matrix_multiply代碼解析

關(guān)于matrix_multiply

程序執(zhí)行代碼里兩個矩陣的乘法，并將相乘結(jié)果打印在屏幕上。

示例的主要目的是展現(xiàn)怎么實現(xiàn)一個自定義CPU計算任務(wù)。

參考：https://github.com/sogou/workflow

示例代碼

https://github.com/sogou/workflow/blob/master/tutorial/tutorial-08-matrix_multiply.cc

定義計算任務(wù)

定義計算任務(wù)需要提供3個基本信息，分別為INPUT，OUTPUT，和routine。

INPUT和OUTPUT是兩個模板參數(shù)，可以是任何類型。routine表示從INPUT到OUTPUT的過程，定義如下：

template <class INPUT, class OUTPUT>

class __WFThreadTask

{

…

std::function<void (INPUT *,
OUTPUT *)> routine;

…

};

可以看出routine是一個簡單的從INPUT到OUTPUT的計算過程。INPUT指針不要求是const，但用戶也可以傳const INPUT *的函數(shù)。

比如一個加法任務(wù)，就可這么做：

struct add_input

{

int x;

int y;

};

struct add_ouput

{

int res;

};

void add_routine(const add_input
*input, add_output *output)

{

output->res = input->x + input->y;

}

typedef
WFThreadTask<add_input, add_output> add_task;

在矩陣乘法的示例里，輸入是兩個矩陣，輸出為一個矩陣。其定義如下：

namespace algorithm

{

using Matrix =
std::vector<std::vector>;

struct MMInput

{

Matrix a;

Matrix b;

};

struct MMOutput

{

int error;

size_t m, n, k;

Matrix c;

};

void matrix_multiply(const MMInput *in,
MMOutput *out)

{

…

}

}

矩陣乘法存在有輸入矩陣不合法的問題，所以output里多了一個error域，用來表示錯誤。

生成計算任務(wù)

定義好輸入輸出的類型，以及算法的過程之后，就可以通過WFThreadTaskFactory工廠來產(chǎn)生計算任務(wù)了。

在WFTaskFactory.h里，計算工廠類的定義如下：

template <class INPUT, class OUTPUT>

class WFThreadTaskFactory

{

private:

using T =
WFThreadTask<INPUT, OUTPUT>;

public:

static T *create_thread_task(const
std::string& queue_name,

std::function<void (INPUT *,
OUTPUT *)> routine,

std::function<void (T *)> callback);

…

};

與之前的網(wǎng)絡(luò)工廠類或算法工廠類略有不同，這個類需要INPUT和OUTPUT兩個模板參數(shù)。

queue_name相關(guān)的知識在上一個示例里已經(jīng)有介紹。routine就是你的計算過程，callback是回調(diào)。

在示例里，看到了這個調(diào)用的使用：

using MMTask =
WFThreadTask<algorithm::MMInput,

algorithm::MMOutput>;

using namespace algorithm;

int main()

{

typedef
WFThreadTaskFactory<MMInput, MMOutput> MMFactory;

MMTask *task = MMFactory::create_thread_task(“matrix_multiply_task”,

matrix_multiply,

callback);

MMInput *input = task->get_input();

input->a = {{1, 2, 3}, {4, 5, 6}};

input->b = {{7, 8}, {9, 10}, {11, 12}};

…

}

產(chǎn)生了task之后，通過get_input()接口得到輸入數(shù)據(jù)的指針。這個可以類比網(wǎng)絡(luò)任務(wù)的get_req()。

任務(wù)的發(fā)起和結(jié)束什么，與網(wǎng)絡(luò)任務(wù)并沒有什么區(qū)別。同樣，回調(diào)也很簡單：

void callback(MMTask
*task)???? // MMtask =
WFThreadTask<MMInput, MMOutput>

{

MMInput *input = task->get_input();

MMOutput *output = task->get_output();

assert(task->get_state() ==
WFT_STATE_SUCCESS);

if (output->error)

printf(“Error: %d
%s\n”, output->error, strerror(output->error));

else

{

printf(“Matrix A\n”);

print_matrix(input->a,
output->m, output->k);

printf(“Matrix B\n”);

print_matrix(input->b,
output->k, output->n);

printf(“Matrix A *
Matrix B =>\n”);

print_matrix(output->c,
output->m, output->n);

}

}

普通的計算任務(wù)可以忽略失敗的可能性，結(jié)束狀態(tài)肯定是SUCCESS。

callback里簡單打印了輸入輸出。如果輸入數(shù)據(jù)不合法，則打印錯誤。

算法與協(xié)議的對稱性

在體系里，算法與協(xié)議在一個非常抽象的層面上是具有高度對稱性的。

有自定義算法的線程任務(wù)，那顯然也存在自定義協(xié)議的網(wǎng)絡(luò)任務(wù)。

自定義算法要求提供算法的過程，而自定義協(xié)議則需要用戶提供序列化和反序列化的過程。

無論是自定義算法還是自定義協(xié)議，都必須強(qiáng)調(diào)算法和協(xié)議都是非常純粹的。

例如算法就是一個從INPUT到OUPUT的轉(zhuǎn)換過程，算法并不知道task，series等的存在。

HTTP協(xié)議的實現(xiàn)上，也只關(guān)心序列化反序列化，無需要關(guān)心什么是task。而是在http task里去引用HTTP協(xié)議。

線程任務(wù)與網(wǎng)絡(luò)任務(wù)的復(fù)合性

在這個示例里，通過WFThreadTaskFactory構(gòu)建了一個線程任務(wù)。可以說這是一種最簡單的計算任務(wù)構(gòu)建，大多數(shù)情況下也夠用了。

同樣，用戶可以非常簡單的定義一個自有協(xié)議的server和client。

但在上一個示例里看到，可以通過算法工廠產(chǎn)生一個并行排序任務(wù)，這顯然不是通過一個routine就能做到的。

對于網(wǎng)絡(luò)任務(wù)，比如一個kafka任務(wù)，可能要經(jīng)過與多臺機(jī)器的交互才能得到結(jié)果，但對用戶來講是完全透明的。

所以，任務(wù)都是具有復(fù)合性的，如果你熟練使用框架，可以設(shè)計出很多復(fù)雜的組件出來。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的matrix_multiply代码解析的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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