OneFlow源码解析（Op、Kernel与解释器）
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撰文｜郑建华
更新｜赵露阳
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Op与Kernel的注册
继续追踪执行流程会发现，ReluFunctor在构造UserOpExpr时会用到UserOpRegistryMgr管理的Op与Kernel。Op表示算子的描述信息，Kernel在不同设备上实现计算。
注册信息保存在私有的map变量中。UserOpRegistryMgr的头文件
（https://github.com/Oneflow-In...）中定义了3个宏，REGISTER_USER_OP、REGISTER_USER_OP_GRAD、REGISTER_USER_KERNEL分别用于注册op、grad_op、kernel。
1.1 ReluOp的注册
REGISTER_USER_OP负责UserOp的注册。通过检索代码可以找到这个宏的使用场景。ReluOp相关的源代码在这3个文件中：
- class定义:
build/oneflow/core/framework/op_generated.h - 注册op、op的部分实现:
build/oneflow/core/framework/op_generated.cpp - 主要实现:
oneflow/oneflow/user/ops/relu_op.cpp
REGISTER_USER_OP宏在op_generated.cpp中展开后代码如下：static UserOpRegisterTrigger g_register_trigger715 =
::oneflow::user_op::UserOpRegistryMgr::Get()
.CheckAndGetOpRegistry("relu")
.Input("x")
.Output("y")
.SetGetSbpFn(&ReluOp::GetSbp)
.SetLogicalTensorDescInferFn(&ReluOp::InferLogicalTensorDesc).SetPhysicalTensorDescInferFn(&ReluOp::InferPhysicalTensorDesc)
.SetDataTypeInferFn(&ReluOp::InferDataType);
调用流程如下：
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CheckAndGetOpRegistry（https://github.com/Oneflow-In...）会创建一个OpRegistry（https://github.com/Oneflow-In...）对象，这个类和UserOpRegisterTrigger（https://github.com/Oneflow-In...）类一样，只是为构造OpRegistryResult（https://github.com/Oneflow-In...）用的中间类型。
OpRegistry会暂存中间结果并在Finish中设置一些默认推导逻辑。UserOpRegisterTrigger的构造函数会调用注册逻辑。静态变量就是为了触发构造函数从而调用注册逻辑，将构造好的OpRegistryResult保存到UserOpRegistryMgr（https://github.com/Oneflow-In...）（key是op_type，如relu）。ReluOp表示一个具体的op_type，负责为OpRegistryResult提供Op特有的方法。
OpRegistryResult把不同的Op抽象为一个通用的结构（便于统一注册管理），主要包含描述信息，保存了op的输入输出描述，以及数据类型、sbp等的推导逻辑函数。对于relu来说，主要是记录了几个推导函数要调用ReluOp的静态方法；op_def主要包含input/output的名字。
1.2 ReluKernel的注册
ReluKernel在relu_kernel.cpp中注册，过程和Op的注册类似。
REGISTER_USER_KERNEL宏产开后如下所示：static UserOpRegisterTrigger g_register_trigger0 =
UserOpRegistryMgr::Get().
CheckAndGetOpKernelRegistry("relu").
.SetCreateFn(...)
.SetIsMatchedHob(UnaryPrimitiveExists(ep::primitive::UnaryOp::kRelu, "y", "x"))
.SetInplaceProposalFn([](const user_op::InferContext&,
const user_op::AddInplaceArgPair& AddInplaceArgPairFn) -> Maybe {
OF_RETURN_IF_ERROR(AddInplaceArgPairFn("y", 0, "x", 0, true));
return Maybe::Ok();
});
注意SetCreateFn只是把一个如下的lambda表达式赋值给result_.create_fn，这个字段很重要，后续执行就是通过它获取kernel。
[]() {
return user_op::NewOpKernel(
"y", "x", [](user_op::KernelComputeContext* ctx) {
const user_op::TensorDesc* src = https://www.it610.com/article/ctx->TensorDesc4ArgNameAndIndex("x", 0);
const user_op::TensorDesc* dst = ctx->TensorDesc4ArgNameAndIndex("y", 0);
return ep::primitive::NewPrimitive(
ctx->device_type(), ep::primitive::UnaryOp::kRelu, src->data_type(),
dst->data_type());
});
} 对于relu来说，NewOpKernel就是new一个UnaryPrimitiveKernel对象并返回函数指针。最终注册的结果，会把OpKernelRegistryResult保存到UserOpRegistryMgr（key是op_type_name，如"relu"）。 1.3 Op和Kernel注册相关的类关系图
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UserOpExpr的构造 上一篇提到，
functional_api.yaml.cpp中的functional::Relu函数通过find("Relu")获取预先注册的PackedFunctorcall方法会执行impl::ReluFunctor。ReluFunctor
（https://github.com/Oneflow-In...）的核心代码如下：
class ReluFunctor {
public:
ReluFunctor() { op_ = CHECK_JUST(one::OpBuilder("relu").Input("x", 1).Output("y", 1).Build());
}
Maybe operator()(const std::shared_ptr& x, bool inplace) const {
// 忽略inplace相关逻辑
return OpInterpUtil::Dispatch(*op_, {x});
}
private:
std::shared_ptr op_;
};
ReluFunctor
（https://github.com/Oneflow-In...）的构造函数中，主要是构造UserOpExpr（https://github.com/Oneflow-In...）。
每一个
user op通过OpBuilder的Build()后，都会生成相应的UserOpExpr，用于存储属性、类型/shape/设备等推导方法，用于接下来op/kernel的实际计算。UserOpExpr包含以下成员：- base_attrs_
- tensor_desc_infer_fn_
- dtype_infer_fn_
- device_and_stream_infer_fn_
OpBuilder的Input/Output调用主要是操作UserOpConf的proto对象，Build函数内会修改UserOpConf对象，比如根据OpRegistryResult::op_def补充默认值到attr。之后构造
UserOpExpr对象，UserOpConf对象被保存到UserOpExpr的父类BuiltinOpExprImpl的op_proto_字段，对于relu来说，op_proto_主要保存input, output等信息。UserOpExpr初始化时会从OpRegistryResult拷贝函数变量。3
Functor的执行 ReluFunctor执行的核心逻辑是调用OpInterpUtil::Dispatch。调运顺序如下：
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整个链路很长，本篇笔记只以Eager Local Mode下，对主要执行流程做一些说明。
3.1 根据环境和输入选择解释器
Dispatch调用的GetInterpreter（https://github.com/Oneflow-In...）返回的是一个AutogradInterpreter（https://github.com/Oneflow-In...）对象，这个类是在其内含的
OpExprInterpreter成员变量基础之上增加了autograd的功能。GetIntrpreter内实际构造的是以下3种Interpreter，在Build函数返回时转为AutogradInterpreter。- LazyInterpreter: 用于lazy mode下的分布式静态图执行模式
- EagerLocalInterpreter: 用于eager local mode本地单卡执行模式（和pytorch单卡或DDP对齐）
- EagerGlobalInterpreter: 用于eager global mode，的分布式动态图执行模式
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【OneFlow源码解析（Op、Kernel与解释器）】
GetInterpreter的作用是根据输入和环境等信息，选择一个合适的解释器。接着在Dispatch中调用解释器的
AutogradInterpreter::Apply方法，在这个方法内调用internal_->Apply(...)（https://github.com/Oneflow-In...），也就是上述3个解释器的Apply方法。3.2 Apply
通过上面我们知道，
EagerLocalInterpreter、EagerGlobalnterpreter和LazyInterpreter 都将为其包裹上AutogradInterpreter的壳，通过AutogradInterpreter触发Apply的调用。顾名思义，AutogradInterpreter的作用主要是和autograd相关，其主要为eager mode下前向的op节点插入对应的，用于反向计算grad的节点。下面以最常用的（Eager Mode）模式，讲解Apply的执行方法。在Eager Mode（无论是eager local还是eager consistent）模式下，实际都会走到EagerInterpreter的Apply（https://github.com/Oneflow-In...）方法：
Maybe EagerInterpreter::Apply(const OpExpr& op_expr, const TensorTuple& inputs,
TensorTuple* outputs, const OpExprInterpContext& ctx) const {
#define APPLY_IF(op_type)\
if (const auto* op = dynamic_cast(&op_expr)) { \
return ApplyImpl(*op, inputs, outputs, ctx);
\
}APPLY_IF(UserOp);
APPLY_IF(VariableOp);
APPLY_IF(CastToLocalOp);
APPLY_IF(CastFromLocalOp);
APPLY_IF(GlobalToGlobalOp);
APPLY_IF(CastToGlobalOp);
APPLY_IF(CastFromGlobalOp);
APPLY_IF(DistributeSplitOp);
APPLY_IF(DistributeCloneOp);
APPLY_IF(DistributeConcatOp);
APPLY_IF(DistributeAddOp);
APPLY_IF(FunctionOp);
APPLY_IF(SelectTopNOp)
#undef APPLY_IFOF_UNIMPLEMENTED() << "The type " << op_expr.op_type_name()
<< " has not been supported in EagerInterpreter::Apply.";
} 这里通过宏定义APPLY_IF，增加了对不同类型op的分支处理，将op_expr dynamic_cast成相应子类op实现的Expr，如对于大多数用户来说，用到的op都是UserOp类型，所以这里实际上会走到这个分支中：
if (const auto* op = dynamic_cast(&op_expr)) {
return ApplyImpl(*op, inputs, outputs, ctx);
} 再看看EagerLocalInterpreter::ApplyImpl（https://github.com/Oneflow-In...）：
Maybe EagerLocalInterpreter::ApplyImpl(const UserOpExpr& op_expr, const TensorTuple& inputs,
TensorTuple* outputs,
const OpExprInterpContext& ctx) const {
