揭秘PyTorch内核！核心开发者亲自全景解读（47页PPT）
新智元原创
来源：Inside 245-5D
编辑：鹏飞
【新智元导读】本文以内部PyTorch核心开发者视角，非常详细透彻的分析了PyTorch的内部结构，为开发者提供一张地图，告诉您“支持自动区分的张量库”的基本概念结构，并提供一些工具和技巧，以便找到适合代码库。对学习PyTorch、尤其是致力于参与PyTorch贡献有非常大的意义。
PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，已成为最受欢迎的机器学习框架之一。
相比Tensorflow，PyTorch的社区由更多专业机器学习开发人员、软件架构师和公司内部程序员组成。
PyTorch也更多地用于数据分析和业务环境中的特殊模型中。
在PyTorch社区中，有更多的Python开发人员从事Web应用程序。此外，这种Python向框架的多功能性，使得研究人员能够以几乎无痛的方式测试想法，使得它成为最先进的尖端解决方案的首选框架。
对于准备、正在学习PyTorch的读者来说，了解其内部机制能够极大的提升学习效率、增进对PyTorch设计原理和目的的了解，从而能够更好的在工作学习中使用该工具。如果你立志参与到PyTorch后续的改进中，那么更应该深入的了解其内部机制。
好消息是，Facebook Research Engineer、斯坦福博士生、PyTorch核心开发人员Edward Z. Yang为大家带来一份PyTorch内部机制的详解slides，新智元在此强力推荐给广大读者。正文约3500字，阅读可能需要10分钟。
由于微信的限制无法展示高清图像，我们特意为大家在文末找来了可下载的高清完整版，预祝大家学习愉快！
这份内部机制详解是为谁准备的？
主要针对使用过PyTorch的人，尤其是希望成为PyTorch贡献者、但却被PyTorch的庞大复杂的C++代码库吓到的人。
最终目的是能够为大家提供一个通关宝典，让大家了解“支持自动区分的Tensor库”的基本概念结构，并提供一些工具和技巧，用来更容易的找到适合代码库。
读者只需要对PyTorch有一个初步的了解，并且有过一定的动手经验即可。门槛还是非常低的。
全部内容分为两部分。首先介绍Tensor库的概念。作者将从Tensor数据类型开始，更详细地讨论这种数据类型提供的内容，以便让读者更好地了解它是如何实际实现的。布局、设备和dtype的三位一体，探讨如何考虑对Tensor类的扩展。
第二部分将讨论PyTorch实战。例如使用autograd来降低工作量，哪些代码关键、为什么？以及各种用来编写内核的超酷的工具。
理解Tensor库的概念
Tensor
Tensor是PyTorch中的中心数据结构。我们可以将Tensor视为由一些数据组成，然后是一些描述Tensor大小的元数据，包含元素的类型（dtype），Tensor所依赖的设备（CPU内存？CUDA内存？）。以及Strides（步幅）。Strides实际上是PyTorch的一个显著特征。
Tensor是一个数学概念。在计算机上最常见的表示是将Tensor中的每个元素连续地存储在内存中，将每一行写入内存，如上所示。
在上面的例子中，指定Tensor包含32位整数，每个整数位于物理地址中，相互偏移四个字节。要记住Tensor的实际尺寸，还必须记录哪些尺寸是多余的元数据。
假设我想在逻辑表示中访问位置Tensor[0,1]处的元素。通过Stride我们应该这样做：
找出Tensor的任何元素存在的位置，将每个索引乘以该维度的相应Stride，并将它们加在一起。
上图中将第一维蓝色和第二维红色进行了颜色编码，以便在Stride计算中跟踪索引和步幅。
以上是Stride的一个例子。Stride表示实际上可以让你代表Tensor的各种有趣的方法; 如果你想玩弄各种可能性，请查看Stride Visualizer。
可能存在共享相同存储的多个Tensor，但请记住一点：有Tensor的地方，就有存储。
存储定义Tensor的dtype和物理大小，而每个Tensor记录大小，步幅和偏移，定义物理内存的逻辑解释。
