作者|郑建华
更新|赵露阳
通过这篇笔记,希望能初步了解 OneFlow 在 Eager 模式下对设备的管理方式、设备执行计算的过程以及如何充分利用设备计算能力。这里的设备主要指类似 CUDA 这样的并行计算加速设备。
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设备、流相关类型及关系
框架通过流(Stream)向设备(Device)提交计算任务。一个 Stream 是一个命令序列,可以类比 CUDA Stream(docs.nvidia.com/cuda/cuda-c… ),或者 CPU Thread 的指令序列。同一个 Stream 中的命令按顺序执行;不同 Stream 之间的命令有依赖关系时,需要同步。不同的任务,比如 kernel 计算、host2device、device2host 等都有自己独立的 Stream,可以并发执行,从而在 Eager 模式下尽可能充分利用设备的异步并发执行能力。
OneFlow 中Device和Stream相关的部分类结构如下所示:
Device相关类型
oneflow::Device
oneflow::Device是用于表示设备的基础类型,例如:构建tensor时 flow.tensor(shape, device=”cuda:1″)就会在内部构造出这个基础的Device类型,其中设备编号为1、设备类型为CUDA。
oneflow/core/framework/device.h:
class Device final {
public:
...
private:
Device(const std::string& type, int64_t device_id);
Maybe<void> Init();
const std::string type_;
DeviceType enum_type_;
const int64_t device_id_;
const size_t hash_value_;
std::shared_ptr<MemoryCase> mem_case_;
};
oneflow::Device中最重要的两个成员变量分别是用于表示设备类型的DeviceType;用于表示设备编号的device_id_ 。
DeviceType
DeviceType是一个枚举类,不同的值代表不同的计算设备类型,其定义位于
oneflow/core/common/device_type.proto:
enum DeviceType {
kInvalidDevice = 0; // 无效设备
kCPU = 1; // cpu设备
kCUDA = 2; // cuda设备
kMockDevice = 3; // pseudo device for test.
}
目前在oneflow master分支中,主要有kCPU表示cpu设备;kCUDA表示nvidia cuda设备;在其他多设备支持的分支中,这里还增加了更多的设备类型。
oneflow::ep::Device
oneflow::Device是oneflow中对设备的基础封装类型,而oneflow::ep::Device则是一个抽象类,属于oneflow的ep模块(execution provider),是对设备行为的封装,ep模块为多硬件设备提供了更高层次的抽象,方便oneflow支持和兼容多硬件设备提供了更高的灵活性和可拓展性。
oneflow::ep::Device不仅提供了表示设备类型的device_type()方法、表示设备编号的device_index()方法,还提供了创建/销毁ep::Stream、创建/销毁Event、在设备上申请/释放内存的各种方法。
oneflow/core/ep/include/device.h:
class Device {
public:
OF_DISALLOW_COPY_AND_MOVE(Device);
Device() = default;
virtual ~Device() = default;
virtual void SetAsActiveDevice() = 0;
virtual DeviceType device_type() const = 0;
virtual size_t device_index() const = 0;
virtual DeviceManager* device_manager() const = 0;
virtual Stream* CreateStream() = 0;
virtual void DestroyStream(Stream* stream) = 0;
virtual Event* CreateEvent();
virtual void DestroyEvent(Event* event);
virtual void CreateEvents(Event** events, size_t count) = 0;
virtual void DestroyEvents(Event** events, size_t count) = 0;
virtual Maybe<void> Alloc(const AllocationOptions& options, void** ptr, size_t size) = 0;
virtual void Free(const AllocationOptions& options, void* ptr) = 0;
virtual Maybe<void> AllocPinned(const AllocationOptions& options, void** ptr, size_t size) = 0;
virtual void FreePinned(const AllocationOptions& options, void* ptr) = 0;
virtual bool IsStreamOrderedMemoryAllocationSupported() const;
};
oneflow::ep::Device有如下子类实现:
Stream相关类型
oneflow::Stream和cuda device以及stream的关系类似,oneflow中也存在类似的基础Stream类型。
oneflow/core/framework/stream.h:
class Stream final {
....
