使用步幅来表示填充和内存布局

Direct3D 12 缓冲区支持的 DirectML 张量由张量的“大小”“步幅”属性描述。 张量的大小描述张量的逻辑维度。 例如,2D 张量的高度为 2,宽度为 3。 从逻辑上讲,张量具有 6 个相异的元素,不过,大小并不指定这些元素在内存中的存储方式。 张量的步幅描述张量元素的物理内存布局。

二维 (2D) 数组

假设某个 2D 张量的高度为 2,宽度为 3;数据由文本字符组成。 在 C/C++ 中,可以使用多维数组表示此张量。

constexpr int rows = 2;
constexpr int columns = 3;
char tensor[rows][columns];
tensor[0][0] = 'A';
tensor[0][1] = 'B';
tensor[0][2] = 'C';
tensor[1][0] = 'D';
tensor[1][1] = 'E';
tensor[1][2] = 'F';

下面是上述张量的可视化逻辑视图。

A B C
D E F

在 C /C++ 中,按行主序存储多维数组。 换言之,沿宽度维分布的连续元素将连续存储在线性内存空间中。

偏移量: 0 1 2 3 4 5
值: A B C D E 周五

维度的步幅是为了访问该维度中的下一个元素而要跳过的元素数。 步幅表示内存中的张量布局。 使用行主序时,宽度维度的步幅始终为 1,因为维度上的相邻元素是连续存储的。 高度维度的步幅依赖于宽度维度的大小;在上述示例中,高度维度上的连续元素之间的距离(例如 A 到 D)等于张量的宽度(在本示例中为 3)。

若要演示不同的布局,请考虑列主序。 换言之,沿高度维分布的连续元素将连续存储在线性内存空间中。 在本例中,高度步幅始终为 1,宽度步幅为 2(高度维的大小)。

偏移量: 0 1 2 3 4 5
值: A D B E C 周五

更高的维度

超过两个维度时,以行主序或列主序方式引用布局会很不方便。 因此,本主题的余下部分使用了如下所述的术语和标签。

  • 2D:“HW”- 高度是最高序维度(行主序)。
  • 2D:“WH”- 宽度是最高序维度(列主序)。
  • 3D:“DHW”- 深度是最高序维度,依次后接高度和宽度。
  • 3D:“WDH”- 宽度是最高序维度,依次后接高度和深度。
  • 4D:“NCHW”- 依次为图像数目(批大小)、通道数、高度、宽度。

一般情况下,维度的打包步幅等于低序维度大小的乘积。 例如,对于“DHW”布局,D 步幅等于高度 * 宽度;H 步幅等于宽度;W 步幅等于 1。 如果张量的总物理大小等于张量的总逻辑大小,则认为步幅是打包的;换言之,不存在任何额外的空间,也不存在重叠的元素。

让我们将 2D 示例扩展为三维,使张量的深度、高度和宽度分别为 2、2、3(总共 12 个逻辑元素)。

A B C
D E F

G H I
J K L

对于“DHW”布局,此张量将按以下方式存储。

偏移量: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
值: A B C D E F G H I J K L
  • D 步幅 = 高度 (2) * 宽度 (3) = 6(例如,“A”到“G”的距离)。
  • H 步幅 = 宽度 (3) = 3(例如,“A”到“G”的距离)。
  • W 步幅 = 1(例如,“A”到“B”的距离)。

元素的索引/坐标和步幅的点积提供了该元素在缓冲区中的偏移量。 例如,H 元素 (d=1, h=0, w=1) 的偏移量为 7。

{1, 0, 1} ⋅ {6, 3, 1} = 1 * 6 + 0 * 3 + 1 * 1 = 7

打包的张量

以上示例演示了打包的张量。 如果(元素中)张量的逻辑大小等于(元素中)缓冲区的物理大小,并且每个元素具有唯一的地址/偏移量,则认为该张量是打包的。 例如,如果缓冲区的长度为 12 个元素,并且没有任何一对元素在缓冲区中使用相同的偏移量,则 2x2x3 张量是打包的。 打包的张量是最常见的情况;但步幅允许更复杂的内存布局。

