3 系統架構

系統整體組成：Tensorflow的系統結構以C API為界，將整個系統分為前端和后端兩個子系統：

• 前端構造計算圖
• 后端執行計算圖，可再細分為：
  • 運行時：提供本地模式和分布式模式
  • 計算層：由kernal函數組成
  • 通信層：基于gRPC實現組件間的數據交換，并能夠在支持IB網絡的節點間實現RDMA通信
  • 設備層：計算設備是OP執行的主要載體，TensorFlow支持多種異構的計算設備類型

2. 從圖操作的角度看，TensorFlow執行步驟包括計算圖的構造、編排、及其運行：

• • 表達圖：構造計算圖，但不執行(前端)
  • 編排圖：將計算圖的節點以最佳的執行方案部署在集群中各個計算設備上(運行時)
  • 運行圖：按照拓撲排序執行圖中的節點，并啟動每個OP的Kernel計算(計算層、通信層、設備層)

3. 系統中重要部分(Client、Master、Worker)

• • Client：前端系統的主要組成部分，Client基于TensorFlow的編程接口，負責構造計算圖。
  • Master負責的流程(接收并處理圖)：
    • Client執行Session.run時，傳遞整個計算圖(Full Graph)給后端的Master
    • Master通過Session.run中的fetches、feeds參數根據依賴關系將Full Graph剪枝為小的依賴子圖(Client Graph)
    • Master根據任務名稱將Client Graph分為多個Graph Partition(SplitByTask)，每個Graph Partition被注冊到相應的Worker上(任務和Worker一一對應)
    • Master通知所有Worker啟動相應Graph Partition并發執行
  • Worker負責的流程(再次處理圖并執行圖)：
    • 處理來自Master的請求(圖執行命令)
    • 對注冊的Graph Partition根據本地設備集二次分裂(SplitByDevice)，其中每個計算設備對應一個Graph Partition(是注冊的Graph Partition中更小的Partition)，并通知各個計算設備并發執行這個更小的Graph Partition(計算根據圖中節點之間的依賴關系執行拓撲排序算法)
    • 按照拓撲排序算法在某個計算設備上執行本地子圖，并調度OP的Kernel實現
    • 協同任務之間的數據通信(交換OP運算的結果)
      • 設備間Send/Recv(主要用于本地的數據交換)：
        • 本地CPU與GPU之間，使用cudaMemcpyAsync實現異步拷貝
        • 本地GPU之間，使用端到端的DMA操作，避免主機端CPU的拷貝
      • 任務間通信(分布式運行時，Send/Recv節點通過GrpcRemoteRendezvous完成數據交換)：
        • gRPC over TCP
        • RDMA over Converged Ethernet
  • Kernal：Kernel是OP在某種硬件設備的特定實現，它負責執行OP的具體運算，大多數Kernel基于Eigen::Tensor實現。Eigen::Tensor是一個使用C++模板技術

4. 圖控制(實例解釋3.3中的內容)

• • 組建集群
    • 假設一個分布式環境：1PS+1Worker，將其劃分為兩個任務：
      • ps0：使用/job:ps/task:0標記，負責模型參數的存儲和更新
      • worker0：/job:worker/task:0標記，負責模型的訓練

• • 圖構造：Client構建了一個簡單的計算圖

• • 圖執行：Client創建Session實例并調用Session.run將計算圖傳遞給Master。Master在執行圖計算之前會實施一系列優化技術，例如公共表達式消除，常量折疊等。最后，Master負責任務之間的協同，執行優化后的計算圖。

• • 圖分裂：Master將模型參數相關的OP劃分為一組，并放置在ps0任務上；其他OP劃分為另外一組，放置在worker0任務上執行

• • 子圖注冊：在圖分裂過程中，如果計算圖的邊跨越節點或設備，Master將該邊實施分裂，在兩個節點或設備之間插入Send和Recv節點(Send和Recv節點是特殊OP，僅用于數據的通信，沒有數據計算邏輯)，最后Master通過調用RegisterGraph接口，將子圖注冊給相應的Worker上，并由相應的Worker負責執行運算。