private:
Stream(Symbol<Device> device, StreamType stream_type, size_t thread_uid);
static Maybe<Symbol<Stream>> RawNew(Symbol<Device> device, StreamType stream_type,
size_t thread_uid);
Maybe<void> Init(size_t unique_stream_id);
Symbol<Device> device_;
StreamType stream_type_;
size_t thread_uid_;
size_t unique_stream_id_;
};
可以看见Stream类中的成员变量:
- device_ 表示该Stream对象将在何种设备上执行
- streamtype_ 表示该Stream的类型,是用于计算的compute stream还是用于数据搬运的host2device、device2host stream等
- threaduid_ 表示负责启动该Stream的线程id
- unique_streamid_ 表示这个stream自身的unique id
StreamType
和DeviceType分为kCpu和kCuda类似,Stream也有各种类型之分,具体如下:
oneflow/core/common/stream_type.h
enum class StreamType {
kInvalid = 0, // 无效
kCompute, // kernel计算流
kHost2Device, // 数据搬运(host -> device)流
kDevice2Host, // 数据搬运(device -> host)流
kCcl, // 集合通信流
kBarrier, // 线程屏障流
kCriticalSection,// 临界区流
kLazyJobLauncher,// job启动流(lazy mode)
kPinnedCompute // pinned memory kernel计算流
};
oneflow::ep::Stream
oneflow中的ep模块提供了一个更高层次的对Stream的抽象类,除了可以获取设备的device()、获取设备类型的device_type()方法外,还提供了一系列虚方法如:
- 同步Sync()
- 执行Event事件RecordEvent()
oneflow/core/ep/include/stream.h:
class Stream {
public:
OF_DISALLOW_COPY_AND_MOVE(Stream);
Stream() = default;
virtual ~Stream() = default;
virtual DeviceType device_type() const = 0;
virtual Device* device() const = 0;
virtual Maybe<void> Sync() = 0;
virtual void RecordEvent(Event* event) = 0;
virtual Maybe<void> GetAsyncError() { return Maybe<void>::Ok(); }
virtual Maybe<void> AllocAsync(void** ptr, size_t size) { UNIMPLEMENTED_THEN_RETURN(); }
virtual Maybe<void> FreeAsync(void* ptr) { UNIMPLEMENTED_THEN_RETURN(); }
template<typename T>
Maybe<void> AllocAsync(T** ptr, size_t size) {
return AllocAsync(reinterpret_cast<void**>(ptr), size);
}
virtual Maybe<void> OnExecutionContextSetup() { return Maybe<void>::Ok(); }
virtual Maybe<void> OnExecutionContextTeardown() { return Maybe<void>::Ok(); }
template<typename T>
T* As() {
return static_cast<T*>(this);
}
};
oneflow::ep::Stream有如下子类实现:
oneflow::vm::Stream
oneflow vm(virtual machine)中的oneflow::vm::Stream类型,用于vm内部维护stream极其依赖关系、StreamPolicy、调度线程等。
oneflow/core/vm/stream.h:
class Stream final : public intrusive::Base {
public:
...
private:
...
// fields
ThreadCtx* thread_ctx_;
Symbol<Device> device_;
StreamType stream_type_;
std::shared_ptr<StreamPolicy> stream_policy_;
bool on_scheduler_thread_;
std::unique_ptr<char, std::function<void(char*)>> small_pinned_mem_ptr_;
...
};
StreamPolicy
StreamPolicy是oneflow vm中独有的概念,提供了一系列虚方法如:
- stream() 获取oneflow::ep::Stream指针
- mut_allocator() 获取vm::Allocator指针(用于tensor内存管理)
- device_type() 获取device设备类型
除此之外,提供了一系列vm相关的指令状态初始化、查询、删除等方法。
oneflow/core/vm/stream_policy.h:
class StreamPolicy {
public:
virtual ~StreamPolicy() = default;
virtual ep::Stream* stream() = 0;
virtual vm::Allocator* mut_allocator() = 0;
virtual DeviceType device_type() const = 0;
virtual void InitInstructionStatus(const Stream& stream,
InstructionStatusBuffer* status_buffer) const = 0;
virtual void DeleteInstructionStatus(const Stream& stream,
InstructionStatusBuffer* status_buffer) const = 0;
