tensorflow http调用_《TensorFlow 内核剖析》笔记—

3 系统架构

系统整体组成：Tensorflow的系统结构以C API为界，将整个系统分为前端和后端两个子系统：

前端构造计算图
后端执行计算图，可再细分为：
- 运行时：提供本地模式和分布式模式
- 计算层：由kernal函数组成
- 通信层：基于gRPC实现组件间的数据交换，并能够在支持IB网络的节点间实现RDMA通信
- 设备层：计算设备是OP执行的主要载体，TensorFlow支持多种异构的计算设备类型

2. 从图操作的角度看，TensorFlow执行步骤包括计算图的构造、编排、及其运行：

- 表达图：构造计算图，但不执行(前端)
- 编排图：将计算图的节点以最佳的执行方案部署在集群中各个计算设备上(运行时)
- 运行图：按照拓扑排序执行图中的节点，并启动每个OP的Kernel计算(计算层、通信层、设备层)

3. 系统中重要部分(Client、Master、Worker)

- Client：前端系统的主要组成部分，Client基于TensorFlow的编程接口，负责构造计算图。
- Master负责的流程(接收并处理图)：
  - Client执行Session.run时，传递整个计算图(Full Graph)给后端的Master
  - Master通过Session.run中的fetches、feeds参数根据依赖关系将Full Graph剪枝为小的依赖子图(Client Graph)
  - Master根据任务名称将Client Graph分为多个Graph Partition(SplitByTask)，每个Graph Partition被注册到相应的Worker上(任务和Worker一一对应)
  - Master通知所有Worker启动相应Graph Partition并发执行
- Worker负责的流程(再次处理图并执行图)：
  - 处理来自Master的请求(图执行命令)
  - 对注册的Graph Partition根据本地设备集二次分裂(SplitByDevice)，其中每个计算设备对应一个Graph Partition(是注册的Graph Partition中更小的Partition)，并通知各个计算设备并发执行这个更小的Graph Partition(计算根据图中节点之间的依赖关系执行拓扑排序算法)
  - 按照拓扑排序算法在某个计算设备上执行本地子图，并调度OP的Kernel实现
  - 协同任务之间的数据通信(交换OP运算的结果)
    - 设备间Send/Recv(主要用于本地的数据交换)：
      - 本地CPU与GPU之间，使用cudaMemcpyAsync实现异步拷贝
      - 本地GPU之间，使用端到端的DMA操作，避免主机端CPU的拷贝
    - 任务间通信(分布式运行时，Send/Recv节点通过GrpcRemoteRendezvous完成数据交换)：
      - gRPC over TCP
      - RDMA over Converged Ethernet
- Kernal：Kernel是OP在某种硬件设备的特定实现，它负责执行OP的具体运算，大多数Kernel基于Eigen::Tensor实现。Eigen::Tensor是一个使用C++模板技术

4. 图控制(实例解释3.3中的内容)

- 组建集群
  - 假设一个分布式环境：1PS+1Worker，将其划分为两个任务：
    - ps0：使用/job:ps/task:0标记，负责模型参数的存储和更新
    - worker0：/job:worker/task:0标记，负责模型的训练

- 图构造：Client构建了一个简单的计算图

- 图执行：Client创建Session实例并调用Session.run将计算图传递给Master。Master在执行图计算之前会实施一系列优化技术，例如公共表达式消除，常量折叠等。最后，Master负责任务之间的协同，执行优化后的计算图。

- 图分裂：Master将模型参数相关的OP划分为一组，并放置在ps0任务上；其他OP划分为另外一组，放置在worker0任务上执行

- 子图注册：在图分裂过程中，如果计算图的边跨越节点或设备，Master将该边实施分裂，在两个节点或设备之间插入Send和Recv节点(Send和Recv节点是特殊OP，仅用于数据的通信，没有数据计算逻辑)，最后Master通过调用RegisterGraph接口，将子图注册给相应的Worker上，并由相应的Worker负责执行运算。

- 子图运算：Master通过调用RunGraph接口，通知所有Worker执行子图运算。其中，Worker之间可以通过调用RecvTensor接口，完成数据的交换

5. 会话管理(保障Client与Master之间的消息传递，执行图控制的操作)

- 创建会话
  - Client首次执行tf.Session.run时，会将整个图序列化后，通过gRPC发送CreateSessionRequest消息，将图传递给Master
  - Master创建一个MasterSession实例，并用全局唯一的handle标识，最终通过CreateSessionResponse返回给Client