• • 子圖運算：Master通過調用RunGraph接口，通知所有Worker執行子圖運算。其中，Worker之間可以通過調用RecvTensor接口，完成數據的交換

5. 會話管理(保障Client與Master之間的消息傳遞，執行圖控制的操作)

• • 創建會話
    • Client首次執行tf.Session.run時，會將整個圖序列化后，通過gRPC發送CreateSessionRequest消息，將圖傳遞給Master
    • Master創建一個MasterSession實例，并用全局唯一的handle標識，最終通過CreateSessionResponse返回給Client

• • 迭代運行
    • Clent->Master。Client會啟動迭代執行的過程，并稱每次迭代為一次Step。此時，Client發送RunStepRequest消息給Master，消息攜帶handle標識，用于Master索引相應的MasterSession實例
    • Master圖分裂。Master收到RunStepRequest消息后，Full Graph->Client Graph->Partition Graph->Master向Worker發送RegisterGraphRequest消息將Partition Graph注冊到各個Worker節點上
    • Worker圖分裂。當Worker收到RegisterGraphRequest消息后，再次實施分裂操作，最終按照設備將圖劃分為多個子圖片段
    • 注冊子圖。當Worker完成子圖注冊后，通過返回RegisterGraphReponse消息，并攜帶graph_handle標識。這是因為Worker 可以并發注冊并運行多個子圖，每個子圖使用graph_handle唯一標識。Master完成子圖注冊后通過發送RunGraphRequest消息給Worker并發執行所有子圖，消息中攜帶(session_handle,graph_handle,step_id)三元組的標識信息，用于Worker索引相應的子圖
    • 子圖節點拓撲排序。Worker收到消息RunGraphRequest消息后，Worker根據graph_handle索引相應的子圖。每個子圖放置在單獨的Executor中執行，Executor將按照拓撲排序算法完成子圖片段的計算。

• • 數據交換
    • 設備間通信通過Send/Recv節點
    • Worker間通信涉及進程間通信，此時，需要通過接收端主動發送RecvTensorRequest消息到發送方，再從發送方的信箱取出對應的Tensor，并通過RecvTensorResponse返回

• • 關閉會話：計算完成后，Client向Master發送CloseSessionReq消息。Master收到消息后，開始釋放MasterSession所持有的所有資源

4 C API：分水嶺(前后端之間的通道的實現)

科普

• Bazel：高級構建語言Bazel使用一種抽象的、人易于理解的、語義級別的高級語言來描述項目的構建屬性。免于將單個調用編寫到編譯器和鏈接器等的復雜性
• Swig：SWIG是一種簡化腳本語言與C/C++接口的開發工具。簡而言之，SWIG是一個通過包裝和編譯C語言程序來達到與腳本語言通訊目的的工具

2. Swig

• • TensorFlow使用Bazel的構建工具，在系統編譯之前啟動Swig的代碼生成過程，通過tensorflow.i自動生成了兩個適配(Wrapper) 文件：
    • pywrap_tensorflow_internal.py——負責對接上層Python調用：該模塊首次被導入時，自動地加載_pywrap_tensorflow_internal.so的動態鏈接庫；其中，_pywrap_tensorflow_internal.so包含了整個TensorFlow運行時的所有符號
    • http://pywrap_tensorflow_internal.cc——負責對接下層C API調用：該模塊實現時，靜態注冊了一個函數符號表，實現了Python函數名到C函數名的二元關系。在運行時，按照Python的函數名稱，匹配找到對應的C函數實現，最終實現Python到c_api.c具體實現的調用關系

• • Bazel生成規則定義于//tensorflow/python:pywrap_tensorflow_internal，如下圖所示

3. 會話生命周期——包括會話的創建，創建計算圖，擴展計算圖，執行計算圖，關閉會話，銷毀會話六個過程，在前后端表現為兩套相兼容的接口實現

• • Python前端的Session生命周期，下圖為生命周期
    • 創建Session，tf.Session(target)
    • 迭代執行sess.run(fetchs，feed_dict)
      • sess._extend_graph(graph)
      • sess.TF_Run(feeds，fetches，targets)
    • 關閉Session，sess.close()
    • 銷毀Session，sess.__del__