virtual bool QueryInstructionStatusLaunched(
const Stream& stream, const InstructionStatusBuffer& status_buffer) const = 0;
virtual bool QueryInstructionStatusDone(const Stream& stream,
const InstructionStatusBuffer& status_buffer) const = 0;
virtual bool OnSchedulerThread(StreamType stream_type) const;
virtual bool SupportingTransportInstructions() const = 0;
void RunIf(Instruction* instruction) const;
protected:
StreamPolicy() = default;
private:
virtual void Run(Instruction* instruction) const = 0;
};
StreamPolicy有如下子类实现:
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Eager Local模式下的Device和Stream推导
下面,梳理一下普通的eager模式(eager local mode)下,算子执行全过程中device和stream相关的推导流程。
2.1 推导Device
首先,对于一个算子(op)来说,要为其设置一个默认的device用于实际计算,这一步在:
Symbol default_device = JUST(GetDefaultDevice(inputs, ctx))
这里GetDefaultDevice的逻辑是:
- 1.如果inputs tensor非空,则根据第一个input tensor的device来设置default的device
- 2.如果inputs tensor为空,则优先从OpExprInterpContext中获取device,若OpExprInterpContext中未设置,则会通过Device::New(“cpu”);默认给一个cpu device
值得说明的是,在1.种情况时,如果input tensor创建时指定了device为cuda设备,则这里推导出的default device同样为相同的cuda device;如果未显示指定,则默认还是cpu device。
2.2 推导Stream
oneflow::Stream的推导主要在:
-
JUST(user_op_expr.mut_local_tensor_infer_cache()->GetOrInfer(infer_args)));Symbol stream = JUST(InferDeviceAndStream(…));
InferDeviceAndStream中,Stream推导的逻辑是会根据user_op_expr是否定义了
device_and_stream_infer_fn而有所区别
GetDefaultStreamByDevice的具体实现:
Maybe<Symbol<Stream>> RawGetDefaultStreamByDevice(Symbol<Device> device) {
return Stream::New(device, StreamType::kCompute);
}
可以看见,根据传入的device、StreamType::kCompute,new了一个oneflow::Stream。
2.3 InstructionsBuilder::Call和vm::Stream推导
在上述device和stream推导完成后,会通过InstructionsBuilder调用Call方法:
JUST(PhysicalRun([&](InstructionsBuilder* builder) -> Maybe<void> {
return builder->Call(kernel, std::move(input_eager_blob_objects),
std::move(output_eager_blob_objects), ctx, result->stream());
}));
Call方法中会通过
- JUST(SoftSyncStream(output_eager_blob_objects, stream));
- JUST(SoftSyncStream(input_eager_blob_objects, stream));
- auto* vm_stream = JUST(Singleton::Get()->GetVmStream(stream));
完成outputs inputs tensor的流同步(SoftSyncStream)过程以及vm::Stream的推导,然后通过构造OpCallInstructionPolicy指令派发至vm执行。
SoftSyncStream的同步这里省略,具体过程见第4节。
2.3.1 构造 ThreadCtx 对象,启动执行指令的线程
ThreadCtx 对象指针保存在 VirtualMachine 的 HashMap 中。每个 DeviceType(CPU或CUDA)对应一个 ThreadCtx 对象;临界区和 LazyJob 有自己的 ThreadCtx 对象。
首次访问 HashMap 时得到的是零值(空指针),需要调用 CreateThreadCtx 创建对象。实际通过虚拟机指令创建对象,ThreadCtx 对象保存在 VirtualMachineEngine::thread_ctx_list_ 中。
ThreadCtx 对象构造后,会创建一个 worker 线程、执行 WorkerLoop 方法,并添加到 worker_threads_。所以 worker_threads_ 是与 ThreadCtx 对象一一对应的。
这个线程负责其所归属的指令的执行:
- WorkerLoop 在收到通知后,会调用 ThreadCtx::TryReceiveAndRun 处理指令。
- 在这个函数中,将 ThreadCtx 的指令挪到临时列表、通过 StreamPolicy 执行每个指令。
- ThreadCtx 的指令,是 VirtualMachineEngine 在 DispatchInstruction 时添加进去的。
ThreadCtx创建完成后,将持有vm::Stream对象。oneflow::vm::Stream和oneflow::Stream的数量是一一对应的,vm::Stream 按照<DeviceType, StreamRole>分组存储在对应的 ThreadCtx 中。
vm::Stream的推导流程细节如下:
2.4 执行OpCall指令和ep::Stream推导
有几个场景会创建(获取) ep::Stream 对象。比如 kernel 执行时。
