从零开始山寨Caffe·肆：线程系统

2022-12-07 13:58:19

不精通多线程优化的程序员，不是好程序员，连码农都不是。

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　——并行计算时代掌握多线程的重要性

线程与操作系统

用户线程与内核线程　　

广义上线程分为用户线程和内核线程。

前者已经绝迹，它一般只存在于早期不支持多线程的系统中。

它用模拟的方式实现一个模拟的多线程系统，不支持异步。

即，一个线程被阻塞了，其它线程也会被阻塞。

当今的操作系统几乎都默认提供了内核线程API，底层由操作系统实现。

内核线程的好处在于，它们之间支持异步，是"真"多线程。

操作系统的流氓软件

不过，内核线程也给线程的使用带来了操作系统捆绑性。

不同操作系统平台，其内核线程的实现与提供的API不同，给跨平台带来麻烦。

比如在Windows上，MFC就是封装了Windows内核线程。

在Linux上，广泛使用的pThread就是POSIX系列系统流传下来的内核线程。

第三方跨平台内核线程库

有幸的是，历史上有许多跨平台的项目库。

我最早知道是Qt，GTK，这俩个比较特殊，因为它们是Application Framework。

是在90年代左右，C++为了对抗Java等后期开发之秀，而专门写成的跨平台C++库。

主要以GUI为作战武器，对抗Java。

Boost库同样提供了优秀了内核线程库，还是跨平台的。

所以Caffe移植到Windows，是不需要改动线程系统的。

何以线程用？

生产者与消费者

生产者与消费者是一个经典的资源分配问题。

它的核心要点主要体现在两方面：

①阻塞

②临界

首先看①：

为什么需要阻塞?因为生产者比较快，消费者比较慢。

一次消费过程，包括整个正向传播和反向传播，这需要不少的时间。

而一次生产过程，就是对一个Batch数据的预缓冲，这不需要很多时间。

生产者总不能一直生产下去，然后爆掉缓冲区吧？

所以，生产者在检测到缓冲区满了之后，就要进入阻塞状态。

那么问题来了，如果我们不用多线程，将阻塞代码放在主进程中执行，会怎么样？

读取，阻塞，前向传播失败，反向传播不可能，死锁。

这是为什么I/O代码需要多线程处理的根本原因。

再来看②:

为什么需要临界？因为生产者和消费者之间必然是异步的，换言之，存在于不同线程。

证明如下：

生产者有一定概率被阻塞，假设生产者和消费者在同一个线程实体中，那么必然触发死锁。

又因为系统执行必然不应该有死锁，所以假设不成立。

结论：生产者和消费者之间必然是异步的。

异步临界资源问题，则需要加锁(Mutex)来维持资源的一致性，具体在第陆章中详解。

破除因果律

多线程程序设计的核心原则就是：将非因果连续的代码，并行化。

也就是说，只要代码前后不是上下文相关的，都能够并行执行。

那么Caffe的I/O模型中，有哪几处不是上下文相关的？

答案有二：

①Datum和Blob(Batch)不是上下文相关的。

Blob包含着正向传播的shape信息，这些信息只有初始化网络在初始化时才能确定。

而Datum则只是与输入样本有关。

所以，Datum的读取工作可以在网络未初始化之前就开始，这就是DataReader采用线程设计的内涵。

同时，这种不相关性，也为生产者和消费者对于临界资源访问的设计埋下伏笔。

②GPU之间不是上下文相关的。

Caffe的多GPU方案，是让不同GPU覆盖不同段的数据，最后不在网络结构上做融合。

这点和AlexNet略有不同（AlexNet两个GPU的网络结构最后交叉了）

这样的多GPU方案，使得每个GPU至少存在一个DataReader，覆盖不一样的数据段。

在网络结构上，通过共享root网络即可，如图所示：

从零开始山寨Caffe·肆：线程系统

上图是一个经典的多GPU流水线编程方案。3个GPU拥有各自的DataReader，但是共享所有Layer。

GPU0由主进程控制，GPU1由线程1控制，GPU2由线程2控制。

Caffe在主机端，也就是CPU主进程和次线程，每个Layer的前向传播被一个mutex锁住，而反向传播却没有。

这样，尽管主进程、线程1、线程2是并行调用Layer.Foward()，但不能同时访问同一Layer，此时Layer为互斥临界资源。

这种行为会构造出一个人工的流水线，比如：

GPU0在Conv1时，GPU1、GPU2会被锁住。

GPU0在Conv3时，Conv1和Conv2是空闲的，会被其它GPU占用。

反向传播之所以不锁，是因为前向传播和反向传播是符合因果律的，前向传播成流水线，

反向传播自然也是流水线，非常优美的设计。

影分身之术

俗话说，一个好汉三个帮。

本篇所述的多线程，均指的是CPU多线程。

实际上，由于GPGPU的异构计算引入，CPU线程基本都在做一些后勤工作。

主要是数据的读取、与GPU显存的数据交换。

CPU主进程负责全程调度GPU执行计算代码，在这点上，CPU利用率并不高。

而从线程对数据的预缓冲任务也不是很艰难。

所以，相对于计算密集型CPU多线程设计而言，Caffe的多线程任务相对轻松。

我们很难将CPU的利用率榨到100%，在这点上，为深度学习Online应用系统埋下伏笔。

试想一下，在后台构建一个基于Socket的深度学习应用服务器，同时CPU并发线程可达几千，

我觉得只有这样，才能真正榨干CPU计算力。至于Caffe的训练，其实对CPU的要求不是很高。

代码实战

Boost线程的创建

使用boost::thread,  需要#include "boost/thread/thread.hpp"

与Qt、MFC等Application Framework提供的线程库不同，

boost::thread的封装性比较强，一般不建议继承和改写boost::thread类(没见过有人这么用)

为了线程能够执行自定义代码，需要在其构造时，传入执行函数的函数指针。

函数指针分为两类：

①普通函数指针

②类成员函数指针

boost::function结合bind函数提供了一个函数指针的载体。(style1)

也可以直接将函数指针的构造方式传入thread。(style2)

建议配合boost::shared_ptr使用。(style3)

若是普通函数指针，可用：

//    style 1

void helloworld(int a,string b);

boost::function<void()> f=bind(helloworld,,"helloworld");

boost::thread(f);

//    style 2

boost::thread(helloworld,,"helloworld")

//    style 3(Caffe style)

boost::shared_ptr<boost::thread> thread;

thread.reset(new boost::thread(helloworld,,"helloworld"));

当然，为了系统的开发，我们显然需要一个封装类，如将boost::thread封装为DragonThread类。

即，将boost::shared_ptr<boost::thread> thread作为类成员。

基于类的函数指针绑定需要传入类this指针，写法做如下更改：

class DragonThread{

void helloworld(int a,string b);

};

//    style 1

 boost::function<void()> f=bind(&DragonThread::helloworld,this,,"helloworld");

boost::thread(f);

//    style 2

boost::thread(&DragonThread::helloworld,this,,"helloworld");

//    style 3(Caffe style)

boost::shared_ptr<boost::thread> thread;

thread.reset(new boost::thread(&DragonThread::helloworld,this,,"helloworld"));

Boost线程的生与死

boost::thread一旦被构造后，就会立刻以异步的方式执行传入的函数。

在debug线程的过程中，注意boost::thread将晚于主进程的代码的执行。

如果不在main函数中循环等待，很有可能boost::thread还没有执行，main函数已经退出了。

想要立刻终结一个boost线程是不可能的，一些强大的Application Framework的线程库

通常会提供thread.terminate()，来立刻终结线程的执行（比如Qt），但是boost没有提供。

因为这种方式是相当不安全的，在Java设计模式中，更鼓励开发者让线程函数自动检测终结条件而退出。

这种检测函数在Caffe里是must_stop()函数，它使用了boost::thread提供的中断点检测功能。

bool DragonThread::must_stop(){

    return boost::this_thread::interruption_requested();

