C++ OP相关注意事项

Fluid中Op的构建逻辑

1.Fluid中Op的构建逻辑

Fluid中所有的Op都继承自OperatorBase，且所有的Op都是无状态的，每个Op包含的成员变量只有四个：type、inputs、outputs、attribute。

Op的核心方法是Run，Run方法需要两方面的资源：数据资源和计算资源，这两个资源分别通过Scope和Place获取。框架内部有一个全局的DeviceContextPool，用来记录Place和DeviceContext之间的对应的关系，即每个Place有且仅有一个DeviceContext与之对应，DeviceContext中存放了当前设备的计算资源。比如对于GPU，这些资源包括cudnn_handle、cublas_handle、stream等，Op内部所有的计算（数据拷贝和CUDA Kernel等）都必须在DeviceContext中进行。

Fluid框架的设计理念是可以在多种设备及第三方库上运行，有些Op的实现可能会因为设备或者第三方库的不同而不同。为此，Fluid引入了OpKernel的方式，即一个Op可以有多个OpKernel，这类Op继承自OperatorWithKernel，这类Op的代表是conv_op，conv_op的OpKernel有：GemmConvKernel、CUDNNConvOpKernel、ConvMKLDNNOpKernel，且每个OpKernel都有double和float两种数据类型。不需要OpKernel的代表有WhileOp等。

Operator继承关系图：

进一步了解可参考：multi_devices，scope，Developer's_Guide_to_Paddle_Fluid

2.Op的注册逻辑

每个Operator的注册项包括：

OpCreator creator_;
GradOpMakerFN grad_op_maker_;
proto::OpProto* proto_{nullptr};
OpAttrChecker* checker_{nullptr};
InferVarTypeFN infer_var_type_;
InferShapeFN infer_shape_;

通常Op注释时需要调用REGISTER_OPERATOR，即：

REGISTER_OPERATOR(op_type,
                  OperatorBase
                  op_maker_and_checker_maker,
                  op_grad_opmaker,
                  op_infer_var_shape,
                  op_infer_var_type)

注意：

• 对于所有Op，前三个参数是必须的，op_type指明op的名字，OperatorBase是该Op的对象，op_maker_and_checker_maker是op的maker以及Op中attr的checker。
• 如果该Op有反向，则必须要有op_grad_opmaker，因为在backward会根据正向的Op中获取反向Op的Maker。
• 框架提供了一个默认的op_grad_opmaker：DefaultGradOpDescMaker，这个Maker会将前向Op的输入和输出都作为反向Op的输入，将前向Op的输入的梯度作为反向Op的输出，并将前向Op的属性拷贝过来。注意：DefaultGradOpDescMaker会将前向Op的所有输入输出都做反向Op的输入，即使这个输入是没有必要的，这将会导致无法对没有用到的变量做内存优化。
• 框架没有提供默认的op_infer_var_shape方法。如果该Op是无OpKernel的，通常需要用户添加对应的op_infer_var_shape方法；如果该Op是有OpKernel的，需要实现OperatorWithKernel中的InferShape方法，此时不需要提供op_infer_var_shape方法。具体实现可参考while_op.cc，conv_op.cc。
• 框架没有提供默认的op_infer_var_type方法，用户需要根据实际情况添加op_infer_var_shape。严格来说每个Op都应该注册一个InferVarType，op_infer_var_type根据输入的Var的type和dtype推断输出Var的type和dtype。注意：在Python端的LayerHelper中create_variable_for_type_inference操作返回的Variable里面是LoDTensor，C++端的InferVarType可以修改Variable的type和dtype。更多内容请参考: 如何写新的Op

写Op注意事项

1.Op可以支持输入输出类型

Fluid的Op的输入输出都是Variable，从设计上讲，Variable中可以存放任意类型，Op的输入输出Variable可能是是任意类型，通常情况下Variable中存放的是LoDTensor、SlelecteRows。

注意：

• 代码中经常出现context.Input<Tensor>("Input")，并不表示"Input"的Variable是Tensor，而是从"Input"的Variable的LoDTensor中获取Tensor。如果"Input"的Variable是SelecetedRows，则会报错。
• 如果”Input”是SelectedRows，context->GetInputDim("Input")返回的是var->Get<SelectedRows>().GetCompleteDims()，而不是SelectedRows中Tensor的Dim。

