tensorflow算子调用示例(MINIST)
本文以MINIST为例，阐述在模型训练时，tensorflow框架每个算子具体调用kernel的过程。
1. 数据准备和输入
在 MNIST 示例中，首先加载数据并进行预处理，生成用于训练和测试的数据集。这个步骤本身不涉及 GPU 加速，但数据会被加载到内存中，准备在计算图中进行后续操作。
python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist
# 加载 MNIST 数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
# 数据预处理
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.02. 构建模型
在 TensorFlow 中，神经网络的构建涉及多个算子，如矩阵乘法（MatMul）、卷积（Conv2D）、激活函数（如 ReLU）、以及用于分类任务的 Softmax。
python
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dropout(0.2),
tf.keras.layers.Dense(10)
])1.Flatten：
这是一个张量操作（Tensor Reshape），将 28x28 的图像展平为一维数组。
2.Dense (全连接层)：
这里主要使用了矩阵乘法算子 MatMul 和偏置项加法 BiasAdd，这些算子会被发送到 CUDA 设备上进行计算。如果使用 GPU，这些操作会被 TensorFlow 映射到相应的 CUDA 核函数。
在 TensorFlow 中，Dense 层的操作主要依赖于矩阵乘法和偏置项的加法。具体的核函数与这些操作相关。以下是每个操作对应的 CUDA 核函数的细节：
2.1.矩阵乘法 (MatMul) 的核函数:
对于 Dense 层中的矩阵乘法操作，TensorFlow 在 GPU 上通过 NVIDIA 提供的 cuBLAS 库执行该操作。具体的核函数根据数据类型的不同，通常是以下两个：
cublasSgemm（用于单精度浮点数，float）cublasDgemm（用于双精度浮点数，double）
cublasSgemm 函数原型：
c
cublasStatus_t cublasSgemm(
cublasHandle_t handle,
cublasOperation_t transa,
cublasOperation_t transb,
int m,
int n,
int k,
const float *alpha, // 标量 alpha
const float *A, // 输入矩阵 A
int lda, // leading dimension of A
const float *B, // 输入矩阵 B
int ldb, // leading dimension of B
const float *beta, // 标量 beta
float *C, // 输出矩阵 C
int ldc // leading dimension of C
);cublasDgemm 函数原型：
c
cublasStatus_t cublasDgemm(
cublasHandle_t handle,
cublasOperation_t transa,
cublasOperation_t transb,
int m,
int n,
int k,
const double *alpha, // 标量 alpha
const double *A, // 输入矩阵 A
int lda, // leading dimension of A
const double *B, // 输入矩阵 B
int ldb, // leading dimension of B
const double *beta, // 标量 beta
double *C, // 输出矩阵 C
int ldc // leading dimension of C
);2.2偏置项加法 (BiasAdd) 的核函数:
对于 BiasAdd 操作，TensorFlow 在 GPU 上使用的是自定义的 CUDA 核函数。这些核函数负责将偏置项加到矩阵的每一行或列上，通常涉及到张量广播操作。
BiasAdd 核函数原型：
在 TensorFlow 的源代码中，BiasAdd 通常是通过名为 BiasAddKernel 的自定义 CUDA 核来实现的。在反向传播过程中，偏置项的梯度计算会调用 BiasGradKernel。
由于这是自定义实现的 CUDA 核函数，源代码可以在 TensorFlow 的 GitHub 仓库中找到。以下是一个简化的自定义核函数实现示例，用于在 GPU 上执行 BiasAdd 操作：
c++
template <typename T>
__global__ void BiasAddKernel(const T* input, const T* bias, T* output, int num_rows, int num_cols) {
int row = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
if (row < num_rows) {
for (int col = 0; col < num_cols; ++col) {
output[row * num_cols + col] = input[row * num_cols + col] + bias[col];
}
}
}该核函数的主要功能是遍历输入矩阵的每一行，并将偏置项加到每个元素上。每个线程处理一行矩阵中的元素，通过并行化来提升计算效率。
2.3反向传播的核函数
在反向传播中，计算权重和偏置项的梯度同样需要矩阵运算和累加操作。
- 权重梯度的计算 依然会使用 cuBLAS 中的
cublasSgemm或cublasDgemm，这是通过反向传播的梯度和输入数据的矩阵乘法来计算权重的更新。 - 偏置项梯度的计算 通常是一个简单的张量求和操作，这可以通过自定义的 CUDA 核函数来高效实现，典型实现如下：
c++
template <typename T>
__global__ void BiasGradKernel(const T* grad_output, T* bias_grad, int num_rows, int num_cols) {
int col = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
if (col < num_cols) {
T sum = 0;
for (int row = 0; row < num_rows; ++row) {
sum += grad_output[row * num_cols + col];
}
bias_grad[col] = sum;
