书库技术与未来C++模板元编程实战:一个深度学习框架的初步实现(异步图书)
书籍封面

C++模板元编程实战:一个深度学习框架的初步实现(异步图书)

作者 李伟
18.0 分钟

摘要

C++模板元编程实战总结

  1. 总结:本书以深度学习框架MetaNN为例,深入讲解C++模板元编程技术,强调编译期计算对性能优化的作用。
  2. 你能获得:学习高级C++技术,提升程序效率,掌握框架设计思想,为解决复杂问题提供新思路。

核心内容:

1. 元编程基础与技巧

  • 元函数与Type Traits:
    • 详细解释:元函数是在编译期执行的函数,用于处理类型和数值。Type Traits提供类型判断和转换工具,是元编程的重要组成部分。
    • 举例:
      std::remove_reference
      用于去除类型的引用,
      std::conditional
      用于实现编译期分支选择。
  • 模板型模板参数与容器模板:
    • 详细解释:模板可以作为元函数的输入和输出,容器模板用于存储类型、数值和模板。变长参数模板是实现容器的关键。
    • 举例:使用模板作为元函数输入可实现类型转换,如将整数类型映射到无符号类型。
  • 顺序、分支与循环代码的编写:
    • 详细解释:顺序执行按代码顺序执行,分支执行使用模板特化或
      std::enable_if
      ,循环执行使用递归。注意避免实例化爆炸和编译崩溃。
    • 行动建议:掌握constexpr、模板特化和SFINAE等技术。

2. 异类词典与Policy模板

  • 异类词典:
    • 详细解释:异类词典(VarTypeDict)是一种编译期容器,用于存储不同类型的数据,通过编译期键进行索引。
    • 举例:可用于实现具名参数,提高代码可读性和安全性。
  • Policy模板:
    • 详细解释:Policy模板通过编译期策略选择,实现代码的灵活配置和扩展。利用模板参数指定行为,降低运行期成本。
    • 详细解释:Policy对象是编译期常量,包含键值信息。Policy对象模板是元函数,可动态生成Policy对象。
    • 背景知识:支配与虚继承用于解决多继承中的函数选择问题。

3. 深度学习框架MetaNN的构建

  • 类型体系与基本数据类型:
    • 详细解释:MetaNN通过类型标签体系管理数据类型,支持不同的计算设备和单元,实现浅拷贝和写操作检测。
    • 类型体系:迭代器分类体系和MetaNN的类型体系
    • 基本数据类型:标量(Scalar)、矩阵(Matrix)、列表(Batch、Array、重复与Duplicate)
  • 运算与表达式模板:
    • 详细解释:表达式模板用于延迟计算,实现运算优化。MetaNN定义了多种运算模板,如UnaryOp、BinaryOp和TernaryOp,并提供辅助模板支持。
    • 举例:
      Add
      运算的实现,展示了如何使用模板元编程实现编译期优化。
  • 基本层:
    • 详细解释:层是深度学习系统的基本构建块,MetaNN实现了多种基本层,如AddLayer、ElementMulLayer和BiasLayer。层对象通过初始化模块、DynamicData类和常用policy对象实现构造、参数管理和数据流控制。
    • 层的设计理念:层对象的构造、参数矩阵的初始化与加载、正向传播、存储中间结果、反向传播、参数矩阵的更新和参数矩阵的获取。
    • 层的辅助逻辑:初始化模块、DynamicData类模板和常用policy对象。
  • 复合层与循环层:
    • 详细解释:复合层通过组合基本层构建复杂网络结构,利用ComposeTopology和ComposeKernel实现自动梯度计算。循环层通过递归调用复合层实现循环神经网络。
    • 复合层:接口、设计理念和policy继承
    • 循环层:GruStep构建RecurrentLayer类模板
  • 求值与优化:
    • 详细解释:MetaNN的求值模型基于运算的层次结构,通过避免重复计算、同类计算合并和多运算协同优化提升性能。表达式模板和缓式求值是实现这些优化的关键技术。
    • 求值子系统的模块划分:避免重复计算、同类计算合并和多运算协同优化

问答:

Q: 什么是模板元编程?

A: 模板元编程是一种在编译期执行计算的编程技术,通过模板特化、constexpr等特性实现类型和数值的处理,优化运行期性能。

Q: 表达式模板有什么作用?

A: 表达式模板延迟计算,将运算表示为类型结构,允许编译器进行全局优化,避免不必要的中间结果,提高计算效率。

Q: MetaNN框架如何进行扩展?

A: 通过类型标签体系、表达式模板和Policy模板,MetaNN支持添加新的数据类型、运算和层,实现灵活的系统扩展。

思维导图

目标读者

本书适合具有一定C++基础的读者阅读,特别是那些对模板元编程感兴趣,并希望将其应用于实际项目中的开发者。对主流深度学习框架的内核有一定了解的读者,也可以参考本书,对比使用元编程与编译期计算所实现的深度学习框架与主流的(主要基于面向对象所构造的)深度学习框架之间的差异。

作者背景

李伟于2011年毕业于清华大学,曾在百度自然语言处理部负责深度学习机器翻译系统线上预测部分的开发与维护,目前就职于微软亚洲工程院。他拥有10余年C++相关开发经验,对C++模板元编程与编译期计算有着浓厚的兴趣,并喜欢尝试学习与研究新的技术。

历史背景

C++模板元编程的实质是编译期计算,这种编程范式的发现是一个意外,其编程风格对于普通C++程序员而言非常陌生。习惯了运行期编程思维的程序员很难理解和适应这种编程范式。C++模板元编程与模板编程的关系,有点像深度学习与机器学习之间的关系,前者都是后者的一个子领域。不同的是,C++模板元编程要比深度学习偏门多了,尤其在模板元编程实战领域,对于国内C++社群来说,可以说是人迹罕至之地。

章节摘要

音频

Comming Soon...