OpCall指令在构造时,指令策略类型是 OpCallInstructionPolicy。虚拟机在 DispatchInstruction 时,无论哪个分支,后续都会调用 EpStreamType::Run,最终通过
例如 GpuL2NormalizeKernel::Compute,最终在其kernel的Compute方法中,会通过ctx->stream()创建(获取)ep::Stream 对象,launch kernel 执行计算。
2.4.1 获取/创建ep::Stream
下面,我们重点看一下OpCall指令实际执行时,调用的
OpCallInstructionUtil::Compute()方法:
static inline Maybe<void> Compute(OpCallInstructionPolicy* op_call_instruction_policy,
Instruction* instruction) {
Allocator* allocator = instruction->mut_stream()->mut_stream_policy()->mut_allocator();
JUST(AllocateOutputBlobsMemory(op_call_instruction_policy, allocator, instruction));
if (unlikely(op_call_instruction_policy->need_temp_storage())) {
JUST(TryAllocateTempStorage(op_call_instruction_policy, allocator));
}
ep::Stream* stream = instruction->mut_stream()->mut_stream_policy()->stream();
user_op::OpKernelState* state = nullptr;
user_op::OpKernelCache* cache = nullptr;
if (op_call_instruction_policy->user_opkernel()->has_state_or_cache()) {
TryInitOpKernelStateAndCache(op_call_instruction_policy, stream, &state, &cache);
}
OpKernelCompute(op_call_instruction_policy, stream, state, cache);
if (unlikely(op_call_instruction_policy->need_temp_storage())) {
DeallocateTempStorage(op_call_instruction_policy, allocator);
}
return Maybe<void>::Ok();
}
其中会通过ep::Stream* stream = instruction->mut_stream()->mut_stream_policy()->stream();完成ep::Stream的推导,之后在OpKernelCompute()方法中实际完成op/kernel的执行。
这里->stream()会调用ep_stream_policy_base.h中的:
ep::Stream* stream() override { return GetOrCreateEpStream(); }
这是一个private方法:
private:
ep::Stream* GetOrCreateEpStream() const {
if (unlikely(ep_stream_ == nullptr)) {
ep_stream_ = GetOrCreateEpDevice()->CreateStream();
CHECK(ep_stream_ != nullptr);
}
return ep_stream_;
}
可以看到,如果成员变量ep_stream_非空,则直接返回;否则,通过 ep_stream_ = GetOrCreateEpDevice()->CreateStream(); 来创建创建ep::Stream。
2.4.2 获取/创建ep::Device
而这里的GetOrCreateEpDevice方法如下:
ep::Device* GetOrCreateEpDevice() const {
if (unlikely(ep_device_ == nullptr)) {
ep_device_ = Singleton<ep::DeviceManagerRegistry>::Get()->GetDevice(device_->enum_type(),
device_->device_id());
CHECK(ep_device_);
}
return ep_device_.get();
}
根据oneflow::Device中拿到的device id和device type,去全局单例的ep::DeviceManagerRegistry中取出对应的oneflow::ep::Device
oneflow::vm::StreamPolicy和oneflow::vm::EpStreamPolicy推导
- stream_policy_ = CHECK_JUST(CreateStreamPolicy::Visit(stream_type, device));
-
- std::shared_ptrvm::StreamPolicy(new vm::EpStreamPolicy(device));
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Eager Global模式下的Device和Stream推导
eager global模式下,device信息隐藏在placement中,placement不仅包括了device type信息还包括其tensor具体分布在哪些ranks上的信息,placement在 C++ 中的对应类型是 ParallelDesc。
所以device以及stream的部分推导过程和eager local模式下有所区别,但OpCall指令执行;device、vm::Stream和ep::Stream的推导过程都和eager local模式下是类似的。
3.1 推导Device
3.1.1 placement 的 parallel_id
oneflow中的placement表示tensor存放的设备集群(device group),如:p = flow.placement(type=”cuda”, ranks=[0, 1, 2, 3])表示tensor分布于1台机器上,cuda device 0、1、2、3四个设备上;p = flow.placement(type=”cuda”, ranks=[[0, 1], [2, 3]])则表示tensor分布于2台机器上,host1的device0、1以及host2的device2、3。