• • C++后端的Session生命周期，下圖為生命周期和本地模型的DirectSession實例
    • 根據target多態創建Session
    • Session.Create(graph)：有且僅有一次
    • Session.Extend(graph)：零次或多次
    • 迭代執行Session.Run(inputs，outputs，targets)
    • 關閉Session.Close
    • 銷毀Session對象

4. 會話周期各部分內容展開(展開4.3中的內容，從代碼層面分析)

• • 創建會話
    • 過程：從Python前端為起點，通過Swig自動生成的Python-C++的包裝器，并以此為媒介，實現了Python到TensorFlow的C API的調用

• • • 編程接口(Python調用)
      • 創建了一個Session實例，調用父類BaseSession的構造函數，進而調用BaseSession的構造函數中pywrap_tensorflow模塊中的函數(Python代碼)

• • • • Session類構造函數中graph參數的定義如下圖。ScopedTFGraph是對TF_Graph的包裝器，完成類似于C++的RAII的工作機制。而TF_Graph持有 ternsorflow::Graph實例。其中，self._graph._c_graph返回一個TF_Graph實例，后者通過C API創建的圖實例(Python代碼)

• • • • 圖實例傳遞如下(上面代碼對應圖中Python部分)：

• • • Python包裝器：在pywrap_tensorflow模塊中，通過_pywrap_tensorflow_internal的轉發實現從Python到動態連接庫_pywrap_tensorflow_internal.so的函數調用(對接上層Python調用，包含了整個TensorFlow運行時的所有符號)

• • • C++包裝器：在http://pywrap_tensorflow_internal.cc實現中，通過函數調用的符號表實現Python到C++的映射。_wrap_TF_NewSession/wrap_TF_NewDeprecatedSession將分別調用c_api.h對其開放的API接口：TF_NewSession/TF_NewDeprecatedSession。也就是說，自動生成的http://pywrap_tensorflow_internal.cc僅僅負責Python函數到C/C++函數調用的轉發，最終將調用底層C系統向上提供的API接口

• • • C API：c_api.h是TensorFlow的后端執行系統面向前端開放的公共API接口，實現采用了引用計數的技術，實現圖實例在多個Session實例中共享

• • • 后端系統(C API的底層C++實現)：NewSession將根據前端傳遞的target，使用SessionFactory多態創建不同類型的tensorflow::Session實例(工廠方法)
      • SessionOptions中target為空字符串 (默認的)，則創建DirectSession實例
      • SessionOptions中target以grpc://開頭，則創建GrpcSession實例，啟動基于RPC的分布式運行模式

• • 創建/擴展圖
    • 過程：在既有的接口實現中，需要將圖構造期構造好的圖序列化，并傳遞給后端C++系統。而在新的接口實現中，無需實現圖的創建或擴展
      • 新的接口：創建OP時，節點實時添加至后端C++系統的圖實例中，而不像既有接口每次調用sess.run后在原先圖實例的基礎上再添加節點
      • 既有接口：Python前端將迭代調用Session.run接口，將構造好的計算圖，以GraphDef的形式發送給C++后端。其中，前端每次調用Session.run接口時，都會試圖將新增節點的計算圖發送給后端系統，以便將新增節點的計算圖Extend到原來的計算圖中。特殊地，在首次調用Session.run時，將發送整個計算圖給后端系統。后端系統首次調用Session.Extend時，轉調Session.Create。以后，后端系統每次調用Session.Extend時將真正執行Extend的語義，將新增的計算圖的節點追加至原來的計算圖中

• • • 編程接口
      • 在既有的接口實現中，通過_extend_graph實現圖實例的擴展

• • • • 在首次調用self._extend_graph時，或者有新的節點被添加至計算圖中時，對計算圖GraphDef實施序列化操作，最終觸發tf_session.TF_ExtendGraph的調用

• • • Python包裝器

• • • C++包裝器

• • • C API：TF_ExtendGraph是C API對接上層編程環境的接口。首先，它完成計算圖GraphDef的反序列化，最終調用tensorflow::Session的Extend接口

