tensorflow源码解析之framework-device
目录
- 什么是设备
- 设备属性描述
- device_base
- 关系图
- 涉及的文件
- 迭代记录
1. 什么是设备
“设备”是一个很容易引起混淆的概念,在TF中,设备device专指能够执行实际计算的计算设备,比如CPU,GPU,SYNC设备等等。因此,一定要跟机器的概念区分开,一台机器可以包含多个设备。
2. 设备属性描述
对设备有了一个清晰的概念之后,我们看下TF为了描述设备属性准备的proto,DeviceAttributes:
message DeviceAttributes {
string name = 1;
string device_type = 2;//设备类型
int64 memory_limit = 4;//内存大小
DeviceLocality locality = 5;//平台相关的,为支持数据有效传输而准备的数据
fixed64 incarnation = 6;//每个设备在初始化后会被赋予一个全局唯一的编号,这个编号必须不能为0
string physical_device_desc = 7;//该设备所对应的物理设备的字符串描述
};
关于其中locality字段的详细含义,笔者还没找到具体的应用,有知道的读者还请告知。
3. device_base
DeviceAttributes只是对设备属性的一些简单描述,真正的设备基类是DeviceBase,我们来看一下它的结构:
class DeviceBase {
public:
explicit DeviceBase(Env* env) : env_(env){}
//...
private:
Env* const env_;
CpuWorkerThreads* cpu_worker_threads_ = nullptr;
GpuDeviceInfo* gpu_device_info_ = nullptr;
Eigen::ThreadPoolDevice* eigen_cpu_device_ = nullptr;
};
我们看到,DeviceBase构造函数的参数是Env指针,这里的Env在lib文件夹中定义,是对操作系统相关功能的统一封装,包括了文件系统等功能,使framework的实现尽量对操作系统层透明。
另外,DeviceBase的私有成员中,还出现了两个没见过的类,分别是CpuWorkerThreads和GpuDeviceInfo,我们分别看下它们的定义:
struct CpuWorkerThreads {
int num_threads = 0;
thread::ThreadPool* workers = nullptr;
}
struct GpuDeviceInfo {
perftools::gputools::Stream* stream = nullptr;
DeviceContext* default_context = nullptr;
EventMgr* event_mgr = nullptr;
int gpu_id = -1;
};
可以看出,前者是一个对线程池的简单封装,后者用于描述GPU相关的信息,其中的stream是流执行器,我们在后面会详细介绍。EventMgr是一个事件管理器,用于响应特殊的事件。那么DeviceContext是什么呢?
class DeviceContext : public core::RefCounted {
public:
//...
virtual void CopyCPUTensorToDevice(const Tensor* cpu_tensor, Device* device, Tensor* device_tensor, StatusCallback done) const;
virtual void CopyDeviceTensorToCPU(const Tensor* device_tensor, StringPiece tensor_name, Device* device, Tensor* cpu_tensor, StatusCallback done);
};
它是一个基于引用计数的类,主要的API包含CPU和设备之间的张量拷贝。也就是说,任何一个GPU设备都包含了CPU张量与设备张量之间相互拷贝的API接口。
到这里我们总结一下,DeviceBase针对CPU设备,包含了一个CPU的线程池,和一个eigen_cpu_device,而对于GPU设备,包含了一个GpuDeviceInfo,这个结构中除了包含GPU执行器、事件响应器之外,还包含了一个DeviceContext,这个结构中包含了CPU和GPU之间相互拷贝张量的API。
4. 关系图
DeviceBase-.包含.->CpuWorkerThreads
CpuWorkerThreads-.包含.->thread::ThreadPool
DeviceBase-.包含.->GpuDeviceInfo
GpuDeviceInfo-.包含.->DeviceContext
core::RefCounted-->|派生|DeviceContext
DeviceBase-.包含.->Eigen::ThreadPoolDevice
DeviceContext-.包含.->CopyCPUTensorToDevice
DeviceContext-.包含.->CopyDeviceTensorToCPU
5. 涉及的文件
- device_attributes
- device_base
6. 迭代记录
- v1.0 2018-08-28 文档创建
- v2.0 2018-09-09 文档重构
tensorflow源码解析之framework-device的更多相关文章
- tensorflow源码解析之framework拾遗
把framework中剩余的内容,按照文件名进行了简单解析.时间原因写的很仓促,算是占个坑,后面有了新的理解再来补充. allocation_description.proto 一个对单次内存分配结果 ...
- tensorflow源码解析系列文章索引
文章索引 framework解析 resource allocator tensor op node kernel graph device function shape_inference 拾遗 c ...
