onnxruntime 中的 Gather 算子-编程知识

上一篇文章中介绍了 Division by Invariant Integers using Multiplication 的原理，很多框架均才用该算法优化除法运算。onnxruntime 是已知实现中最为简洁的，因此本文结合 onnxruntime 的 Gather 实现进行介绍。 Gather 算子是一个索引类算子，kernel 中每个线程计算偏移时使用 fast_divmod 避免除法运算。

注意：ONNX 中的 Gather 功能与 numpy.take 相同，torch.index_select 是其简化版。而 ONNX 中的 GatherElements 与 torch.gather 和 paddle. take_along_axis 相对应。

Gather

会话运行时，ExecuteKernel 函数会调用 OpKernel。
CudaKernel 是 CUDA kernel 的基类，提供了 CudaKernel::Compute 函数。
OpKernelInfo 是一个非常轻量级的类，它作为构建 Kernel 实例所需的所有数据的聚合视图。注意：它不拥有/持有任何对象。

class Gather : public CudaKernel, public GatherBase {public:Gather(const OpKernelInfo& info) : CudaKernel(info), GatherBase(info) {}Status ComputeInternal(OpKernelContext* context) const override;
};

Gather::ComputeInternal

创建一个 GatherBase::Prepare 结构体，包含了两个输入和一个输出张量的指针。
GatherBase::PrepareForCompute 准备输入输出。输出张量的秩为input_rank - 1 + indices_rank，即将axis参数指定的轴替换为indices张量的形状。
ORT_RETURN_IF_ERROR 在表达式失败时返回错误。
TensorShape::SizeFromDimension 计算从指定维度开始的乘积大小。
axis参数会将输入张量划分为3部分：batch 维度、索引维度、分块维度。
block_size为每个索引对应的分块大小。
N为索引数量。
input_block_size为在输入上的分块大小。
indices_max即索引上限。

Status Gather::ComputeInternal(OpKernelContext* context) const {Prepare p;ORT_RETURN_IF_ERROR(PrepareForCompute(context, p));const TensorShape& input_shape = p.input_tensor->Shape();const int64_t block_size = input_shape.SizeFromDimension(p.axis + 1);size_t N = p.indices_tensor->Shape().Size();const int64_t input_block_size = input_shape.SizeFromDimension(p.axis);const int64_t output_block_size = N * block_size;const int64_t indices_max = input_shape[p.axis];

  const void* input_data = p.input_tensor->DataRaw();const void* indices_data = p.indices_tensor->DataRaw();void* output_data = p.output_tensor->MutableDataRaw();if (p.output_tensor->Shape().Size() == 0) {return Status::OK();}

gsl::narrow可确保无损失转换，并在无法转换时引发gsl::narrowing_error。
fast_divmod 即 DivMod，用于快速计算除法。

  const fast_divmod divmod_output_block_size(gsl::narrow_cast<int>(output_block_size));const fast_divmod divmod_block_size(gsl::narrow_cast<int>(block_size));const size_t element_size = p.input_tensor->DataType()->Size();const size_t index_element_size = p.indices_tensor->DataType()->Size();

GatherImpl 函数索仅支持int32_t和int64_t引类型。
传入的p.output_tensor->Shape().Size()即输出元素总数。

  // CUDA Kernel implementation supports element sizes of:// int8_t, int16_t, int32_t and int64_t which covers all supported// types since there is no computations necessary just data movementif (p.indices_tensor->IsDataType<int32_t>() ||p.indices_tensor->IsDataType<int64_t>()) {GatherImpl(Stream(context),input_block_size,indices_max,divmod_output_block_size,divmod_block_size,indices_data,index_element_size,input_data,element_size,output_data,p.output_tensor->Shape().Size());return Status::OK();}

ORT_MAKE_STATUS 创建一个 Status 对象。

  return ORT_MAKE_STATUS(ONNXRUNTIME, NOT_IMPLEMENTED, "Type for Tind not supported yet in Gather.");
}

GatherImpl

GridDim 结构体中定义了美剧值。
N为输出元素数量。直接求出所需 threadblock 的数量，没有太多策略。

void GatherImpl(cudaStream_t stream,const int64_t input_block_size,const int64_t indices_max,const fast_divmod& output_block_size,const fast_divmod& block_size,const void* indices_data,size_t index_element_size,const void* input_data,size_t element_size,void* output_data,const size_t N) {int blocksPerGrid = (int)(ceil(static_cast<float>(N) / GridDim::maxThreadsPerBlock));

