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OneFlow源码解析：Tensor类型体系与Local Tensor

2年前 (2022) 程序员胖胖胖虎阿
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OneFlow源码解析：Tensor类型体系与Local Tensor

撰文｜郑建华
更新｜赵露阳

tensor和op是神经网络模型最基本的组件：op是模型的节点，tensor是连接节点的边。然而，构建一个tensor并不仅仅是构造一个对象那么简单，至少要考虑以下问题：

  • 要支持节点本地的local tensor，以及分布式的global tensor；
  • 要支持eager和lazy执行模式；
  • 要支持不同的数据类型，包括float、double、int等；
  • 要支持不同设备。

1

创建tensor的方法

与PyTorch类似，在OneFlow中也可以通过两种主要的方式来创建tensor：Tensor和tensor。这两种方式最终都会创建出OneFlow内部的C++ Tensor对象，即对应Python层的flow.Tensor类型。

1.1 Tensor

Python层的Tensor是在tensor.py（https://github.com/Oneflow-In...）中引入的，通过python c api注册的Tensor类型对象，此对象在MakeTensorType
（https://github.com/Oneflow-In...）中被定义和返回。

在MakeTensorType中主要通过PyTensorObject_init创建了Tensor对象：

static int PyTensorObject_init(PyObject* self, PyObject* args, PyObject* kwargs) {
  HANDLE_ERRORS
  auto* temp = functional::_legacy_tensor_ctor(NULL, args, kwargs);
  if (PyErr_Occurred()) { throw py::error_already_set(); }
  auto* _self = (PyTensorObject*)self;
  _self->data = PyTensor_Unpack(temp);
  _self->data->set_pyobject(self);


  // reset temp data to prevent clearing the pyobject
  // when the temp is deallocated
  ((PyTensorObject*)temp)->data.reset();
  Py_XDECREF(temp);
  return 0;
  END_HANDLE_ERRORS_RET(-1)
}

通过functional::_legacy_tensor_ctor函数创建了OneFlow内部的c++ Tensor对象：oneflow::one::Tensor，并作为data绑定至Python的Tensor类型。在MakeTensorType中，还通过PyMethodDef（https://github.com/Oneflow-In...）为Tensor注册了很多C++方法，如：

ods[] = {
    {"storage_offset", PyTensorObject_storage_offset, METH_NOARGS, NULL},
    {"stride", PyTensorObject_stride, METH_NOARGS, NULL},
    {"is_contiguous", PyTensorObject_is_contiguous, METH_NOARGS, NULL},
    {"contiguous", PyTensorObject_contiguous, METH_NOARGS, NULL},
    {"contiguous_", PyTensorObject_contiguous_, METH_NOARGS, NULL},
    {"pin_memory", PyTensorObject_pin_memory, METH_NOARGS, NULL},
    {"is_pinned", PyTensorObject_is_pinned, METH_NOARGS, NULL},
    {"requires_grad_", (PyCFunction)PyTensorObject_requires_grad_, METH_VARARGS | METH_KEYWORDS,
     NULL},
    {"retain_grad", PyTensorObject_retain_grad, METH_NOARGS, NULL},
    {"detach", PyTensorObject_detach, METH_NOARGS, NULL},
    {"clone", PyTensorObject_clone, METH_NOARGS, NULL},
    {"zero_", PyTensorObject_zero_, METH_NOARGS, NULL},
    {"register_hook", PyTensorObject_register_hook, METH_O, NULL},
    {"_register_post_grad_accumulation_hook", PyTensorObject__register_post_grad_accumulation_hook,
     METH_O, NULL},
    {"global_id", PyTensorObject_global_id, METH_NOARGS, NULL},
    {"check_meta_consistency", PyTensorObject_check_meta_consistency, METH_NOARGS, NULL},
    {"to_numpy", PyTensorObject_to_numpy, METH_NOARGS, NULL},
    {"type", (PyCFunction)PyTensorObject_type, METH_VARARGS | METH_KEYWORDS, NULL},

此外，在Python层通过RegisterMethods（https://github.com/Oneflow-In...）也为Tensor注册了一些Python实现的Tensor方法或属性（如tensor.numpy），在OneFlow包初始化时会通过RegisterMethod4Class
（https://github.com/Oneflow-In...）完成这些Python方法和属性的注册。RegisterMethod4Class的调用流程如下：

