一、前言
在TVM中,PackedFunc贯穿了整个Stack,是Python与C++进行互相调用的桥梁,深入理解PackedFunc的数据结构及相应的调用流程对理解整个TVM的代码很有帮助。
二、预备知识
1、ctypes
ctypes 是 Python 的外部函数库。它提供了与 C 兼容的数据类型,并允许调用 DLL 或共享库中的函数。可使用该模块以纯 Python 形式对这些库进行封装。
- ctypes.byref
有时候 C 函数接口可能由于要往某个地址写入值,或者数据太大不适合作为值传递,从而希望接收一个 指针 作为数据参数类型。这和 传递参数引用 类似。
ctypes 暴露了 byref() 函数用于通过引用传递参数。
- ctypes.c_void_p
代表 C 中的 void * 类型。该值被表示为整数形式。当给 c_void_p 赋值时,将改变它所指向的内存地址,而不是它所指向的内存区域的内容。
2、C++ std::function
std::function是一个函数包装器模板,通过std::function对C++中各种可调用实体(普通函数、Lambda表达式、函数指针、以及其它函数对象等)的封装,形成一个新的可调用的std::function对象。它的原型说明为:
T: 通用类型,但实际通用类型模板并没有被定义,只有当T的类型为形如Ret(Args...)的函数类型才能工作。
Ret: 调用函数返回值的类型。
Args: 函数参数类型。
3、C++关键字decltype
decltype与auto关键字一样,用于进行编译时类型推导,不过它与auto还是有一些区别的。decltype的类型推导并不是像auto一样是从变量声明的初始化表达式获得变量的类型,而是总是以一个普通表达式作为参数,返回该表达式的类型,而且decltype并不会对表达式进行求值。它的使用方法主要有
- 推导出表达式类型
int i = 4;
decltype(i) a; //推导结果为int, a的类型为int
- 与using/typedef合用,用于定义类型。
using size_t = decltype(sizeof(0));//sizeof(a)的返回值为size_t类型
using ptrdiff_t = decltype((int*)0 - (int*)0);
using nullptr_t = decltype(nullptr);
vector<int >vec;
typedef decltype(vec.begin()) vectype;
for (vectype i = vec.begin; i != vec.end(); i++){...}
这样和auto一样,也提高了代码的可读性。
- 重用匿名类型
在C++中,我们有时候会遇上一些匿名类型,如:
struct {
int d;
doubel b;
} anon_s;
而借助decltype,我们可以重新使用这个匿名的结构体:
decltype(anon_s) as; //定义了一个上面匿名的结构体
- 泛型编程中结合auto,用于追踪函数的返回值类型
这也是decltype最大的用途了。
template <typename _Tx, typename _Ty>
auto multiply(_Tx x, _Ty y)->decltype(_Tx*_Ty){return x*y;}
三、PackedFunc原理
1、数据结构
- TVMValue
联合体,在Python与C++互调时的数据类型
typedef union {
int64_t v_int64;
double v_float64;
void* v_handle;
const char* v_str;
DLDataType v_type; // The data type the tensor can hold
DLDevice v_device; // A Device for Tensor and operator
} TVMValue;
- TVMPODValue_
内部基类用于处理POD类型的转换,主要重载了强制类型转换运行符,在c++中,类型的名字,包括类的名字本身也是一种运算符,即类型强制转换运算符。
class TVMPODValue_ {
public:
operator double() const {...}
operator int64_t() const {...}
operator uint64_t() const {...}
operator int() const {...}
operator bool() const {...}
operator void*() const {...}
operator DLTensor*() const {...}
operator NDArray() const {...}
operator Module() const {...}
operator Device() const {...} // 以上为强制类型转换运行符重载
int type_code() const { return type_code_; }
template <typename T>
T* ptr() const {return static_cast<T*>(value_.v_handle);}
...
protected:
...
