后端系统概述¶

Genesis v2.0 引入了模块化后端架构，在保持统一接口的同时，清晰地分离了特定设备的实现。

🏗️ 架构¶

后端系统遵循清晰的关注点分离原则：

graph TB
    subgraph "用户API层"
        A[genesis.tensor] --> B[genesis.Tensor]
        C[genesis.matmul] --> D[操作]
    end

    subgraph "核心抽象层"
        B --> E[tensor.py]
        D --> F[ops/dispatcher.py]
        E --> G[storage.py]
        E --> H[device.py]
    end

    subgraph "后端实现层"
        G --> I[backends/cpu.py]
        G --> J[backends/cuda.py]
        F --> K[ops/cpu/]
        F --> L[ops/cuda/]
        J --> M[backends/cuda_memory.py]
        J --> N[backends/cuda_kernels.py]
    end

    style A fill:#e1f5fe
    style E fill:#f3e5f5
    style F fill:#fff3e0
    style I fill:#e8f5e9
    style J fill:#e8f5e9

🎯 核心组件¶

设备抽象¶

genesis.device 模块提供统一的设备管理接口： - 自动设备选择 - 设备无关的张量创建 - 透明的内存管理

存储层¶

genesis.storage 模块处理底层数据存储： - 抽象特定设备的存储实现 - 管理内存生命周期 - 提供设备间高效数据传输

后端实现¶

CPU后端¶

文件: backends/cpu.py
实现: 利用PyTorch进行CPU操作
特性: 完全兼容性，高效CPU利用率

CUDA后端¶

文件: backends/cuda.py, backends/cuda_memory.py, backends/cuda_kernels.py
实现: 纯CUDA/Triton实现
特性:
带池化的自定义内存管理
优化的CUDA内核
懒初始化提高可靠性

🚀 设计原则¶

1. 模块化¶

每个后端都是完全自包含的，便于： - 添加新设备支持 - 优化特定操作 - 独立测试后端

2. 性能¶

后端系统为最佳性能而设计： - 尽可能的零拷贝操作 - 高效内存池 - 内核融合机会

3. 可靠性¶

内置安全特性： - 懒CUDA初始化 - 自动内存管理 - 优雅回退

💡 使用示例¶

Python

import genesis

# 设备抽象处理后端选择
device = genesis.device("cuda")

# 张量自动使用适当的后端
x = genesis.tensor([1, 2, 3], device=device)
y = genesis.tensor([4, 5, 6], device=device)

# 操作分发到正确的后端
z = genesis.matmul(x, y)  # 使用CUDA后端

# 无缝设备传输
cpu_tensor = z.to("cpu")  # 传输到CPU后端

🔄 添加新后端¶

要添加新后端：

在 backends/ 目录创建新文件
实现存储接口
在 ops/<backend>/ 添加操作
向调度器注册

详细说明请参见后端开发指南。