Caffe引數交換原始碼分析

對境準備：對於多個gpu而言，一台機器2個gpu，引數交換的流程圖：

引數交換從main()進入train()函式，在train函式中找到對應原始碼為：

1
. . . . . 
2if (gpus.size() > 1
) else

因為gpu的個數》1，所以執行sync(solver, null, solver->param())和run()函式，首先會執行p2psync類的建構函式，然後執行run()函式，run函式的**如下：

1
void p2psync::run(const vector&gpus) 
10for (int i = 1; i < syncs.size(); ++i) 
13 solver_->solve();
14for (int i = 1; i < syncs.size(); ++i) 
17 }

在run()函式中，首先會執行compute()函式，該函式的作用是產生gpu pairs，gpu pairs的含義是[parent:child]，對於2個gpu而言，gpu pairs為[-1:0],[0:1]，預設根gpu的parent是其本身。然後通過乙個for迴圈構建gpu樹，對於2個gpu而言，gpu樹如下圖所示：

接下來呼叫乙個for迴圈為每個gpu開啟乙個執行緒，值得注意的是for迴圈是從i=1開始的，即為每個子gpu單獨開啟乙個執行緒(這裡為gpu1開啟乙個執行緒)，也就是呼叫startinternalthread()函式，該函式的**如下：

1
void
internalthread::startinternalthread() . . . . . . .
6 }

該函式接著會執行entry()函式，該函式**如下：

1
void internalthread::entry(int device, caffe::brew mode, int
rand_seed,
2int solver_count, bool
root_solver)

該函式又會去呼叫internalthreadentry()函式，該函式是正式進入迭代運算的入口，**如下：

1
void p2psync::internalthreadentry() 
10 solver_->step(solver_->param().max_iter() -initial_iter_);
11 }

gpu1呼叫step()函式，進入迭代過程，見如下原始碼：

1
void solver::step(int
iters) 
8const
bool display = param_.display() && iter_ % param_.display() == 0
;9 net_->set_debug_info(display &¶m_.debug_info());
10//
accumulate the loss and gradient
11 dtype loss = 0;12
for (int i = 0; i < param_.iter_size(); ++i) 
15 loss /= param_.iter_size();//
loss歸一化
16. . . . . . . 
17for (int i = 0; i < callbacks_.size(); ++i) 
2021
. . . . . . . . . .
22 ++iter_;23}
24 }

整個step函式的執行如上所示，首先根gpu(gpu0)有整個網路的網路引數，callbacks_.size()指的是gpu樹的parent的個數(在這裡是1)，on_start()函式的作用就是把根gpu(gpu0)的網路引數分發到每乙個子gpu(gpu1)，gpu1會先進入這個函式，on_start()函式的部分**如下：

1
void p2psync::on_start() 
8 . . . . . .

當執行到queue_.pop()時，會呼叫blocking_queue.cpp的pop()方法，pop()方法的內容如下：

1 t blockingqueue::pop(const
string&log_on_wait) 
7 sync_->condition_.wait(lock);//
如果queue_為空，就一直阻塞。
8 }

該方法內部有wait()函式，因為此時queue_為空，所以gpu1就會被堵塞，因為gpu0和gpu1是兩個執行緒並行執行，所以gpu0會執行run()函式中的下一步，也就是solver_->solve()，solve()函式的**如下：

1
void solver::solve(const
char*resume_file)

solve()函式會呼叫step()函式進入迭代過程，當gpu0進入on_start()函式後，會把佇列中的gpu0出佇列，同時會啟用被堵塞的gpu1，接下來的on_start()函式**如下：

1
. . . . .2//
update children
3for (int i = children_.size() - 1; i >= 0; i--) 
14#endif
15 }

在該部分**中，src指的是gpu0的data(網路引數)，dst指的是gpu1的data(網路引數)，通過呼叫cudamemcpyasync()函式來放置乙個請求，表示在cudastreamdefault流中執行一次記憶體複製操作，然後呼叫cudastreamsynchronize()等待cudastreamdefault流中的操作完成後實現流的同步。經過這兩個函式後，gpu0完成了把網路引數分發給gpu1，然後children_[i]->queue_.push(this)被執行後，會呼叫block_queue.cpp檔案中的push函式啟用gpu0的子gpu，即gpu1，同時把gpu1壓入佇列，此時佇列中只有gpu1。

1
void blockingqueue::push(const t&t)

此時，多個gpu的引數分發過程已經完成，接下來gpu0和gpu1並行執行step()函式的下一步，即：forwardbackward()，該函式的**如下：

1 dtype forwardbackward(const vector* > &bottom)

該函式的主要作用就是就是計算出loss和梯度diff，然後再接著執行step()函式中的下一步，即：on_gradients_ready()函式，該函式分為兩個部分，第一部分是多個gpu的梯度加和，第二部分是將計算後的梯度傳給根gpu(gpu0)。第一部分的**如下：

1
void p2psync::on_gradients_ready()

第一部分是多個gpu的梯度加和，因為gpu0和gpu1是平行計算的，如果gpu0執行到這裡時，會使佇列中僅有的gpu1出佇列，然後通過呼叫caffe_gpu_add()函式，將乙個gpu的梯度diff直接傳給另乙個gpu，不需要經過cpu通訊，即gpu1把其計算的diff傳給gpu0。如果是gpu1執行到這裡時，因為gpu1沒有子gpu，所以會直接跳過這一部分。第二部分的**如下：

1
if(parent_) else

如果是gpu0的話，會執行else，即caffe_gpu_scal()，該函式把得到的之前計算的梯度diff_和除以gpu的個數，來更新梯度。如果是gpu1的話，會執行if的語句，此時和on_start()函式分析類似，經過cudamemcpyasync()和cudastreamsynchronize()函式操作之後，將gpu1中的梯度傳送給gpu0，第二部分完成。

當神已無能為力，那便是魔渡眾生

Caffe引數交換原始碼分析

caffe原始碼分析 DataTransformer

caffe原始碼分析 IoU計算

Caffe原始碼分析隨筆二 Blob

Caffe引數交換原始碼分析

caffe原始碼分析 DataTransformer

caffe原始碼分析 IoU計算

Caffe原始碼分析隨筆 二 Blob

相關推薦

Caffe原始碼分析隨筆二 Blob