ToCudaType 模板类将类型枚举转换为数据类型。
根据元素大小调用 _GatherKernel 模板函数，这样减少了实例化类型。

  switch (element_size) {case sizeof(int8_t): {using CudaType = typename ToCudaType<int8_t>::MappedType;_GatherKernel<<<blocksPerGrid, GridDim::maxThreadsPerBlock, 0, stream>>>(input_block_size, indices_max, output_block_size, block_size, indices_data, index_element_size,reinterpret_cast<const CudaType*>(input_data), reinterpret_cast<CudaType*>(output_data), (CUDA_LONG)N);} break;case sizeof(int16_t): {using CudaType = typename ToCudaType<int16_t>::MappedType;_GatherKernel<<<blocksPerGrid, GridDim::maxThreadsPerBlock, 0, stream>>>(input_block_size, indices_max, output_block_size, block_size, indices_data, index_element_size,reinterpret_cast<const CudaType*>(input_data), reinterpret_cast<CudaType*>(output_data), (CUDA_LONG)N);} break;case sizeof(int32_t): {using CudaType = typename ToCudaType<int32_t>::MappedType;_GatherKernel<<<blocksPerGrid, GridDim::maxThreadsPerBlock, 0, stream>>>(input_block_size, indices_max, output_block_size, block_size, indices_data, index_element_size,reinterpret_cast<const CudaType*>(input_data), reinterpret_cast<CudaType*>(output_data), (CUDA_LONG)N);} break;case sizeof(int64_t): {using CudaType = typename ToCudaType<int64_t>::MappedType;_GatherKernel<<<blocksPerGrid, GridDim::maxThreadsPerBlock, 0, stream>>>(input_block_size, indices_max, output_block_size, block_size, indices_data, index_element_size,reinterpret_cast<const CudaType*>(input_data), reinterpret_cast<CudaType*>(output_data), (CUDA_LONG)N);} break;default:ORT_THROW("Unsupported element size by the Gather CUDA kernel");}
}

_GatherKernel

CALCULATE_ELEMENTWISE_INDEX_OR_EXIT 计算元素索引，并在超出范围时返回。

template <typename T>
__global__ void _GatherKernel(const int64_t input_block_size,const int64_t indices_max,const fast_divmod output_block_size,const fast_divmod block_size,const void* indices_data,const size_t index_element_size,const T* input_data,T* output_data,const CUDA_LONG N) {CALCULATE_ELEMENTWISE_INDEX_OR_EXIT(id, N);CUDA_LONG input_index = 0;

线程号id除以output_block_size得到输出元素所对应的输入分块索引input_block_index和输入分块内的偏移block_offset。
根据block_offset计算对应的indices张量的索引以及分块内元素偏移。
GetIndexValue 取出indices张量的值。相比 TensorFlow 的 gather_functor_gpu.cu.h 没有进行向量化访存优化。
idx支持负数。索引值超出范围时赋零。

  int input_block_index, block_offset;output_block_size.divmod(id, input_block_index, block_offset);int indices_index, offset;block_size.divmod(block_offset, indices_index, offset);int64_t idx = GetIndexValue(indices_data, index_element_size, indices_index);idx = idx < 0 ? idx + indices_max : idx;if (idx < 0 || idx >= indices_max) {output_data[id] = 0;return;}

三部分相加得到输入张量索引。

  input_index = input_block_index * input_block_size + idx * block_size.d_ + offset;output_data[id] = input_data[input_index];
}

GetIndexValue

将index_data指针转为相应类型，然后返回偏移位置的值。

__host__ __device__ inline int64_t GetIndexValue(const void* index_data, size_t index_element_size, size_t offset) {switch (index_element_size) {case sizeof(int32_t):return *(reinterpret_cast<const int32_t*>(index_data) + offset);break;case sizeof(int64_t):return *(reinterpret_cast<const int64_t*>(index_data) + offset);break;default:break;}// What is a sensible thing to do here?assert(false);return std::numeric_limits<int64_t>::max();
}

