备工厂。
关于设备工厂类,我们在代码中经常看到priority,对于权重,我们详细说明一下:
Registrar<CPUFactory1>("CPU", 125);
和Registrar<CPUFactory2>("CPU", 150);
DeviceFactory::GetFactory("CPU")
时,CPUFactory2将会被返回。Registrar<CPUFactory>("CPU",100);
和Registrar<GPUFactory>("GPU",200);
GPU:200,SYCL:200,GPUCompatibleCPU:70,ThreadPoolDevice:60,Default:50
。tensorflow源码解析之common_runtime-device
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原文地址:https://www.cnblogs.com/jicanghai/p/9569187.html