TVMPODValue_() : type_code_(kTVMNullptr) {}
TVMPODValue_(TVMValue value, int type_code) : value_(value), type_code_(type_code) {} // 构造函数
TVMValue value_;
int type_code_;
};
- TVMArgValue
继承TVMPODValue_,扩充了更多的类型转换的重载,其中包括了重要的PackedFunc()与TypedPackedFunc()
class TVMArgValue : public TVMPODValue_ {
public:
TVMArgValue() {}
TVMArgValue(TVMValue value, int type_code) : TVMPODValue_(value, type_code) {} // 构造函数
using TVMPODValue_::operator double;
using TVMPODValue_::operator int64_t;
using TVMPODValue_::operator uint64_t;
using TVMPODValue_::operator int;
using TVMPODValue_::operator bool;
using TVMPODValue_::operator void*;
using TVMPODValue_::operator DLTensor*;
using TVMPODValue_::operator NDArray;
using TVMPODValue_::operator Device;
using TVMPODValue_::operator Module;
using TVMPODValue_::AsObjectRef;
using TVMPODValue_::IsObjectRef; // 复用父类的类型转换函数
// conversion operator.
operator std::string() const {...}
operator PackedFunc() const {
if (type_code_ == kTVMNullptr) return PackedFunc();
TVM_CHECK_TYPE_CODE(type_code_, kTVMPackedFuncHandle);
return *ptr<PackedFunc>(); // 相当于static_cast<PackedFunc*>(value_.v_handle),将void *v_handle的指针强转为PackedFunc*
}
template <typename FType>
operator TypedPackedFunc<FType>() const {
// TypedPackedFunc类中也重载了PackedFunc(),当调用operator PackedFunc()时会
return TypedPackedFunc<FType>(operator PackedFunc());
}
const TVMValue& value() const { return value_; }
template <typename T, typename = typename std::enable_if<std::is_class<T>::value>::type>
inline operator T() const;
inline operator DLDataType() const;
inline operator DataType() const;
};
- TVMRetValue
这个类也是继承自TVMPODValue_类,主要作用是作为存放调用PackedFunc返回值的容器,它和TVMArgValue的区别是,它在析构时会释放源数据。它主要实现的函数为:构造和析构函数;对强制类型转换运算符重载的扩展;对赋值运算符的重载;辅助函数,包括释放资源的Clear函数。
class TVMRetValue : public TVMPODValue_ {
public:
// 构造与析构函数
TVMRetValue() {}
~TVMRetValue() { this->Clear(); }
// 从父类继承的强制类型转换运算符重载
using TVMPODValue_::operator double;
using TVMPODValue_::operator int64_t;
using TVMPODValue_::operator uint64_t;
...
// 对强制类型转换运算符重载的扩展
operator PackedFunc() const {...}
template <typename FType>
operator TypedPackedFunc<FType>() const {...}
...
// 对赋值运算符的重载
TVMRetValue& operator=(TVMRetValue&& other) {...}
TVMRetValue& operator=(double value) {...}
TVMRetValue& operator=(std::nullptr_t value) {...}
...
private:
...