2.在Op内部不能对输入的数据做任何的改写

在Op内部绝不允许对输入数据做任何改写，因为可能存在其他Op需要读这个数据。

3.OpKernel需要注册的数据类型

目前要求所有OpKernel都要注册double和float数据类型。

4.Op兼容性问题

对Op的修改需要考虑兼容性问题，要保证Op修改之后，之前的模型都能够正常加载及运行。所以现在不允许对已有的Op新增输入或者输出，不允许减去Op的已有属性及修改默认值 。

5.ShareDataWith的调用

ShareDataWith的功能是使两个Tensor共享底层buffer，在调用这个操作的时候需要特别注意，在Op内部不能将ShareDataWith作用在Op的输出上，即Op输出的Tensor必须是Malloc出来的。

6.稀疏梯度参数更新方法

目前稀疏梯度在做更新更新的时候会先对梯度做merge，即对相同参数的梯度做累加，然后做参数以及附加参数（如velocity）的更新。

7.显存优化

通常反向Op会依赖于前向Op的某些输入(Input)、输出(Output)，以供反向Op计算使用。但有些情况下，反向Op不需要前向Op的所有输入和输出；有些情况下，反向Op只需要前向Op的部分输入和输出；有些情况下，反向Op只需要使用前向Op中输入和输出变量的Shape和LoD信息。若Op开发者在注册反向Op时，将不必要的前向Op输入和输出作为反向Op的输入，会导致这部分显存无法被框架现有的显存优化策略优化，从而导致模型显存占用过高。

所以在写注册反向Op时需要注意以下几点：

• Fluid提供的DefaultGradOpDescMaker，默认会将前向op的所有输入(Input）、输出(Output)以及输出变量所对应的梯度(Output@Grad)作为反向Op的输入，将前向Op输入所对应的梯度(Input@Grad)作为反向Op的输出。所以在使用DefaultGradOpDescMaker时需要考虑是否有些变量在计算中不被用到。
• 如果DefaultGradOpDescMaker不能够满足需求，需要用户自己手动构建GradOpDescMaker，具体实现请参考相关文档;
• 如果有些反向Op需要依赖前向Op的输入或输出变量的的Shape或LoD，但不依赖于变量中Tensor的Buffer，且不能根据其他变量推断出该Shape和LoD，需要对该变量（以下称该变量为X）在反向Op中进行注册NoNeedBufferVarsInference。一旦注册了NoNeedBufferVarsIference，反向op中就不能读写该变量对应的Tensor中的buffer，只能调用Tensor的dims()和lod()方法，同时，反向Op中的GetExpectedKernelType()必须要重写，并且GetExpectedKernelType()中不能访问X变量中Tensor的type()方法。比如在SliceOpGrad中只会用到Input中变量的Shape信息，所以需要为对Input在SliceOpGrad上进行注册：

namespace paddle {
namespace operators {
// ...
class SliceOpGrad : public framework::OperatorWithKernel {
 public:
  using framework::OperatorWithKernel::OperatorWithKernel;
 
  void InferShape(framework::InferShapeContext* ctx) const override {
    // ... 
  }
 
  framework::OpKernelType GetExpectedKernelType(
      const framework::ExecutionContext& ctx) const override {
    // Note: don't get data type from ctx.Input<framework::Tensor>("Input");   
    auto dtype = ctx.Input<framework::Tensor>(framework::GradVarName("Out"))->type();    
    return framework::OpKernelType( dtype, ctx.GetPlace());
  }
};
 
 
class SliceOpGradMaker : public framework::SingleGradOpDescMaker {
 public:
  using framework::SingleGradOpDescMaker::SingleGradOpDescMaker;
 
 protected:
  std::unique_ptr<framework::OpDesc> Apply() const override {
    auto* bind = new framework::OpDesc();
    bind->SetInput("Input", Input("Input"));
    bind->SetInput(framework::GradVarName("Out"), OutputGrad("Out"));
    bind->SetOutput(framework::GradVarName("Input"), InputGrad("Input"));
    bind->SetAttrMap(Attrs());
    bind->SetType("slice_grad");
    return std::unique_ptr<framework::OpDesc>(bind);
  }
};
 
