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tensorflow源码解析之common_runtime-device

时间:2018-09-01 12:41:58      阅读:160      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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  1. 核心概念
  2. device
  3. device_factory
  4. device_mgr
  5. device_set

1. 核心概念

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。

2. device

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。

3. device_set

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。

4. device_mgr

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。

5. DeviceFactory

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:

  • 对于同样一种设备类型,不同的注册可以由不同的权重,即同一个设备类型的不同实现,可以拥有不同的权重。权重主要被应用于以下两个方面:
  • (接上)第一,当我们需要为某一个特定的设备类型选择工厂时,拥有最高权重的工厂将会被选择。例如,如果有如下的两种注册信息
    Registrar<CPUFactory1>("CPU", 125);
    Registrar<CPUFactory2>("CPU", 150);
    那么当调用DeviceFactory::GetFactory("CPU")时,CPUFactory2将会被返回。
  • (接上)第二,当需要在DeviceSet中选择一种设备类型时,选择的顺序由权重priority决定。例如,对于以下的两种注册:
    Registrar<CPUFactory>("CPU",100);
    Registrar<GPUFactory>("GPU",200);
    则DeviceType("GPU")将会被优先选择。
  • 不同设备的默认权重如下: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

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