// 根据type_code_的类型释放相应的源数据
void Clear() {...}
}
- TVMArgs
传给PackedFunc的参数,定义了TVMValue的参数数据、参数类型码以及参数个数,同时重载了[]运算符,方便对于多个参数的情况可以通过下标索引直接获取对应的入参。
class TVMArgs {
public:
const TVMValue* values; // 参数数据
const int* type_codes; // 类型码
int num_args; // 参数个数
TVMArgs(const TVMValue* values, const int* type_codes, int num_args)
: values(values), type_codes(type_codes), num_args(num_args) {} // 构造函数
inline int size() const; // 获取参数个数
inline TVMArgValue operator[](int i) const; // 重载[]运算符,通过下标索引获取
};
- PackedFunc
PackedFunc就是通过std::function来实现,std::function最大的好处是可以针对不同的可调用实体形成统一的调用方式:
class PackedFunc {
public:
using FType = std::function<void(TVMArgs args, TVMRetValue* rv)>; // 声明FType为函数包装器的别名
// 构造函数
PackedFunc() {}
PackedFunc(std::nullptr_t null) {}
explicit PackedFunc(FType body) : body_(body) {} // 传入FType初始化私有成员body_
template <typename... Args>
inline TVMRetValue operator()(Args&&... args) const; // 运算符()重载,直接传入没有Packed为TVMArgs的参数
inline void CallPacked(TVMArgs args, TVMRetValue* rv) const; // 调用Packed的函数,传入已经Packed的参数
inline FType body() const; // 返回私有成员body_
bool operator==(std::nullptr_t null) const { return body_ == nullptr; } // 重载==运算符,判断PackedFunc是否为空
bool operator!=(std::nullptr_t null) const { return body_ != nullptr; } // 重载!=运算符,判断PackedFunc是否非空
private:
FType body_; // 函数包装器,用于包裹需要Packed的函数
};
其中的成员函数实现如下:
// 运算符()重载
template <typename... Args> // C++的parameter pack
inline TVMRetValue PackedFunc::operator()(Args&&... args) const {
const int kNumArgs = sizeof...(Args); // 计算可变输入参数的个数
const int kArraySize = kNumArgs > 0 ? kNumArgs : 1;
TVMValue values[kArraySize];
int type_codes[kArraySize];
// 完美转发,遍历每个入参然后通过TVMArgsSetter来赋值
detail::for_each(TVMArgsSetter(values, type_codes), std::forward<Args>(args)...);
TVMRetValue rv;
body_(TVMArgs(values, type_codes, kNumArgs), &rv); // 调用包裹函数所指向的函数
return rv;
}
// 调用Packed的函数
inline void PackedFunc::CallPacked(TVMArgs args, TVMRetValue* rv) const { body_(args, rv); } // 直接调用body_包裹的函数
// 获取函数包装器
inline PackedFunc::FType PackedFunc::body() const { return body_; } // 返回函数包装器
- TypedPackedFunc
TypedPackedFunc是PackedFunc的一个封装,TVM鼓励开发者在使用C++代码开发的时候尽量使用这个类而不是直接使用PackedFunc,它增加了编译时的类型检查,可以作为参数传给PackedFunc,可以给TVMRetValue赋值,并且可以直接转换为PackedFunc。
2、关联流程
Python端导入TVM的动态链接库及调用的流程如下图所示:
image.png(1)TVM的Python代码从python/tvm/init.py中开始执行
from ._ffi.base import TVMError, __version__
进而调用python/tvm/_ffi/__init__.py导入base及registry相关组件:
from . import _pyversion
from .base import register_error
from .registry import register_object, register_func, register_extension
from .registry import _init_api, get_global_func
在base.py执行完_load_lib函数后,全局变量_LIB和_LIB_NAME都完成了初始化,其中_LIB是一个ctypes.CDLL类型的变量,它是Python与C++部分进行交互的入口,可以理解为操作TVM动态链接库函数符号的全局句柄,而_LIB_NAME是“libtvm.so”字符串。
(2)导入runtime相关的组件
from .runtime.object import Object
from .runtime.ndarray import device, cpu, cuda, gpu, opencl, cl, vulkan, metal, mtl
from .runtime.ndarray import vpi, rocm, ext_dev, hexagon
from .runtime import ndarray as nd
这里首先会调用python/tvm/runtime/init.py,它会执行:
from .packed_func import PackedFunc
从而定义一个全局的PackedFuncHandle:
PackedFuncHandle = ctypes.c_void_p
class PackedFunc(PackedFuncBase): # 这是个空的子类,实现都在父类
_set_class_packed_func(PackedFunc) # 设置一个全局的控制句柄
类PackedFuncBase()在整个流程中起到了最关键的作用:
class PackedFuncBase(object):
__slots__ = ["handle", "is_global"]
# pylint: disable=no-member
def __init__(self, handle, is_global):
self.handle = handle
self.is_global = is_global
def __del__(self):
if not self.is_global and _LIB is not None:
if _LIB.TVMFuncFree(self.handle) != 0:
raise get_last_ffi_error()
def __call__(self, *args): # 重载了函数调用运算符“()”
temp_args = []
values, tcodes, num_args = _make_tvm_args(args, temp_args)
ret_val = TVMValue()
ret_tcode = ctypes.c_int()
if (
_LIB.TVMFuncCall(self.handle, values, tcodes,
ctypes.c_int(num_args),
ctypes.byref(ret_val),
ctypes.byref(ret_tcode),
)
!= 0
):
raise get_last_ffi_error()
_ = temp_args
_ = args
return RETURN_SWITCH[ret_tcode.value](ret_val)
它重载了call()函数,类似于C++中重载了函数调用运算符“()”,内部调用了_LIB.TVMFuncCall(handle),把保存有C++ PackedFunc对象地址的handle以及相关的参数传递进去。
TVMFuncCall的代码如下(函数实现在tvm/src/runtime/c_runtime_api.cc):
int TVMFuncCall(TVMFunctionHandle func, TVMValue* args, int* arg_type_codes, int num_args,
TVMValue* ret_val, int* ret_type_code) {
API_BEGIN();
TVMRetValue rv;
// 强转为PackedFunc *后调用CallPacked(),最终相当于直接调用PackedFunc的包裹函数body_(参看上一小节的PackedFunc类的实现分析)
(*static_cast<const PackedFunc*>(func)).CallPacked(TVMArgs(args, arg_type_codes, num_args), &rv);
// 处理返回值
...
API_END();
}
(3)初始化C++端API
TVM中Python端的组件接口都会通过以下方式进行初始化注册,如relay中的_make.py:
tvm._ffi._init_api("relay._make", __name__)
而_init_api()会通过模块名称遍历C++注册的全局函数列表,这个列表是由_LIB.TVMFuncListGlobalNames()返回的结果(python/tvm/_ffi/registry.py):
def _init_api_prefix(module_name, prefix):
// 每当导入新模块,全局字典sys.modules将记录该模块,当再次导入该模块时,会直接到字典中查找,从而加快程序运行的速度
module = sys.modules[module_name]
// list_global_func_names()通过_LIB.TVMFuncListGlobalNames()得到函数列表
for name in list_global_func_names():
if not name.startswith(prefix):
continue
fname = name[len(prefix) + 1 :]
target_module = module
if fname.find(".") != -1:
continue
f = get_global_func(name) // 根据
ff = _get_api(f)
ff.__name__ = fname
ff.__doc__ = "TVM PackedFunc %s. " % fname
setattr(target_module, ff.__name__, ff)
(4)通过_get_global_func()获取C++创建的PackedFunc
_get_global_func中调用了TVMFuncGetGlobal() API:
def _get_global_func(name, allow_missing=False):
handle = PackedFuncHandle()
check_call(_LIB.TVMFuncGetGlobal(c_str(name), ctypes.byref(handle))) // new一个PackeFunc对象,通过handle传出来
if handle.value:
return _make_packed_func(handle, False) //
if allow_missing:
return None
raise ValueError("Cannot find global function %s" % name)
而在TVMFuncGetGlobal的实现中,handle最终保存了一个在C++端 new 出来的PackedFunc对象指针:
// src/runtime/registry.cc
int TVMFuncGetGlobal(const char* name, TVMFunctionHandle* out) {
const tvm::runtime::PackedFunc* fp = tvm::runtime::Registry::Get(name);
*out = new tvm::runtime::PackedFunc(*fp); // C++端创建PackedFunc对象
}
最后在Python端创建PackedFunc类,并用C++端 new 出来的PackedFunc对象指针对其进行初始化:
def _make_packed_func(handle, is_global):
"""Make a packed function class"""
obj = _CLASS_PACKED_FUNC.__new__(_CLASS_PACKED_FUNC) // 创建Python端的PackedFunc对象
obj.is_global = is_global
obj.handle = handle // 将C++端的handle赋值给Python端的handle
return obj
由于Python端的PackedFuncBase重载了call方法,而call方法中调用了C++端的TVMFuncCall(handle),从而完成了从Python端PackedFunc对象的执行到C++端PackedFunc对象的执行的整个流程。
四、总结
本文介绍了PackedFunc的数据结构定义以及Python端与C++端之间通过PackedFunc调用的流程,希望能对读者有所帮助。
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