DECLARE_NO_NEED_BUFFER_VARS_INFERENCE(SliceOpGradNoNeedBufferVarsInference,
                                      "Input");
}  // namespace operators
}  // namespace paddle
namespace ops = paddle::operators;
REGISTER_OPERATOR(slice, ops::SliceOp, ops::SliceOpMaker,
                  ops::SliceOpGradMaker);
REGISTER_OPERATOR(slice_grad, ops::SliceOpGrad,
                  ops::SliceOpGradNoNeedBufferVarsInference);

8.混合设备调用

由于GPU是异步执行的，当CPU调用返回之后，GPU端可能还没有真正的执行，所以如果在Op中创建了GPU运行时需要用到的临时变量，当GPU开始运行的时候，该临时变量可能在CPU端已经被释放，这样可能会导致GPU计算出错。

关于GPU中的一些同步和异步操作：

The following device operations are asynchronous with respect to the host:
    Kernel launches;
    Memory copies within a single device's memory;
    Memory copies from host to device of a memory block of 64 KB or less;
    Memory copies performed by functions that are suffixed with Async;
    Memory set function calls.

关于cudaMemCpy和cudaMemCpyAsync注意事项：

• 如果数据传输是从GPU端到非页锁定的CPU端，数据传输将是同步，即使调用的是异步拷贝操作。
• 如果数据传输是从CPU端到CPU端，数据传输将是同步的，即使调用的是异步拷贝操作。更多内容可参考：Asynchronous Concurrent Execution，API synchronization behavior

9. LoD 在 Op 内部的传导规范

LoD 是 Paddle Fluid 框架用来表示变长序列数据的属性，除了仅支持输入是 padding data 的 Op 外，所有 Op 的实现都要考虑 LoD 的传导问题。

根据 OP 的计算过程中是否用到 LoD，我们可以将涉及到 LoD 传导问题的 OP 分为两类: LoD-Transparent 与 LoD-Based。

这两类 OP 的 LoD 传导需要考虑前向和反向两个过程。

前向传导

在前向传导过程，与输入的 LoD 相比较，Op 输出的 LoD 可能出现不变、改变和消失这三种情况：

• 不变：适用于所有的 LoD-Transparent OP 与部分的 LoD-Based OP。可以在InferShape 中调用 ShareLod() 直接将输入 Var 的 LoD 共享给输出 Var, 可参考 lstm_op; 如果有多个输入且都可能存在 LoD 的情况，通常默认共享第一个输入, 例如 elementwise_ops forward；

• 改变：适用于部分 LoD-Based OP。在实现 OpKernel 时需考虑输出 LoD 的正确计算，真实的 LoD 在前向计算结束后才能确定，此时仍需要在InferShape 中调用 ShareLod()，以确保CompileTime 时对 LoD Level 做了正确的传导，可参考 sequence_expand_op；

• 消失：适用于输出不再是序列数据的 LoD-Based OP。此时不用再考虑前向的 LoD 传导问题，可参考 sequence_pool_op；

其它重要的注意事项：

• 实现 LoD-Based OP 时，需要处理好 LoD 传导的边界情况，例如对长度为零的输入的支持，并完善相应的单测，单测 case 覆盖空序列出现在 batch 开头、中间和末尾等位置的情况，可参考 test_lstm_op.py

• 对 LoD Level 有明确要求的 OP，推荐的做法是在 InferShape 中即完成 LoD Level的检查，例如 sequence_pad_op。

反向传导

通常来讲，OP 的某个输入 Var 所对应的梯度 GradVar 的 LoD 应该与 Var 自身相同，所以应直接将 Var 的 LoD 共享给 GradVar，可以参考 elementwise ops 的 backward