• • • 后端系統：Create表示在當前的tensorflow::Session實例上注冊計算圖，如果要注冊新的計算圖，需要關閉該tensorflow::Session對象。Extend表示在tensorflow::Session實例上已注冊的計算圖上追加節點。Extend 首次執行時，等價于Create的語義。實現如首次擴展圖GrpcSession所示：若引用Master的handle不為空則執行Extend，否則執行Create，建立與Master的連接并持有MasterSession的handle

• • 迭代運行
    • 過程：Python前端Session.run實現將fetches，feed_dict傳遞給后端系統，后端系統調用Session.Run接口

• • • 編程接口：當Client調用Session.run時，最終會調用pywrap_tensorflow_internal模塊中的函數

• • • Python包裝器

• • • C++包裝器

• • • C API：在既有的接口中，TF_Run是C API對接上層編程環境的接口。首先，它完成輸入數據從C到C++的格式轉換，并啟動后臺的tensorflow::Session的執行過程。當執行完成后，再將outputs的輸出數據從C++到C的格式轉換。TF_SessionRun類似

• • • 后端系統
      • 輸入包括：
        • options：Session的運行配置參數
        • inputs：輸入Tensor的名字列表
        • output_names：輸出Tensor的名字列表
        • targets：無輸出，待執行的OP的名字列表
      • 輸出包括
        • outputs：輸出的Tensor列表，outputs列表與輸入的output_names一一對應
        • run_metadata：運行時元數據的收集器
  • 關閉會話
    • 過程：當計算圖執行完畢后，需要關閉tf.Session，以便釋放后端的系統資源，包括隊列，IO等

• • • 編程接口：當Client調用Session.close時，最終會調用pywrap_tensorflow模塊中的函數：TF_CloseDeprecatedSession

• • • Python包裝器

• • • C++包裝器

• • • C API：TF_CloseSession/TF_CloseDeprecatedSession直接完成tensorflow::Session的關閉操作

• • • 后端系統：Session(C++)在運行時其動態類型，將多態地調用相應的子類實現

• • 銷毀會話
    • 過程：當tf.Session不在被使用，由Python的GC釋放。Client調用Session.__del__后，將啟動后臺tensorflow::Session對象的析構過程

• • • 編程接口：Client調用Session.__del__時，先調用Session.close，再調用pywrap_tensorflow模塊中的TF_DeleteSession/TF_DeleteDeprecatedSession

• • • Python包裝器

• • • C++包裝器

• • • C API：TF_DeleteDeprecatedSession直接完成tensorflow::Session對象的釋放。而新的接口TF_DeleteSession實現中，當需要刪除tensorflow::Session實例時，相應的圖實例的計數器減1。當計數器為0時，則刪除該圖實例；否則，不刪除該圖實例

• • • 后端系統：tensorflow::Session在運行時其動態類型，多態地調用相應子類實現的析構函數

5. 性能調優(針對新實現的接口)

• • 共享圖實例：一個Session只能運行一個圖實例，如果一個Session要運行其他的圖實例，必須先關掉Session，然后再將新的圖實例注冊到此Session中。但反過來，一個計算圖可以運行在多個Session實例上。如果在Graph實例上維持Session的引用計數器，在Session創建時，在該圖實例上增加1；在Session銷毀時(不是關閉Session)，在該圖實例上減少1；當計數器為0時，則自動刪除圖實例(即：新接口加入了引用計數器)

• • 消除序列化
    • 遺留的接口實現中，前端構造圖并將其序列化后，通過Session::Create或Session::Extend傳遞給后端。這本質是圖實例的拷貝，具有很大的時延開銷

• • • 在新的接口實現中，可以去Create/Extend語義。在圖的構造器，前端Python在構造每個OP時，直接通過C API將其追加至后端C++的圖實例中，從而避免了圖實例在前后端的序列化和反序列化的開銷

總結

以上是生活随笔為你收集整理的tensorflow http调用_《TensorFlow 内核剖析》笔记——系统架构的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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