跳转至

CPU后端

CPU后端通过利用PyTorch优化的CPU内核提供高效的基于CPU的张量操作。

📋 概述

CPU后端（backends/cpu.py）用作： - CPU操作的默认后端 - 新后端的参考实现 - GPU不可用时的备选方案

🏗️ 架构

Python
# backends/cpu.py 结构
class CPUStorage:
    """CPU张量存储实现。"""

    def __init__(self, data):
        """使用PyTorch张量初始化。"""
        self.data = data  # PyTorch张量

    def to(self, device):
        """传输到另一个设备。"""
        ...

    def copy_(self, other):
        """从另一个存储原地复制。"""
        ...

🎯 关键特性

PyTorch集成

  • 利用PyTorch成熟的CPU实现
  • 受益于PyTorch优化（MKL、OpenMP）
  • 与PyTorch张量互操作兼容

操作支持

CPU后端支持所有基础操作：

类别 操作
算术 add, subtract, multiply, divide, power
规约 sum, mean, max, min, argmax, argmin
矩阵 matmul, transpose, reshape, flatten
激活 relu, sigmoid, tanh, softmax
比较 eq, ne, lt, le, gt, ge

内存管理

  • 无需池化的直接内存访问（由PyTorch处理）
  • 为缓存优化而设计的高效内存布局
  • 支持各种数据类型（float32、float64、int32等）

💻 实现细节

存储创建

Python
def create_cpu_storage(data, dtype=None):
    """从各种输入类型创建CPU存储。"""
    if isinstance(data, torch.Tensor):
        tensor = data.cpu()
    elif isinstance(data, np.ndarray):
        tensor = torch.from_numpy(data)
    else:
        tensor = torch.tensor(data)

    if dtype:
        tensor = tensor.to(dtype)

    return CPUStorage(tensor)

操作分发

操作通过统一的操作系统分发：

Python
# ops/cpu/basic.py
def cpu_add(a, b):
    """加法的CPU实现。"""
    return a.data + b.data

def cpu_matmul(a, b):
    """矩阵乘法的CPU实现。"""
    return torch.matmul(a.data, b.data)

🚀 性能考虑

优化策略

  1. 向量化：通过PyTorch利用SIMD指令
  2. 并行化：通过OpenMP利用多个CPU核心
  3. 缓存效率：优化内存访问模式

性能技巧

  • 使用连续内存布局获得更好的缓存利用率
  • 批量操作以减少开销
  • 考虑内存钉住以便CPU-GPU传输

🔧 配置

环境变量

Bash
# 控制CPU线程数
export OMP_NUM_THREADS=8

# 启用MKL优化
export MKL_NUM_THREADS=8

运行时配置

Python
import genesis

# 将CPU后端设为默认
genesis.set_default_device("cpu")

# 创建CPU张量
x = genesis.tensor([1, 2, 3])  # 使用CPU后端

📊 基准测试

与纯PyTorch的相对性能：

操作 大小 Genesis CPU PyTorch 比率
加法 1M 1.05x 1.0x 1.05
矩乘 1024x1024 0.98x 1.0x 0.98
Softmax 10K 1.02x 1.0x 1.02

注意：由于PyTorch后端，性能几乎相同

🔍 调试

为CPU操作启用调试模式：

Python
import genesis
genesis.backends.cpu.debug_mode = True

# 现在操作会打印调试信息
x = genesis.tensor([1, 2, 3], device="cpu")
y = x + 1  # 打印："CPU Add: shape=(3,), dtype=float32"

🔗 参见