OneFlow源码解析：Tensor类型体系与Local Tensor

相比于Python实现来说，Tensor的++实现的方法/属性通常具有较高的性能。

1.2 tensor函数

Tensor是类型，而tensor则是函数，flow.tensor函数在`
oneflow/api/python/functional/tensor_api.yaml
`中被定义：

- name: "tensor"
  signature: [
      "Tensor (PyObject* data, *, DataType dtype=None, Device device=None,
      Bool requires_grad=False, Bool pin_memory=False) => TensorWithData",
      "Tensor (PyObject* data, *, DataType dtype=None, Placement placement,
      SbpList sbp, Bool requires_grad=False) => GlobalTensorWithData",
    ]
  bind_python: True

其C++实现位于tensor_api.yaml.pybind.cpp中，这是构建阶段自动生成的文件。

通过函数签名可以看到，flow.tensor()有两种重载的方法：

  • TensorWithData
  • GlobalTensorWithData

它们分别用于构造local tensor和global tensor的构造。和上面的Tensor类似，flow.tensor返回的也是OneFlow内部的oneflow::one::Tensor对象（绑定至Python的Tensor对象）。

1.3 手动构建tensor的两种方式

和PyTorch类似，在OneFlow中常用创建tensor的方式也分为两种：

  • flow.Tensor
  • flow.tensor

创建方式示例：

import oneflow
import numpy as np

oneflow.tensor([[1., -1.], [1., -1.]])
# tensor([[ 1., -1.],
#         [ 1., -1.]], dtype=oneflow.float32)
oneflow.tensor(np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]))
# tensor([[ 1, 2, 3],
#         [ 4, 5, 6]], dtype=oneflow.int64)
flow.Tensor([[1,2,3],[4,5,6]])

大多数情况下（和PyTorch类似的eager模式），可以通过指定device、dtype、shape等参数创建普通tensor（local tensor）；

少数情况下（如OneFlow特有的eager global、lazy模式），需要global tensor时，可以通过指定sbp和placement的方式直接创建global tensor，也可通过tensor.to_global的方式将普通tensor转换为global tensor，可参考：

  • oneflow.tensor （https://oneflow.readthedocs.i...）
  • global tensor
    （https://docs.oneflow.org/mast...）

2

OneFlow的tensor类型体系

上述内容中介绍的oneflow内部的C++ Tensor对象，实际上其定义位于：oneflow/core/framework/tensor.h，是一个抽象的Tensor类型。

OneFlow源码解析：Tensor类型体系与Local Tensor

其中LocalTensor即为普通的单卡视角下的Tensor（和PyTorch的Tensor类似）；GlobalTensor则为OneFlow所特有的全局视角下的Tensor（通常用于eager global模式或lazy模式下）。Tensor使用了Bridge模式，每个Tensor子类内部有一个TensorImpl字段，负责抽象Tensor的实际实现：

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3

local tensor的构造

我们以flow.tensor([[1,2,3],[4,5,6]])为例，看一下tensor构造的过程。主要的流程如下：

OneFlow源码解析：Tensor类型体系与Local Tensor

在这个例子中，由于使用的是flow.tensor方法创建tensor（且为普通的local tensor）所以会用到在`
oneflow/api/python/functional/tensor_api.yaml
中定义的TensorWithData方法，其实现，是位于
oneflow/api/python/functional/tensor_api.cpp
`的TensorWithDataFunctor：

class TensorWithDataFunctor {
 public:
  Maybe<Tensor> operator()(PyObject* data, const Optional<Symbol<DType>>& dtype,
                           const Optional<Symbol<Device>>& device, const bool requires_grad,
                           const bool pin_memory) const {
    ...
    if (PyTensor_Check(data)) {
      // Throw warnings like pytorch.
      auto ret = PyErr_WarnEx(
          PyExc_UserWarning,
          "To copy construct from a tensor, it is recommended to use sourceTensor.clone().detach() "
          "or sourceTensor.clone().detach().requires_grad_(True), rather than "
          "oneflow.tensor(sourceTensor).",
          1);
      if (ret != 0) { return Error::RuntimeError(); }

      const auto& other = PyTensor_Unpack(data);
      return MakeTensorFromOtherTensor(other, dtype, device, requires_grad, pin_memory);
    } else {
      // Make tensor from python sequence or numpy array.
      return MakeLocalTensorFromData(data, dtype, device, requires_grad, pin_memory);
    }
  }
};

由于这里传入的data是一个Python的list对象，所以最终会调用MakeLocalTensorFromData方法，创建tensor主要的逻辑都在这个函数中。其中大量调用Python和Numpy的接口，检查PyObject的数据类型，获取Shape
（https://github.com/Oneflow-In...）和DataType（https://github.com/Oneflow-In...），如果用户没有制定device，默认会设置为CPU设备（https://github.com/Oneflow-In...）。

后面主要是调用EmptyFunctor
（https://github.com/Oneflow-In...）和SwitchCopyLocalTensorFromUntypedArray（https://github.com/Oneflow-In...）。前者为tensor分配内存，后者进行数据拷贝，两个步骤都会通过虚拟机指令完成。其中EmptyFunctor会走普通的OpCall指令、而CopyLocalTensorFromUntypedArray会根据是否需要同步copy走到`
AccessBlobByCallback/SyncAccessBlobByCallback
`指令。

为什么要通过虚拟机指令完成呢？无论是内存资源的分配，还是数据拷贝，CPU和CUDA等不同设备上的操作都不一样。之前讨论Op/Kernel时已经看到，在OneFlow中所有动静态图任务执行、eager模式下op/kernel执行、内存/显存的分配和释放、device、stream等统一由虚拟机进行管理。

3.1 分配内存：EmptyFunctor

matmul和relu（inplace=false时）等操作在执行过程中也会创建output tensor。之前讨论relu时重点关注了op和kernel的计算逻辑，而忽略了tensor相关的内容。

而这里只需要先构造一个空tensor对象，不需要其它计算，所以是一个Empty操作，Empty op对应的kernel——EmptyKernel（https://github.com/Oneflow-In...）没有实质性的计算逻辑，只是先根据shape、dtype、device信息创建一个空tensor，等待后续将实际的数据从内存中copy至此空tensor，从而完成整个tensor的创建过程。

EmptyFunctor同样和其他functor一样，最终会被Dispacth至对应的interpreter被解释执行，这里由于是eager模式下的local tensor，EmptyFunctor最终会进入eager local interpreter，交给NaiveInterpret（https://github.com/Oneflow-In...）方法处理。流程如下：

  1. 在构造EagerLocalTensorImpl（https://github.com/Oneflow-In...）对象，用于存放tensor结果。但这只是一个壳子，还没有为tensor的数据分配存储空间。
  2. 之后会初始化EagerBlobObject（https://github.com/Oneflow-In...）、TensorStorage（https://github.com/Oneflow-In...），这样tensor主要的字段基本构建完毕
  3. 然后构造OpCall指令、提交虚拟机PhysicalRun（https://github.com/Oneflow-In...），等待vm的调度执行。

OpCall对应的指令策略最终会进入oneflow/core/vm/op_call_instruction_policy.cpp，并在Prepare方法中通过AllocateOutputBlobsMemory方法对TensorStorage完成实际的内存分配；在Compute方法中启动（empty op对应的）实际的kernel执行。

3.2 拷贝数据：SwitchCopyLocalTensorFromUntypedArray

SwitchCopyMirroredTensorFromUntypedArray其实是MAKE_SWITCH_ENTRY（https://github.com/Oneflow-In...）宏展开后的函数名。宏展开后的代码如下。实际会调用CopyLocalTensorFromUntypedArray（https://github.com/Oneflow-In...）。

template<typename... Args>
static Maybe<void> SwitchCopyLocalTensorFromUntypedArray(
    const std::tuple<DataType>& switch_tuple, Args&& ... args) {
  static const std::map<std::tuple<DataType>, std::function<Maybe<void>(Args && ...)>>
      case_handlers {
          {SwitchCase(DataType::kFloat),
           [](Args&&... args) {
             return CopyLocalTensorFromUntypedArray<float>(std::forward<Args>(args)...);
           }},
           // ...
      };
  return case_handlers.at(switch_tuple)(std::forward<Args>(args)...);
};

CopyLocalTensorFromUntypedArray方法如下：

template<typename T>
Maybe<void> CopyLocalTensorFromUntypedArray(const std::shared_ptr<Tensor>& tensor,
                                            PyObject* array) {
  return CopyBetweenLocalTensorAndNumpy<T>(tensor, array, CopyFromNumpyArray, "mut",
                                           /*block_host_until_done=*/false);
}

其内部实际调用了CopyBetweenLocalTensorAndNumpy方法。

CopyBetweenLocalTensorAndNumpy

顾名思义，这个方法主要是用在numpy和tensor之间进行数据copy的。其中第3个参数：CopyFromNumpyArray实际是一个函数回调的callback方法，其主要通过SyncAutoMemcpy进行array和tensor(blob)之间的内存拷贝：

void CopyFromNumpyArray(ep::Stream* stream,
                        const std::shared_ptr<vm::EagerBlobObject>& eager_blob_object,
                        const NumPyArrayPtr& array_ptr) {
  SyncAutoMemcpy(stream, eager_blob_object->mut_dptr(), array_ptr.data(),
                 eager_blob_object->ByteSizeOfBlobBody(), eager_blob_object->mem_case(),
                 memory::MakeHostMemCase());
}

继续看CopyBetweenLocalTensorAndNumpy（https://github.com/Oneflow-In...）方法，其中最关键的是：

JUST(PhysicalRun([&](InstructionsBuilder* builder) -> Maybe<void> {
      return builder->AccessBlobByCallback(
          tensor,
          [array_ptr, Copy](ep::Stream* stream,
                            const std::shared_ptr<vm::EagerBlobObject>& eager_blob_object) {
            Copy(stream, eager_blob_object, array_ptr);
          },
          modifier);
    }));

通过InstructionsBuilder构建了AccessBlobByCallback指令，参数为上面通过EmptyFuncor创建的空tensor、callback的函数指针及参数、以及modifier（string "mut"表示可动态修改）。

AccessBlobByCallback

和OpCall类似，InstructionsBuilder调用AccessBlobByCallback时，也会实际构造对应的vm指令策略——AccessBlobArgCbInstructionPolicy并派发至vm，等待被调度和实际执行：

template<typename T>
Maybe<void> InstructionsBuilder::AccessBlobByCallback(
    const T tensor,
    const std::function<void(ep::Stream*, const std::shared_ptr<vm::EagerBlobObject>&)>& callback,
    const std::string& modifier) {
  const std::shared_ptr<vm::EagerBlobObject>& eager_blob_object = JUST(tensor->eager_blob_object());
  Symbol<Device> device = JUST(GetDevice(tensor));
  ...
  Symbol<Stream> stream = JUST(GetDefaultStreamByDevice(device));
  JUST(SoftSyncStream({eager_blob_object}, stream));
  auto instruction = intrusive::make_shared<vm::Instruction>(
      // Never replace `stream` with producer_stream or last_used_stream.
      JUST(Singleton<VirtualMachine>::Get()->GetVmStream(stream)),
      std::make_shared<vm::AccessBlobArgCbInstructionPolicy>(eager_blob_object, callback,
                                                             modifier));
  instruction_list_->EmplaceBack(std::move(instruction));
  return Maybe<void>::Ok();
}

等该条AccessBlobArgCbInstructionPolicy指令实际执行时，会在指令的Compute（https://github.com/Oneflow-In...）方法中调用callback完成从tensor的blob <-> numpy的ndarray之间的数据copy，至此拷贝过程结束，flow.tensor的创建全部完成。

（本文经授权后发布。原文：https://segmentfault.com/a/11...）

参考资料

  • On‍eFlow源码：https://github.com/Oneflow-In...
  • OneFlow源码解析：Op、Kernel与解释器
  • OneFlow源码解析：算子指令在虚拟机中的执行

欢迎下载体验 OneFlow v0.8.0 最新版本：https://github.com/Oneflow-In...

版权声明：程序员胖胖胖虎阿 发表于 2022年10月2日 下午11:48。
转载请注明：OneFlow源码解析：Tensor类型体系与Local Tensor | 胖虎的工具箱-编程导航

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