在 oneflow 的分布式环境下,各个 host 上需要有相同数量的device,每个进程使用一个device。这样根据环境变量 RANK 可以得出 machine_id,LOCAL_RANK 就是进程在 制定host 上的 rank序号。
如果 input tensor 的 placement 与当前进程无关,可以省掉很多不必要的计算。通过 placement 的 parallel_id 可以判断计算任务是否与当前进程相关。
placement 在 C++ 中的对应类型是 ParallelDesc,其中并没有 parallel_id 字段,这个信息隐含在其它字段中。
ParallelDesc 在构造时会调用 ClearUp 函数,从中可以看到
-
ParallelDesc::parallel_id2machine_id_ 是 placement 分布的 machine。
-
ParallelDesc::parallel_id2device_id_ 是 placement 分布的 device_id。
-
parallel_id 是上述 2 个数组的索引,一个 parallel_id 对应一个 machine_id:device_id 组合。这样,根据parallel_id可以查到对应的 machine_id 和 device_id。
-
反过来,根据 machine_id:device_id 也可以从 machine_id2device_id2parallel_id_ 查到 parallel_id。
3.1.2 eager 模式下根据 parallel_id 忽略无关计算任务
在 eager 分布时场景处理计算任务时,会调用GetTensorDevice4CurrentProcessCtx,推导得到输出tensor的device,以及获取当前进程的 machine_id、device_id 在 placement 中的 parallel_id 值。
如果当前进程与该 placement 无关,parallel_id 就是空,后续处理时就可以忽略一些计算:
-
EagerGlobalTensorImpl::New 中只需要用 functional::Empty 构造一个 shape 为 0 的空的 tensor。
-
GetBoxingOutput计算时,如果parallel_id为空则表示当前rank进程无效,无需计算直接返回。
-
Interpret 可以不给 vm 提交指令、提前返回。
3.2 推导Stream
在 ConsistentTensorInferCache 中推导 SBP Signature 时,也会同时推导出当前的 tensor 计算任务、在当前进程所用的device。推导时,会先确认所有 inputs 的 placement 是一致的,都分布在相同的device上。如前所述,如果计算任务与当前进程无关,会提前返回;而一个进程只使用一个device。
这里和eager local模式下stream的推导类似,通过JUST(InferDeviceAndStream(user_op_expr, infer_args))推导出oneflow::Stream对象,StreamRole 是 kCompute。区别在于eager global模式下
3.2.1 unique_stream_id
unique_stream_id 表示 oneflow::Stream 对象的创建次序。所有的 oneflow::Stream 对象都保存在全局的 StreamMgr::stream2unique_stream_id_ 中。unique_stream_id2stream_symbol_ 可看作是引用类型的副本,unique_stream_id 就是 Stream 对象在这个数组中的索引。与 parallel_id 不同,unique_stream_id 是 Stream 对象在进程内的唯一标识。
并不是每次都需要加锁访问 StreamMgr。oneflow::Stream 包含的都是描述性信息,其引用是以 ThreadLocal 的方式存储的,可以提升后续读取的效率。虚拟机在执行指令时,也会用 unique_stream_id 进行逻辑判断。
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Eager模式下的Stream同步——SoftSyncStream
设想以下场景:将 CPU 下的 tensor 拷贝到 CUDA 设备,然后在 CUDA 上再进行 tensor add 的计算。这涉及到两个流,一个是 Host2Device,一个是 CUDA Compute。这两个流的计算任务是并发执行的。需要有同步措施,才能保证拷贝完再执行 add 计算。
Eager 模式下,在 InstructionsBuilder::Call 中构造指令时,对 SoftSyncStream的调用会在必要时向指令列表插入同步指令。
SoftSyncStream 中,几个重要概念:
- tensor在oneflow内存中的实际承载者是 eager_blob_object
- last_used_stream 表示一个tensor(blob)上一次使用到的stream,可能是compute stream、h2d stream、d2h stream、集合通信ccl stream等
- 如果 last_used_stream 与当前计算执行的流 stream 相同,则可以忽略,因为相同stream间天然顺序执行所以无需同步,否则就需要进行后续的同步处理
SoftSyncStream代码如下:
Maybe<void> InstructionsBuilder::SoftSyncStream(const vm::EagerBlobObjectList& eager_blob_objects,
Symbol<Stream> stream) {
JUST(ForEachEagerBlobObjectsNeedingSoftSync(
eager_blob_objects, stream,
[&](Symbol<Stream> last_used_stream, auto&& dep_objects) -> Maybe<void> {
return SoftSyncStreamBetween(std::move(dep_objects), last_used_stream, stream);
}));
for (const auto& eager_blob_object : eager_blob_objects) {
eager_blob_object->set_last_used_stream(stream);
}
return Maybe<void>::Ok();
}
主体逻辑是,会在
ForEachEagerBlobObjectsNeedingSoftSync方法中遍历每一个tensor对象(eager blob object),对于每一个需要同步的blob运用lambda方法并最终调用SoftSyncStreamBetween完成stream间的同步。