- 迭代运行
  - Clent->Master。Client会启动迭代执行的过程，并称每次迭代为一次Step。此时，Client发送RunStepRequest消息给Master，消息携带handle标识，用于Master索引相应的MasterSession实例
  - Master图分裂。Master收到RunStepRequest消息后，Full Graph->Client Graph->Partition Graph->Master向Worker发送RegisterGraphRequest消息将Partition Graph注册到各个Worker节点上
  - Worker图分裂。当Worker收到RegisterGraphRequest消息后，再次实施分裂操作，最终按照设备将图划分为多个子图片段
  - 注册子图。当Worker完成子图注册后，通过返回RegisterGraphReponse消息，并携带graph_handle标识。这是因为Worker 可以并发注册并运行多个子图，每个子图使用graph_handle唯一标识。Master完成子图注册后通过发送RunGraphRequest消息给Worker并发执行所有子图，消息中携带(session_handle,graph_handle,step_id)三元组的标识信息，用于Worker索引相应的子图
  - 子图节点拓扑排序。Worker收到消息RunGraphRequest消息后，Worker根据graph_handle索引相应的子图。每个子图放置在单独的Executor中执行，Executor将按照拓扑排序算法完成子图片段的计算。

- 数据交换
  - 设备间通信通过Send/Recv节点
  - Worker间通信涉及进程间通信，此时，需要通过接收端主动发送RecvTensorRequest消息到发送方，再从发送方的信箱取出对应的Tensor，并通过RecvTensorResponse返回

- 关闭会话：计算完成后，Client向Master发送CloseSessionReq消息。Master收到消息后，开始释放MasterSession所持有的所有资源

4 C API：分水岭(前后端之间的通道的实现)

科普

Bazel：高级构建语言Bazel使用一种抽象的、人易于理解的、语义级别的高级语言来描述项目的构建属性。免于将单个调用编写到编译器和链接器等的复杂性
Swig：SWIG是一种简化脚本语言与C/C++接口的开发工具。简而言之，SWIG是一个通过包装和编译C语言程序来达到与脚本语言通讯目的的工具

2. Swig

- TensorFlow使用Bazel的构建工具，在系统编译之前启动Swig的代码生成过程，通过tensorflow.i自动生成了两个适配(Wrapper) 文件：
  - pywrap_tensorflow_internal.py——负责对接上层Python调用：该模块首次被导入时，自动地加载_pywrap_tensorflow_internal.so的动态链接库；其中，_pywrap_tensorflow_internal.so包含了整个TensorFlow运行时的所有符号
  - http://pywrap_tensorflow_internal.cc——负责对接下层C API调用：该模块实现时，静态注册了一个函数符号表，实现了Python函数名到C函数名的二元关系。在运行时，按照Python的函数名称，匹配找到对应的C函数实现，最终实现Python到c_api.c具体实现的调用关系

- Bazel生成规则定义于//tensorflow/python:pywrap_tensorflow_internal，如下图所示

3. 会话生命周期——包括会话的创建，创建计算图，扩展计算图，执行计算图，关闭会话，销毁会话六个过程，在前后端表现为两套相兼容的接口实现

- Python前端的Session生命周期，下图为生命周期
  - 创建Session，tf.Session(target)
  - 迭代执行sess.run(fetchs，feed_dict)
    - sess._extend_graph(graph)
    - sess.TF_Run(feeds，fetches，targets)
  - 关闭Session，sess.close()
  - 销毁Session，sess.__del__

- C++后端的Session生命周期，下图为生命周期和本地模型的DirectSession实例
  - 根据target多态创建Session
  - Session.Create(graph)：有且仅有一次
  - Session.Extend(graph)：零次或多次
  - 迭代执行Session.Run(inputs，outputs，targets)
  - 关闭Session.Close
  - 销毁Session对象

4. 会话周期各部分内容展开(展开4.3中的内容，从代码层面分析)

- 创建会话
  - 过程：从Python前端为起点，通过Swig自动生成的Python-C++的包装器，并以此为媒介，实现了Python到TensorFlow的C API的调用

- - 编程接口(Python调用)
    - 创建了一个Session实例，调用父类BaseSession的构造函数，进而调用BaseSession的构造函数中pywrap_tensorflow模块中的函数(Python代码)

- - - Session类构造函数中graph参数的定义如下图。ScopedTFGraph是对TF_Graph的包装器，完成类似于C++的RAII的工作机制。而TF_Graph持有 ternsorflow::Graph实例。其中，self._graph._c_graph返回一个TF_Graph实例，后者通过C API创建的图实例(Python代码)

- - - 图实例传递如下(上面代码对应图中Python部分)：

- - Python包装器：在pywrap_tensorflow模块中，通过_pywrap_tensorflow_internal的转发实现从Python到动态连接库_pywrap_tensorflow_internal.so的函数调用(对接上层Python调用，包含了整个TensorFlow运行时的所有符号)

- - C++包装器：在http://pywrap_tensorflow_internal.cc实现中，通过函数调用的符号表实现Python到C++的映射。_wrap_TF_NewSession/wrap_TF_NewDeprecatedSession将分别调用c_api.h对其开放的API接口：TF_NewSession/TF_NewDeprecatedSession。也就是说，自动生成的http://pywrap_tensorflow_internal.cc仅仅负责Python函数到C/C++函数调用的转发，最终将调用底层C系统向上提供的API接口

- - C API：c_api.h是TensorFlow的后端执行系统面向前端开放的公共API接口，实现采用了引用计数的技术，实现图实例在多个Session实例中共享