Tensor扩展
有很多有趣的扩展，如XLA张量，量化张量，或MKL-DNN张量，作为张量库，我们必须考虑是如何适应这些扩展。
当前的扩展模型在张量上提供了四个扩展点。首先，用三个参数用来确定张量是什么：
设备
张量的物理存储器实际存储在何处，例如在CPU上，NVIDIA GPU（cuda）上，或者可能在AMD GPU（hip）或TPU（xla）上的描述。设备的显着特征是它有自己的分配器，不能与任何其他设备一起使用。
布局
布局用来描述我们如何逻辑地解释这个物理内存。最常见的布局是跨步张量，但稀疏张量具有不同的布局，涉及2个张量：一个用于索引、一个用于数据。
MKL-DNN张量可能具有更奇特的布局，例如阻挡布局，这不能仅使用步幅来表示。
dtype
描述了它实际存储在张量的每个元素中的含义。这可以是浮点数或整数，或者它可以是例如量化的整数。
顺便说一下，如果你想为PyTorch张量添加一个扩展名，请联系PyTorch官方。
实战技巧
了解你手里的武器
PyTorch有很多文件夹，CONTRIBUTING文档有非常详细的描述。但实际上，你真正需要了解的只有四个：
torch/：包含导入和使用的实际Python模块。Python代码，很容易上手调试。
torch/csrc/：它实现了在Python和C++之间进行转换的绑定代码，以及一些非常重要的PyTorch功能，如autograd引擎和JIT编译器。它还包含C++前台代码。
aten/：“A Tensor Library”的缩写（由Zachary DeVito创造），是一个实现Tensors操作的C++库。存放一些内核代码存在的地方，尽量不要在那里花太多时间。
c10/：这是一个双关语。C代表Caffe，10既是二级制的2，也是十进制的10（英文Ten，同时也是Tensor的前半部分）。包含PyTorch的核心抽象，包括Tensor和Storage数据结构的实际实现。
让我们看看这种代码分离在实践中是如何分解的：
调用一个函数的时候，会经历以下步骤：
- 将Python翻译成C
- 处理变量调度
- 处理设备类型/布局调度
- 我们有实际的内核，它既可以是现代本机函数，也可以是传统的TH函数
值得一提的是，所有代码都是自动生成的，所以不会出现在GitHub的repo里，必须自己构建PyTorch后才能看到。不过你也不必非常深刻地理解这段代码在做什么，自动生成的嘛。
从武器库中挑选写内核的趁手兵刃
PyTorch为内核编写者提供了许多有用的工具。在本节中，我们将介绍其中比较趁手的工具。
要利用PyTorch带来的所有代码生成，需要为运算符编写schema。详细介绍参见GitHub的README。
错误检查可以通过低阶API（TORCH_CHECK）和高阶API实现。高阶API可以基于TensorArg元数据提供用户友好的错误消息。
要执行dtype调度，应该使用AT_DISPATCH_ALL_TYPES宏，用来获取张量的dtype，并用于可从宏调度的每个dtype的lambda。通常，这个lambda只调用一个模板化的辅助函数。
如何提高工作效率
别编辑header！
编辑header会导致很长的重构时间，尽量去编辑.cpp文件。
别直接用CI去测试
CI是一个直接可用的测试代码的变动是否有效的非常棒的工具，但如果你真的一点不都改设置恐怕要浪费很长时间在测试过程中。
强烈建议设置ccache
它有可能让你避免在编辑header时进行大量重新编译。而当我们在不需要重新编译文件时进行了重新编译，它还有助于掩盖构建系统中的错误。
用一台高性能的工作站
如果你建立一个带有CPU和RAM的强大服务器，你将获得更愉快的体验。特别是，不建议在笔记本电脑上进行CUDA构建。
本文是对原文的综述，更多细节请前往：
http://blog.ezyang.com/2019/05/pytorch-internals/
高清完整版PDF下载：
http://web.mit.edu/~ezyang/Public/pytorch-internals.pdf