}
}该核函数遍历反向传播的梯度输出，并在每一列上累加梯度，得到偏置项的梯度。
2.4CUDA 流管理
为了管理异步操作，TensorFlow 会使用 CUDA 流（stream）来并行执行多个核函数。这允许 MatMul、BiasAdd 和反向传播操作同时进行，而不会阻塞 CPU。
CUDA 流管理函数：
cudaStreamCreate：创建一个 CUDA 流，允许异步操作。cudaStreamSynchronize：等待流中的所有操作完成。cudaLaunchKernel：将核函数提交到 CUDA 流中，执行并行操作。
3.Dropout：
虽然 Dropout 是一种正则化技术，但其操作（如随机丢弃部分神经元）也会利用 CUDA 进行高效的矩阵运算。
- ReLU (激活函数) ：激活函数使用的是
tf.nn.relu算子。这个算子将被映射到 CUDA 核来加速 ReLU 操作，特别是在大规模的矩阵计算中。
c++
__global__ void DropoutKernel(float* input, float* output, float* mask, float keep_prob, int size) {
int idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
if (idx < size) {
// mask 生成，利用 GPU 生成随机数
if (mask[idx] < keep_prob) {
// 保留神经元并缩放输出值
output[idx] = input[idx] / keep_prob;
} else {
// 丢弃神经元
output[idx] = 0.0f;
}
}
}input：输入张量，是神经网络前一层的输出。
output：经过 Dropout 处理后的输出张量。
mask：随机生成的掩码矩阵，包含 0 和 1。
keep_prob：神经元保留的概率。
size：神经元的数量（即输入张量的大小）。
3. 前向传播与反向传播
在训练过程中，TensorFlow 中的计算图会负责前向传播（计算损失）和反向传播（计算梯度并更新权重）。这涉及大量的矩阵运算、卷积操作以及求导计算。
以矩阵乘法 (MatMul) 为例，当在训练中进行矩阵计算时，TensorFlow 会将计算任务调度到 GPU 上。对于每个算子，TensorFlow 调用相应的 CUDA 核函数，利用 GPU 的并行计算能力进行加速。例如，tf.matmul 在底层会映射到对应的 CUDA 核函数，用以处理大规模的矩阵运算。
python
loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)这里的 SparseCategoricalCrossentropy 损失函数涉及Softmax 操作和交叉熵的计算，也会映射到 CUDA 核进行加速。
softmax核函数示例：
c++
__global__ void SoftmaxKernel(float* logits, float* output, int n) {
int idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
if (idx < n) {
float max_logit = -FLT_MAX;
float sum = 0.0f;
// 找到最大值，避免指数溢出
for (int i = 0; i < n; i++) {
max_logit = max(max_logit, logits[i]);
}
// 计算 Softmax
for (int i = 0; i < n; i++) {
sum += expf(logits[i] - max_logit);
}
for (int i = 0; i < n; i++) {
output[i] = expf(logits[i] - max_logit) / sum;
}
}
}交叉熵核函数示例：
c++
__global__ void CrossEntropyKernel(float* softmax_output, int* labels, float* loss, int n) {
int idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
if (idx < n) {
int true_label = labels[idx];
float p_true = softmax_output[true_label];
loss[idx] = -logf(p_true);
}
}加速过程
- Softmax 加速：通过 CUDA 内核并行化计算每个 logits 的指数值和总和，并高效实现归约操作。
- 交叉熵加速：使用并行化计算 Softmax 输出中对应真实标签的概率，并计算其对数作为交叉熵损失。
- 整体加速：TensorFlow 中 SparseCategoricalCrossentropy 损失函数的实现会将 Softmax 和交叉熵的计算结合在一起，通过 CUDA 内核融合和高效的内存访问来加速整个过程。
4. 训练优化
TensorFlow 的优化器（例如 SGD、Adam 等）会使用反向传播算法来更新模型的参数。这一过程涉及对权重的矩阵求导和更新，这些操作会通过 CUDA 的矩阵运算加速库（例如 cuBLAS、cuDNN）来实现。
python
model.compile(optimizer='adam', loss=loss_fn, metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)在 model.fit 的过程中，TensorFlow 会自动将支持 CUDA 的算子交给 GPU 执行。例如：
- cuBLAS：用于加速矩阵乘法、矩阵求逆等基本线性代数运算。
- cuDNN ：用于加速卷积操作，特别是涉及到卷积神经网络的训练时，
tf.nn.conv2d操作会调用 cuDNN 的加速函数来计算。
5. 设备分配与张量操作
在执行时，TensorFlow 会自动将计算图中的操作分配到可用的设备上。如果检测到有 GPU 可用，TensorFlow 会将支持 CUDA 的算子分配到 GPU 上。
python
# 检查 TensorFlow 是否使用 GPU
print("GPU Available: ", tf.config.list_physical_devices('GPU'))TensorFlow 使用其底层的 Placer 机制来自动选择设备，并将计算任务调度到 GPU。如果使用 CUDA，它会调用对应的 CUDA 内核来执行张量操作，如卷积、矩阵乘法和激活函数。
6. 推理时的 CUDA 使用
在训练完成后，推理过程也会涉及到类似的操作，TensorFlow 会继续利用 CUDA 来加速前向传播中的计算。