DivMod

除法取余实现基于 Division by Invariant Integers using Multiplication 中的 Figure 4.1。

// The code below is based on section 4 Unsigned division of paper https://gmplib.org/~tege/divcnst-pldi94.pdf
// In current ORT, fast_divmod is used for calculating the position of a element in tensor,
// so unsigned integer division from the paper is good enough for ORT. The advantage is that div is very simple,
// then GPU compiler can do loop unroll easilly when divmod is called in a loop.
template <>
struct DivMod<int> {DivMod(int d = 1) {d_ = d == 0 ? 1 : d;ORT_ENFORCE(d_ >= 1 && d_ <= static_cast<uint32_t>(std::numeric_limits<int>::max()));

l_是 $\ell = \lceil \log_2 x \rceil$ 。

    for (l_ = 0; l_ < 32; l_++)if ((1U << l_) >= d_) break;

m是 $\lfloor 2^N ∗ (2^\ell − d)/d\rfloor + 1$ 。

    uint64_t one = 1;uint64_t m = ((one << 32) * ((one << l_) - d_)) / d_ + 1;M_ = static_cast<uint32_t>(m);// according to paper, the value of m' should fit in a unsigned integer.ORT_ENFORCE(M_ > 0 && M_ == m);}

DivMod::div

t是 $t_1 = \mathrm{MULUH}(m', n)$ ，使用uint64_t计算避免溢出。
对于 $q$ ，

如果 $d = 1$ ，那么 $\ell = 0$ ，所以 $m^{'} = 1$ 且 $sh_1 = sh_2 = 0$ 。代码计算 $t_1 = \lfloor 1 ∗ n/2^N \rfloor = 0$ 和 $q = n$ 。
若 $d > 1$ ，则 $\ell≥1$ ，故 $sh_1 = 1$ 且 $sh_2 =\ell −1$ 。
$\begin{aligned} q &= \mathrm{SRL}(t_1 + \mathrm{SRL}(n − t_1, sh_1), sh_2)\\ &= \mathrm{SRL}(t_1 + \mathrm{SRL}(n − t_1, 1), \ell− 1)\\ &=\lfloor \frac{t_1 + \lfloor \frac{(n − t_1)}{2} \rfloor}{2^{\ell− 1}}\rfloor\\ &=\lfloor \frac{\lfloor \frac{2*t_1}{2} + \frac{(n − t_1)}{2} \rfloor}{2^{\ell− 1}}\rfloor \qquad\text{(4.5)}\\ &=\lfloor \frac{\lfloor(t_1 + n)/2\rfloor}{2^{\ell− 1}} \rfloor\\ &=\lfloor \frac{t_1 + n}{2^{\ell}} \rfloor \end{aligned}$

__umulhi 计算两个 32 位无符号整数的乘积的最高有效 32 位。

  __host__ __device__ inline int div(int n) const {
#if defined(__CUDA_ARCH__) || defined(__HIP_DEVICE_COMPILE__)uint32_t t = __umulhi(M_, n);return (t + n) >> l_;
#else// Using uint64_t for t, then t + n won't overflow.uint64_t t = ((uint64_t)M_ * n) >> 32;return static_cast<int>((t + n) >> l_);
#endif}

DivMod::mod

$\enspace \mathrm{mod} \enspace d = n − d ∗ \lfloor n/d \rfloor$

  __host__ __device__ inline int mod(int n) const {return n - div(n) * d_;}

DivMod::divmod

  __host__ __device__ inline void divmod(int n, int& q, int& r) const {q = div(n);r = n - q * d_;}

  uint32_t d_;  // divisoruint32_t M_;  // m' in the paper.uint32_t l_;  // l_ = ceil(log2(d_))
};

Gather
ONNXRuntime整体概览
ONNXRuntime源码之OpKernel注册
Ways to specify [[nodiscard]] before C++17
microsoft/GSL
How to use gsl narrow cast
警告 C26472
GSL and C++ Core Guidelines
Gather
Gather
tf.gather
torch.gather
paddle.gather
[菁英计划] 索引取值及gather函数 #36815
paddle. take_along_axis
torch.gather in pytorch.onnx and onnxruntime #31464
Replace torch.gather by other operator?
Problem compiling onnx model using GLOW compiler: constant not found
pytorch导出onnx的原则-以SwinTransformer和DETR在trt8.0.3.4部署为例
GatherElements
tf2onnx Gather
OpenVINO Gather
Pytorch equivalent of numpy.take()
torch.index_select
wkentaro/pytorch-for-numpy-users
Similar operation like numpy.take
numpy.take
tensorflow/tensorflow/core/kernels/gather_functor.h
tensorflow/core/kernels/gather_functor_batched.h
abseil中的微操