}

注意，中断请求的检测，只能在异步线程执行函数中执行，主进程从外部调用是无效的。

主进程可以从外部触发interrupt操作，通知正在异步执行的线程，该方法封装为stopThread函数：

void DragonThread::stopThread(){

    if (is_start()){

        thread->interrupt();

    }

    try{thread->join();}

    catch (boost::thread_interrupted&) {}

    catch (std::exception& e){ LOG(FATAL) << "Thread exception: " << e.what(); }

}

有时候，interrupt的线程可能处于阻塞睡眠状态，我们需要从外部立即唤醒它，让其检测中断请求。

所以在interrupt操作后，需要立即后接join操作。最后，还可以选择性地补上异常检测。

数据结构

建立dragon_thread.hpp。

class DragonThread

{

public:

    DragonThread() {}

    virtual ~DragonThread();

    void initializeThread(int device, Dragon::Mode mode, int rand_seed, int solver_count, bool root_solver);

    void startThread();

    void stopThread();

    //the interface implements for specific working task

    virtual void interfaceKernel() {}

    bool is_start();

    bool must_stop();

    boost::shared_ptr<thread> thread;

};

在第叁章，我们提到了全局管理器是线程独立的，因此每一个dragon线程，

需要从主管理器转移一些参数，包括(GPU设备、计算模式、随机种子、root_solver&solver_count)

成员函数包括：

boost::thread的传入函数initializeThread，这个函数里最后又嵌套了interfaceKernel。

前者负责转移参数，后者默认是一个空函数，你也可以写成纯虚函数。

由于boost::thread没有继承的用法，所以Caffe二度封装以后，提供了这种用法。

所有继承DragonThread的类，只要重载interfaceKernel()这个虚函数就行了。

startThread应该最先被执行，它包括获取主进程管理器参数，以及构造thread。

由于thread构造结束，就会立刻执行，所以startThread不负其名，就是启动了线程。

stopThread的功能如上所述。

实现

建立dragon_thread.cpp。

首先是thread的传入函数initializeThread：

void DragonThread::initializeThread(int device, Dragon::Mode mode, int rand_seed, int solver_count, bool root_solver){

#ifndef CPU_ONLY

    CUDA_CHECK(cudaSetDevice(device));

#endif

    Dragon::set_random_seed(rand_seed);

    Dragon::set_mode(mode);

    Dragon::set_solver_count(solver_count);

    Dragon::set_root_solver(root_solver);

    interfaceKernel();  //do nothing

}

然后是外部调用的startThread函数：

void DragonThread::startThread(){

    CHECK(!is_start());

    int device = ;

#ifndef CPU_ONLY

    CUDA_CHECK(cudaGetDevice(&device));

#endif

    Dragon::Mode mode = Dragon::get_mode();

    unsigned int seed = Dragon::get_random_value();

    int solver_count = Dragon::get_solver_count();

    bool root_solver = Dragon::get_root_solver();

    try{

        thread.reset(new boost::thread(&DragonThread::initializeThread,

                            this, device, mode, seed, solver_count, root_solver));

    }

    catch (std::exception& e){ LOG(FATAL) << "Thread exception: " << e.what(); }

}

由于该函数是在主进程中执行，Dragon::get()与initializeThread里的Dragon::set()

操作的其实不是同一个全局管理器，所以需要这样麻烦的转移参数过程。

最后是线程控制与析构：

void DragonThread::stopThread(){

    if (is_start()){

        thread->interrupt();

    }

    try{thread->join();}

    catch (boost::thread_interrupted&) {}

    catch (std::exception& e){ LOG(FATAL) << "Thread exception: " << e.what(); }

}

bool DragonThread::is_start(){

    return thread&&thread->joinable();

}

bool DragonThread::must_stop(){

    return boost::this_thread::interruption_requested();

}

DragonThread::~DragonThread(){

    stopThread();

}

完整代码

dragon_thread.hpp:

https://github.com/neopenx/Dragon/blob/master/Dragon/include/dragon_thread.hpp

dragon_thread.cpp:

https://github.com/neopenx/Dragon/blob/master/Dragon/src/dragon_thread.cpp

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