- Tensorflow源码解析1 -- 内核架构和源码结构
1 主流深度学习框架对比 当今的软件开发基本都是分层化和模块化的,应用层开发会基于框架层.比如开发Linux Driver会基于Linux kernel,开发Android app会基于Android ...
- tensorflow源码解析之common_runtime-executor-上
目录 核心概念 executor.h Executor NewLocalExecutor ExecutorBarrier executor.cc structs GraphView ExecutorI ...
- tensorflow源码解析之common_runtime-executor-下
目录 核心概念 executor.h Executor NewLocalExecutor ExecutorBarrier executor.cc structs GraphView ExecutorI ...
- tensorflow源码解析之framework-allocator
目录 什么是allocator 内存分配器的管理 内存分配追踪 其它结构 关系图 涉及的文件 迭代记录 1. 什么是allocator Allocator是所有内存分配器的基类,它定义了内存分配器需要 ...
- tensorflow源码解析之common_runtime拾遗
把common_runtime中剩余的内容,按照文件名排序进行了简单的解析,时间原因写的很仓促,算是占个坑,后续有了新的理解再来补充. allocator_retry 有时候内存分配不可能一次完成,为 ...
- Tensorflow源码解析2 -- 前后端连接的桥梁 - Session
Session概述 1. Session是TensorFlow前后端连接的桥梁.用户利用session使得client能够与master的执行引擎建立连接,并通过session.run()来触发一次计 ...
- tensorflow源码解析之distributed_runtime
本篇主要介绍TF的分布式运行时的基本概念.为了对TF的分布式运行机制有一个大致的了解,我们先结合/tensorflow/core/protobuf中的文件给出对TF分布式集群的初步理解,然后介绍/te ...
- tensorflow源码解析之common_runtime-device
目录 核心概念 device device_factory device_mgr device_set 1. 核心概念 在framework部分,我们介绍了DeviceAttributes和Devic ...
随机推荐
- Springboot整合RocketMQ解决分布式事务
直接上代码: 代码结构如下: 依次贴出相关类: DataSource1Config: package com.example.demo.config;import org.apache.ibatis. ...
- StringUtils.isBlank(str)和StringUtils.isEmpty(str)的区别
1.StringUtils.isEmpty(CharSequence cs)实现源码 public static boolean isEmpty(CharSequence cs) { return c ...
- Java基础复习(四)
1.Integer与int的区别 int是java提供的8种原始数据类型之一.Java为每个原始类型提供了封装类,Integer是java为int提供的封装类.int的默认值为0,而Integer的默 ...
- linux_17
nginx负载均衡中常见的算法及原理有哪些? 用rewrite规则实现将所有到a域名的访问rewrite到b域名 实现反向代理客户端IP透传 利用LNMP实现wordpress站点搭建
- postman中环境变量的设置方法、使用方法和实际中常见使用场景
文中共介绍2种添加环境变量的方法.2种使用环境变量的方法,以及不同方法的适用范围. 文中给出了环境变量的两种常见使用场景:切换环境.动态参数关联(前一个请求的响应作为下一个请求的入参) 2种添加环境变 ...
- Spring系列11:@ComponentScan批量注册bean
回顾 在前面的章节,我们介绍了@Comfiguration和@Bean结合AnnotationConfigApplicationContext零xml配置文件使用Spring容器的方式,也介绍了通过& ...
- 搭建 NFS 服务 & 实时同步
今日内容 NFS简介 实现 NFS 文件同步功能 NFS 配置详解 统一用户 搭建 web 服务 NFS 实现文件共享 内容详细 1.NFS 简介 1.1 介绍 实现多台 web 服务器可以共享数据资 ...
- Mybatis结果映射器resultMap的基本用法
<mapper namespace="全局唯一的名称空间"> <resultMap id="本namespace下唯一" type=" ...
- 痞子衡嵌入式:介绍i.MXRT定时器PIT的多通道链接模式及其在coremark测试工程里的应用
大家好,我是痞子衡,是正经搞技术的痞子.今天痞子衡给大家介绍的是i.MXRT定时器PIT的多通道链接模式及其在coremark测试里的应用. 早在 2018 年 i.MXRT 系列跨界处理器刚推出的时 ...
- 微信小程序常见两种登陆注册方式(一)
普通登录注册以及用户授权登陆 普通登陆注册 概述 此功能的实现简单的借助了微信小程序的云开发,具体在哪里使用,我会标出来.对于用户名.账号.密码都做了简单的校验.主要练手功能的实现,样式只做了简单的编 ...