- - 后端系统(C API的底层C++实现)：NewSession将根据前端传递的target，使用SessionFactory多态创建不同类型的tensorflow::Session实例(工厂方法)
    - SessionOptions中target为空字符串 (默认的)，则创建DirectSession实例
    - SessionOptions中target以grpc://开头，则创建GrpcSession实例，启动基于RPC的分布式运行模式

- 创建/扩展图
  - 过程：在既有的接口实现中，需要将图构造期构造好的图序列化，并传递给后端C++系统。而在新的接口实现中，无需实现图的创建或扩展
    - 新的接口：创建OP时，节点实时添加至后端C++系统的图实例中，而不像既有接口每次调用sess.run后在原先图实例的基础上再添加节点
    - 既有接口：Python前端将迭代调用Session.run接口，将构造好的计算图，以GraphDef的形式发送给C++后端。其中，前端每次调用Session.run接口时，都会试图将新增节点的计算图发送给后端系统，以便将新增节点的计算图Extend到原来的计算图中。特殊地，在首次调用Session.run时，将发送整个计算图给后端系统。后端系统首次调用Session.Extend时，转调Session.Create。以后，后端系统每次调用Session.Extend时将真正执行Extend的语义，将新增的计算图的节点追加至原来的计算图中

- - 编程接口
    - 在既有的接口实现中，通过_extend_graph实现图实例的扩展

- - - 在首次调用self._extend_graph时，或者有新的节点被添加至计算图中时，对计算图GraphDef实施序列化操作，最终触发tf_session.TF_ExtendGraph的调用

- - Python包装器

- - C++包装器

- - C API：TF_ExtendGraph是C API对接上层编程环境的接口。首先，它完成计算图GraphDef的反序列化，最终调用tensorflow::Session的Extend接口

- - 后端系统：Create表示在当前的tensorflow::Session实例上注册计算图，如果要注册新的计算图，需要关闭该tensorflow::Session对象。Extend表示在tensorflow::Session实例上已注册的计算图上追加节点。Extend 首次执行时，等价于Create的语义。实现如首次扩展图GrpcSession所示：若引用Master的handle不为空则执行Extend，否则执行Create，建立与Master的连接并持有MasterSession的handle

- 迭代运行
  - 过程：Python前端Session.run实现将fetches，feed_dict传递给后端系统，后端系统调用Session.Run接口

- - 编程接口：当Client调用Session.run时，最终会调用pywrap_tensorflow_internal模块中的函数

- - Python包装器

- - C++包装器

- - C API：在既有的接口中，TF_Run是C API对接上层编程环境的接口。首先，它完成输入数据从C到C++的格式转换，并启动后台的tensorflow::Session的执行过程。当执行完成后，再将outputs的输出数据从C++到C的格式转换。TF_SessionRun类似

- - 后端系统
    - 输入包括：
      - options：Session的运行配置参数
      - inputs：输入Tensor的名字列表
      - output_names：输出Tensor的名字列表
      - targets：无输出，待执行的OP的名字列表
    - 输出包括
      - outputs：输出的Tensor列表，outputs列表与输入的output_names一一对应
      - run_metadata：运行时元数据的收集器
- 关闭会话
  - 过程：当计算图执行完毕后，需要关闭tf.Session，以便释放后端的系统资源，包括队列，IO等

- - 编程接口：当Client调用Session.close时，最终会调用pywrap_tensorflow模块中的函数：TF_CloseDeprecatedSession

- - Python包装器

- - C++包装器

- - C API：TF_CloseSession/TF_CloseDeprecatedSession直接完成tensorflow::Session的关闭操作

- - 后端系统：Session(C++)在运行时其动态类型，将多态地调用相应的子类实现

- 销毁会话
  - 过程：当tf.Session不在被使用，由Python的GC释放。Client调用Session.__del__后，将启动后台tensorflow::Session对象的析构过程

- - 编程接口：Client调用Session.__del__时，先调用Session.close，再调用pywrap_tensorflow模块中的TF_DeleteSession/TF_DeleteDeprecatedSession

- - Python包装器

- - C++包装器

- - C API：TF_DeleteDeprecatedSession直接完成tensorflow::Session对象的释放。而新的接口TF_DeleteSession实现中，当需要删除tensorflow::Session实例时，相应的图实例的计数器减1。当计数器为0时，则删除该图实例；否则，不删除该图实例

- - 后端系统：tensorflow::Session在运行时其动态类型，多态地调用相应子类实现的析构函数

5. 性能调优(针对新实现的接口)

- 共享图实例：一个Session只能运行一个图实例，如果一个Session要运行其他的图实例，必须先关掉Session，然后再将新的图实例注册到此Session中。但反过来，一个计算图可以运行在多个Session实例上。如果在Graph实例上维持Session的引用计数器，在Session创建时，在该图实例上增加1；在Session销毁时(不是关闭Session)，在该图实例上减少1；当计数器为0时，则自动删除图实例(即：新接口加入了引用计数器)