return NaiveInterpret(op_expr, inputs, outputs, ctx);
} 其最终实现是NaiveInterpret（https://github.com/Oneflow-In...）。
3.3 NaiveInterpret
NaiveInterpret简单来说，主要用于做以下四件事：
- check input tensor的device是否一致
- 生成output tensor
- 为output tensor推导和检查shape/stride/dtype
- 构建op执行指令，并派发至vm
Maybe NaiveInterpret(const UserOpExpr& user_op_expr, const TensorTuple& inputs,
const Symbol& default_device, TensorTuple* outputs,
const OpExprInterpContext& ctx) {const auto& attrs = ctx.attrs;
// 检查input tensor是否位于相同device上
...// 推导outout tensor的设备类型
// Infer devices
if (!user_op_expr.has_device_and_stream_infer_fn()) {
stream = JUST(GetDefaultStreamByDevice(default_device));
for (int i = 0;
i < outputs->size();
i++) {
auto* tensor_impl = JUST(TensorImpl4Tensor(outputs->at(i)));
*JUST(tensor_impl->mut_device()) = default_device;
}
} else {
need_check_mem_case = false;
stream = JUST(user_op_expr.InferDeviceAndStream(attrs, inputs, outputs));
}// 推导outout tensor的形状、数据类型
// Infer shapes and dtypes
const auto& device_tag = stream->device()->type();
JUST(user_op_expr.InferPhysicalTensorDesc(
attrs, device_tag,
[&](int32_t i) -> const TensorMeta* {
return CHECK_JUST(TensorImpl4Tensor(inputs[i]))->mut_tensor_meta();
},
[&](int32_t i) -> TensorMeta* {
// using thread_local TensorMeta pointer if inplace.
// using tensor_impl TensorMeta pointer if not inplace.
return output_tensor_metas->at(i);
}));
// 为output tensor初始化eager_blob_object
for (int i = 0;
i < output_eager_blob_objects->size();
i++) {
auto* tensor_impl = JUST(TensorImpl4Tensor(outputs->at(i)));
if (!output_eager_blob_objects->at(i)) {
if (!JUST(user_op_expr.SupportNonContiguous())) {
std::shared_ptr stride(new Stride(*tensor_impl->shape()));
tensor_impl->mut_tensor_meta()->set_stride(stride);
}
const auto& dep_object = NewLocalDepObject();
JUST(tensor_impl->InitEagerBlobObject(dep_object));
output_eager_blob_objects->at(i) = JUST(tensor_impl->eager_blob_object());
} else {
// output i is inplaced.
// check thread_local TensorMeta and tensor_impl TensorMeta.
CHECK_OR_RETURN(tensor_impl->tensor_meta()->shape() == output_tensor_metas->at(i)->shape());
CHECK_OR_RETURN(tensor_impl->tensor_meta()->dtype() == output_tensor_metas->at(i)->dtype());
}
}// 从user_op_expr中取出kernel
const auto& kernel = JUST(user_op_expr.MutKernel4Stream(stream));
kernel->set_need_check_mem_case(need_check_mem_case);
for (int64_t index : kernel->output_tuple_indexes4mut2_obns()) {
output_eager_blob_objects->at(index)->set_is_shape_synced(false);
}
// kernel dispatch至VM，等待后续实际的调度执行
JUST(PhysicalRun([&](InstructionsBuilder* builder) -> Maybe {
return builder->Call(kernel, input_eager_blob_objects, output_eager_blob_objects, ctx, stream);
}));
return Maybe::Ok();
} PhysicalRun接受一个lambda functor作为参数，这里即InstructionsBuilder->Call方法，该方法接受kernel、input/output的eager blob object、kernel执行的上下文作为参数。Call方法实际会完成OpCall指令的构建，并最终将其派发至vm指令列表中，等待VM实际调度执行。
参考资料
OneFlow学习笔记：Op注册
（https://mp.weixin.qq.com/s/eF...）
从Functor到OpExprInterpreter
https://github.com/Oneflow-In...
https://zhuanlan.zhihu.com/p/...
（本文经授权后发布，原文https://segmentfault.com/a/11...）
欢迎下载体验 OneFlow v0.8.0 最新版本：
https://github.com/Oneflow-In...
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