Op性能优化

1.第三方库的选择

在写Op过程中优先使用高性能（如cudnn、mkldnn、mklml、eigen等）中提供的操作，但是一定要做benchmark，有些库中的操作在深度学习任务中可能会比较慢。因为高性能库（如eigen等）中提供的操作为了更为通用，在性能方面可能并不是很好，通常深度学习模型中数据量较小，所以有些情况下可能高性能库中提供的某些操作速度较慢。比如Elementwise系列的所有Op（前向和反向），Elementwise操作在模型中调用的次数比较多，尤其是Elementwise_add，在很多操作之后都需要添加偏置项。在之前的实现中Elementwise_op直接调用Eigen库，由于Elementwise操作在很多情况下需要对数据做Broadcast，而实验发现Eigen库做Broadcast的速度比较慢，慢的原因在这个PR#6229中有描述。

2.Op性能优化

Op的计算速度与输入的数据量有关，对于某些Op可以根据输入数据的Shape和Op的属性参数来选择不同的计算方式。比如concat_op，当axis>=1时，在对多个tensor做拼接过程中需要对每个tensor做很多次拷贝，如果是在GPU上，需要调用cudaMemCopy。相对CPU而言，GPU属于外部设备，所以每次调用GPU的操作都会有一定的额外开销，并且当需要拷贝的次数较多时，这种开销就更为凸现。目前concat_op的实现会根据输入数据的Shape以及axis值来选择不同的调用方式，如果输入的tensor较多，且axis不等于0，则将多次拷贝操作转换成一个CUDA Kernel来完成；如果输入tensor较少，且axis等于0，使用直接进行拷贝。相关实验过程在该PR（#8669）中有介绍。

由于CUDA Kernel的调用有一定的额外开销，所以如果Op中出现多次调用CUDA Kernel，可能会影响Op的执行速度。比如之前的sequence_expand_op中包含很多CUDA Kernel，通常这些CUDA Kernel处理的数据量较小，所以频繁调用这样的Kernel会影响Op的计算速度，这种情况下最好将这些小的CUDA Kernel合并成一个。在优化sequence_expand_op过程（相关PR#9289）中就是采用这种思路，优化后的sequence_expand_op比之前的实现平均快出约1倍左右，相关实验细节在该PR（#9289）中有介绍。

减少CPU与GPU之间的拷贝和同步操作的次数。比如fetch操作，在每个迭代之后都会对模型参数进行更新并得到一个loss，并且数据从GPU端到没有页锁定的CPU端的拷贝是同步的，所以频繁的fetch多个参数会导致模型训练速度变慢。

Op数值稳定性问题

1.有些Op存在数值稳定性问题

出现数值稳定性的主要原因程序在多次运行时，对浮点型数据施加操作的顺序可能不同，进而导致最终计算结果不同。而GPU是通过多线程并行计算的方式来加速计算的，所以很容易出现对浮点数施加操作的顺序不固定现象。

目前发现cudnn中的卷积操作、cudnn中的MaxPooling、CUDA中CudaAtomicXX、ParallelExecutor的Reduce模式下参数梯度的聚合等操作运行结果是非确定的。

为此Fluid中添加了一些FLAGS，比如使用FLAGS_cudnn_deterministic来强制cudnn使用确定性算法、FLAGS_cpu_deterministic强制CPU端的计算使用确定性方法。

2.WITH_FAST_MATH的开与关

如果WITH_FAST_MATH是ON，NVCC在编译Paddle和Egien的时候会使用—use_fast_math，这样可能会使CUDA中的一些操作在损失一定精度的情况下变快，比如log、exp、tanh等，但也会使一些操作的计算结果是错的，比如pow操作，具体原因请查看torch/DEPRECEATED-torch7-distro#132。

其他

1.报错信息

Enforce提示信息不能为空，并且需要写明，因为报错信息可以更快更方便地分析出错误的原因。

2.Op的数学公式

如果Op有数学公式，一定要在代码中将数学公式写明，并在Python API的Doc中显示，因为用户在对比不同框架的计算结果时可能需要了解Paddle对Op是怎么实现的。

注意：在merge到develop分支之前一定进行公式预览。可参考dynamic_lstmp。

3.Op变量名的命名要规范

在定义Op时，Op的输入输出以及属性的命名需要符合规范，具体命名规则请参考：name_convention。

4.Python端Op接口中参数的顺序

Python API中参数的顺序一般按照重要性来排，以fc为例：

def fc(input,
       size,
       num_flatten_dims=1,
       param_attr=None,
       bias_attr=None,
       act=None,
       is_test=False,
       name=None)