使用步幅进行广播

如果(元素中)张量的缓冲区大小小于其逻辑维度的积,则必然存在一些重叠的元素。 这种常见情况称为“广播”;其中某个维度的元素是另一个维度的重复项。 例如,让我们重新探讨 2D 示例。 假设我们想要获得一个逻辑维度为 2x3 的张量,但第二行与第一行相同。 布局如下。

A B C
A B C

此张量可存储为打包的 HW/行主序张量。 但是,更紧凑的存储只包含 3 个元素(A、B 和 C),并使用高度步幅 0,而不是 3。 在这种情况下,张量的物理大小为 3 个元素,但逻辑大小为 6 个元素。

一般而言,如果维度的步幅为 0,则较低序维度中的所有元素将沿广播维度重复;例如,如果张量为 NCHW,C 步幅为 0,则每个通道在 H 和 W 维上的值相同。

使用步幅进行填充

如果某个张量的物理大小大于拟合其元素所需的最小大小,则认为该张量是填充的。 如果既不存在广播也不存在重叠的元素,则(元素中)张量的最小大小仅是其维度的积。 可以使用帮助器函数 DMLCalcBufferTensorSize(有关该函数的列表,请参阅 DirectML 帮助器函数)来计算 DirectML 张量的最小缓冲区大小。

假设某个缓冲区包含以下值(“x”元素指示填充值)。

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
A B C x x D E 周五 x x

可以使用高度步幅 5 而不是 3 来描述填充的张量。 不是按 3 个元素步进到下一行,而步幅为 5(3 个真实元素加上 2 个填充元素)。 例如,填充在计算机图形中很常见,目的是确保图像采用 2 次幂对齐。

A B C
D E F

DirectML 缓冲区张量描述

DirectML 可以使用各种物理张量布局,因为 DML_BUFFER_TENSOR_DESC 结构包含 SizesStrides 成员。 使用特定的布局时,某些运算符实现可能更高效,为了提高性能,用户经常会改变张量数据的存储方式。

大多数 DirectML 运算符需要 4D 或 5D 张量,而大小和步幅值的阶是固定的。 通过在张量描述中固定大小和步幅值的阶,可让 DirectML 推理出不同的物理布局。

4D

5D

  • DML_BUFFER_TENSOR_DESC::Sizes = { N 大小, C 大小, D 大小, H 大小, W 大小 }
  • DML_BUFFER_TENSOR_DESC::Strides = { N 步幅, C 步幅, D 步幅, H 步幅, W 步幅 }

如果 DirectML 运算符需要 4D 或 5D 张量,但实际数据的秩更小(例如 2D),则应使用 1s 填充前导维度。 例如,使用 DML_BUFFER_TENSOR_DESC::Sizes = { 1, 1, H, W } 设置“HW”张量。

如果张量数据存储在 NCHW/NCDHW 中,则除非要进行广播或填充,否则不需要设置 DML_BUFFER_TENSOR_DESC::Strides。 可将步幅字段设置为 nullptr。 但是,如果张量数据存储在另一个布局中(例如 NHWC),则需要使用步幅来表示从 NCHW 到该布局的转换。

举个简单的例子,假设使用高度 3 和宽度 5 描述某个 2D 张量。

打包的 NCHW(隐式步幅)

  • DML_BUFFER_TENSOR_DESC::Sizes = { 1, 1, 3, 5 }
  • DML_BUFFER_TENSOR_DESC::Strides = nullptr

打包的 NCHW(显式步幅)

  • N 步幅 = C 大小 * H 大小 * W 大小 = 1 * 3 * 5 = 15
  • C 步幅 = H 大小 * W 大小 = 3 * 5 = 15
  • H 步幅 = W 大小 = 5
  • W 步幅 = 1
  • DML_BUFFER_TENSOR_DESC::Sizes = { 1, 1, 3, 5 }
  • DML_BUFFER_TENSOR_DESC::Strides = { 15, 15, 5, 1 }

打包的 NHWC

  • N 步幅 = H 大小 * W 大小 * C 大小 = 3 * 5 * 1 = 15
  • H 步幅 = W 大小 * C 大小 = 5 * 1 = 5
  • W 步幅 = C 大小 = 1
  • C 步幅 = 1
  • DML_BUFFER_TENSOR_DESC::Sizes = { 1, 1, 3, 5 }
  • DML_BUFFER_TENSOR_DESC::Strides = { 15, 1, 5, 1 }

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