这里,我们看一下ForEachEagerBlobObjectsNeedingSoftSync的逻辑:
首先if/else的主体业务逻辑是类似的,主要区别在于,当blob的size <= kOpArgsReservedSize时(默认为4)会使用small vector来存放LocalDepObject变量,效率会更快一些(否则会走到else分支,主体逻辑类似,这里就不看了)。
- const auto& opt_last_used_stream = eager_blob_object->last_used_stream();
- if (unlikely(!opt_last_used_stream.has_value())) { continue; }
这两句是查询该tensor(blob)上一次被使用时用到的stream——last_used_stream,如果为空,则直接continue跳过,因为如果此tensor之前并未被任何stream使用,则无需进行stream间的同步操作,因为在当前stream上不会有关于该tensor的其他依赖关系;
if (last_used_stream != stream) {
small_vector<intrusive::shared_ptr<LocalDepObject>, kOpArgsReservedSize> dep_objects{
intrusive::shared_ptr<LocalDepObject>(
JUST(eager_blob_object->compute_local_dep_object()))};
JUST(DoEach(last_used_stream, std::move(dep_objects)));
}
如果last_used_stream!=stream则表示需要在两个stream间进行同步,则会应用传入的lambda函数DoEach进行处理,在这里lambda函数即:
[&](Symbol<Stream> last_used_stream, auto&& dep_objects) -> Maybe<void> {
return SoftSyncStreamBetween(std::move(dep_objects), last_used_stream, stream);
}));
既实际调用的是SoftSyncStreamBetween来完成实际的stream间同步,这里主要有3个变量:
- dep_objects存储了tensor间的依赖关系
- last_used_stream则是该tensor上一次使用的stream
- stream该tensor当前使用的stream
SoftSyncStreamBetween的代码如下:
Maybe<void> InstructionsBuilder::SoftSyncStreamBetween(
small_vector<intrusive::shared_ptr<LocalDepObject>, kOpArgsReservedSize>&& dependences,
Symbol<Stream> from_stream, Symbol<Stream> to_stream) {
CHECK(from_stream != to_stream) << "synchronization is unnecessary";
if (SupportingStreamWait(from_stream, to_stream)) {
JUST(StreamWait(std::move(dependences), from_stream, to_stream));
} else {
JUST(RecordEvent(std::move(dependences), from_stream));
}
return Maybe<void>::Ok();
}
SoftSyncStreamBetween的主要逻辑如下:
- 先额外做了一次check,检测如果待同步的两个stream相同,则check会报错并提示”synchronization is unnecessary”
- 通过SupportingStreamWait判断from 和 to stream间是否支持stream wait,是则调用StreamWait方法;否则,直接调用RecordEvent方法
- SupportingStreamWait的主要逻辑是,通过stream的device、以及StreamType的Visit方法来判断。简单来说,如果from 和 to stream之间是不同的device(譬如cpu stream <-> cuda stream之间的同步),或者from stream的device为cpu,则SupportingStreamWait一定是false;如果是相同的,则继续通过其他判断条件进行判断。
SupportingStreamWait为True
SupportingStreamWait为True时,即from to stream同为Cuda Stream间的同步情况,在这种情况下会走到StreamWait的函数,该函数最终会派发一个StreamWaitEventInstructionPolicy的指令给vm执行,StreamWaitEventInstructionPolicy的执行逻辑主要是两个cuda event:
- cudaEventRecord
- cudaStreamWaitEvent
- 对于from_stream来说,插入一个cudaEventRecord,用于标志from stream是否完成该stream上的event事件;
- 对于to_stream来说,插入一个cudaStreamWaitEvent等待from stream上的事件完成后,再继续执行to_stream。
SupportingStreamWait为False
SupportingStreamWait为False时,会直接调用JUST(RecordEvent(std::move(dependences), from_stream)); 其内部实现会从对象池中获取可复用的cuda event对象并执行event。
这里有个细节,由于cuda event的创建和销毁都会引发cuda kernel的launch由异步转同步,所以基于对象池的cuda event可以避免这个开销。
实际上最终调用的还是cudaEventRecord,而cudaEventRecord本身只是起到一个“占位符”的作用,并不能起到(保证该stream上其他kernel全部执行完)的作用,真正能保证stream同步作用的是oneflow vm(vitual machine)控制下的指令间依赖关系/执行顺序。
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CPU 下的并行计算
CpuStream 只有一个线程。CPU kernel 应该是通过 OpenMP 或者 Intel OneApi 等实现并行计算加速。
参考资料
欢迎 Star、试用 OneFlow 最新版本: