背景
- 解读torch源码方便算子开发
- 方便后续做torch 模型性能开发
基本介绍
代码库
- https://github.com/pytorch/pytorch
模块介绍
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aten: A Tensor Library的缩写。与Tensor相关的内容都放在这个目录下。如Tensor的定义、存储、Tensor间的操作（即算子/OP）等
可以看到在aten/src/Aten目录下，算子实现都在native/目录中。其中有CPU的算子实现，以及CUDA的算子实现（cuda/）等 -
torch: 即PyTorch的前端代码。我们用户在import torch时实际引入的是这个目录。
其中包括前端的Python文件，也包括高性能的c++底层实现（csrc/）。为实现Python和c++模块的打通，这里使用了pybind作为胶水。在python中使用torch._C.[name]实际调用的就是libtorch.so中的c++实现，而PyTorch在前端将其进一步封装为python函数供用户调用 -
c10、caffe2：移植caffe后端，c10指的是caffe tensor library，相当于caffe的aten。
PyTorch1.0完整移植了caffe2的源码，将两个项目进行了合并。引入caffe的原因是Pytorch本身拥有良好的前端，caffe2拥有良好的后端，二者在开发过程中拥有大量共享代码和库。简而言之，caffe2是一个c++代码，实现了各种设备后端逻辑 -
tools：用于代码自动生成（codegen），例如autograd根据配置文件实现反向求导OP的映射。
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scripts：一些脚本，用于不同平台项目构建或其他功能性脚本
小结
- PyTorch源码中，最重要的两个目录是aten和torch目录
- aten(A Tensor Library)目录主要是和Tensor相关实现的目录，包括算子的具体实现
- torch目录是PyTorch前端及其底层实现，用户import torch即安装的这个目录
torch前端与后端
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PyTorch 中，前端指的是 PyTorch 的 Python 接口，
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后端指的是 PyTorch 的底层 C++ 引擎，它负责执行前端指定的计算
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后端引擎也负责与底层平台（如 GPU 和 CPU）进行交互，并将计算转换为底层平台能够执行的指令
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编译后的torch前端接口没有csrc后端接口，该部分c++内容（csrc目录）并没有被复制过来，而是以编译好的动态库文件（_C.cpython-*.so）
前后端交互流程
- 我们以torch.Tensor为例
import torch
torch.Tensor
结论是对应实现在 torch/csrc/autograd/python_variable.cpp中，而这个是通过编译后的so包实现_C调用，因为pyi是一个python存根文件，只有定义没有实现，实现都在python_variable.cpp中
- 看看对应c++的实现逻
小结
- PyTorch前端主要是python API，在设计上采用Pythonic式的编程风格，可以让用户像使用python一样使用PyTorch
- 而后端主要指C++ API，其对外提供的C++接口，也可以一定程度上实现PyTorch的大部分功能，而且更适用于嵌入式等场景
- 而前端主要是通过pybind调用的后端c++实现，具体是c++被编译成_C.[***].so动态库，然后python调用torch._C实现调用c++中的函数
动态图与静态图
一个主流的训练框架需要有两大特征：
-
实现类似numpy的张量计算，可以使用GPU进行加速；
-
实现带自动微分系统的深度神经网络
静态图
- 在TensorFlow1.x中，我们如果需要执行计算，需要建立一个session，并执行session.run()来执行
import tensorflow as tfa = tf.ones(5)
b = tf.ones(5)
c = a + b
sess = tf.Session()
print(sess.run(c))
- 其整个过程其实是将计算过程构成了一张计算图，然后运行这个图的根节点。这样先构成图，再运行图的方式我们称为静态图或者图模式
动态图
- 在PyTorch中，我们可以在计算的任意步骤直接输出结果（当然最新的ensorflow已经支持动态模式）
- PyTorch每一条语句是同步执行的，即每一条语句都是一个（或多个）算子，被调用时实时执行。这种实时执行算子的方式我们称为动态图或算子模式
import tensorflow as tfa = tf.ones(5)
b = tf.ones(5)
c = a + b
print(c) # tf.Tensor([2. 2. 2. 2. 2.], shape=(5,), dtype=float32)
import torcha = torch.ones(5)
b = torch.ones(5)
c = a + b
print(c) # tensor([2., 2., 2., 2., 2.])
小结
- 动态图的优点显而易见，可以兼容Python式的编程风格，实时打印编程结果，用户友好性做到最佳；
- 静态图则在性能方面有一定优势，即在整个图执行前，可以将整张图进行编译优化，通过融合等策略改变图结构，从而实现较好的性能
- PyTorch原生支持动态图，但是也在静态图方面做了诸多尝试，例如 torchscript(jit.script、jit.trace)、TorchDynamo、torch.fx、LazyTensor
图原理
动态图&静态图&dispatch原理解读视频
动态图
- 首先PyTorch的动态图是从Python源码下降，拆分成多个python算子调用，具体调用到tensor的OP。经过pybind转换到c++，并通过dispatch机制选择不同设备下的算子实现，最终实现调用的底层设备实现（如Nvidia cudnn、intel mkl等）
静态图
jit.script
- jit.script是在python源码角度分析function的源码，将python code转换为图（torchscript IR格式）。由于是直接从python源码转的，因此有许多python语法无法完备支持，存在转换失败的可能性
jit.trace
- jit.trace则是在c++层面获取算子，在算子调用时记录成图（torchscript IR格式）。由于需要下降到c++，因此需要输入一遍数据真正“执行”一遍。而获取的图具有确定性，即如果图存在分支，则只能被trace记录其中一个分支的计算路线
torch.fx
- python层面算子调用时记录的算子，输出是fx IR格式的图
LazyTensor
- 在算子调用时记录成的图，该调用会截获正常算子的运行，在用户指定同步时再整体运行已积累的图
TorchDynamo
- 将python源码转变成二进制后，通过分析二进制源码，获取分析的算子和图。最新的PyTorch1.14（2.0）中将其作为torch.compile()的主要路线
算子支持与dispatch机制
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小结训练框架最重要的特点是：
- 支持类似numpy的张量计算，可以使用GPU加速；
- 支持带自动微分系统的深度神经网络；
- 原生支持动态图执行
针对以上问题，提出3个问题：
- PyTorch如何支持CPU、GPU等诸多设备的?
- PyTorch如何实现自动微分的?
- 动态图的原理是什么?
动态图Dispatch机制
import torcha = torch.randn(5, 5)
b = torch.randn(5, 5)
c = a.add(b)
print(c.device) # cpua = a.to("cuda")
b = b.to("cuda")
c = a.add(b)
print(c.device) # cuda
- 上述示例中，a.add(b)这个算子，无论是cpu设备的tensor还是gpu设备的tensor，都可以得以支持
- 为什么同一个算子在不同设备上都能运行呢?
dispatch机制
- 文档：
https://pytorch.org/tutorials/advanced/dispatcher.html
原理
- 我们可以将Dispatch机制看做一个二维的表结构。其一个维度是各类设备（CPU、CUDA、XLA、ROCM等等），一个维度是各类算子（add、mul、sub等等）。
- PyTorch提供了一套定义（def）、实现（impl）机制，可以实现某算子在某设备（dispatch key）的绑定
aten/src/ATen/core/NamedRegistrations.cpp算子注册机制
例如m.impl()中就是对dispatch key为CPU时neg算子的实现绑定，其绑定了neg_cpu()这个函数
大多数情况我们只需要实现m.impl，并绑定一个实现函数即可
-
除了m.def以及m.impl之外，还有m.fallback作为回退
在没有m.impl实现的情况下，默认回退的实现（例如fallback回cpu实现）。这样我们将不需要对cuda实现100%的算子实现，而是优先实现高优先级的算子，减少新设备情况下的开发量，而未被实现的算子则默认被fallback实现 -
实现一个定义算子add覆盖原始add算子（todo）
-
算子配置文件
native_functions.yaml
PyTorch中采用了算子配置文件aten/src/ATen/native/native_functions.yaml，配合codegen模块自动完成整个流程
也就是多有的自动注册流程会基于当前这个yaml配置文件自动生成算子注册方法与python bind实现
举例说明
以dot算子为例
- 配置
- 算子实现
上诉代码手动编译后，由codegen会自动生成def、impl的实现，也会自动生成pybind的实现 - build文件夹找到自动生成的代码
pytorch/build/aten/src/ATen/RegisterCPU.cpptorch/csrc/autograd/generated/python_variable_methods.cpp
反向传播
-
dispatch实际是前向算子
-
类似的也有反向算子，配置文件derivatives.yaml，其位于
tools/autograd/derivatives.yaml
可以看到，每一个算子以“- name:”开头。
然后还包含一个result字段，这个字段其实就是这个算子的求导公式
前向算子会利用codegen自动生成注册部分的代码。同理，反向算子也可以根据算子微分注册表自动生成dispatch注册，然后被绑定到Python的函数中
有关梯度计算请参考
举例说明
- 配置
最后利用codegen根据算子微分注册表自动生成dispatch注册，然后被绑定到Python的函数中
动态图执行过程
- 前向过程
import torcha = torch.ones(5, 5)
b = torch.ones(5, 5)
c = a + b
print(c)
实际上在每执行一条python代码时，前向传播的算子都会被实时调用执行
在用户调用某算子（例如dot时），其实调用的是Tensor下的dot（）函数实现。其具体实现在c++中，经过pybind和dispatch（选择设备）机制后定位带at::native::dot()函数。而后对于CPU来说，可以调用intel MKL库的mkldnn_matmul()实现
- 反向过程
import torcha = torch.ones(5, 5, requires_grad=True)
b = torch.ones(5, 5, requires_grad=True)
c = (a + b).sum()
c.backward()
print(c)
print(c.grad_fn)
# tensor(50., grad_fn=<SumBackward0>)
# <SumBackward0 object at 0x0000015E8DA2A730>
在执行loss.backward()时，实际调用执行的是各中间tensor的grad_fn，由于反向计算时会组成一个由grad_fn为节点，next_functions为边的反向图，因此如何高效执行这个图成为一个问题
为了解决这个问题，引入了根据设备数建立的线程池调度引擎
总结
- 源码编译：https://github.com/pytorch/pytorch/tree/main#adjust-build-options-optional
# 拉取依赖
git clone --recursive https://github.com/pytorch/pytorch
cd pytorch
# if you are updating an existing checkout
git submodule sync
git submodule update --init --recursive# 编包
export CMAKE_PREFIX_PATH=${CONDA_PREFIX:-"$(dirname $(which conda))/../"}
python setup.py build --cmake-only
ccmake build # or cmake-gui build
