[Triton课程笔记] 2.1.1 Backend-大纲

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一、大纲

二、什么时候需要实现backend

• 需要运行Triton不支持的自研框架；
• 需要运行预处理、后处理，还有一些深度学习框架不支持的操作；

三、怎么实现backend

3.1. 框架预览

• 三个虚拟类：（已经定义的类，不需要继承）
  • TRITONBACKEND_Backend:对应pytorch、tensorflow这些框架；
  • TRITONBACKEND_Model:对应具体的模型，如resnet50；
  • TRITONBACKEND_ModelInstance:模型的运行实例；
• 七个接口函数：（真正需要实现的接口，C风格函数）
  • TRITONBACKEND_Initialize:Triton会将TRITONBACKEND_Backend类的实例传入这个函数，然后这个函数对这个对象实例进行初始化；
  • TRITONBACKEND_Finalize:对TRITONBACKEND_Backend实例对象做一些收尾的工作；
  • TRITONBACKEND_ModelInitialize:初始化TRITONBACKEND_Model对象实例，如初始化模型名称、输入输出名字，config.pbtxt中定义的内容都是由他来初始化；
  • TRITONBACKEND_ModelFinalize: 对TRITONBACKEND_Model对象实例进行一些收尾和善后工作；
  • TRITONBACKEND_ModelInstanceInitialize:对TRITONBACKEND_ModelInstance对象实例进行初始化，如指定模型实例的运行设备等，包含一切跟某个model instance相关的信息；
  • TRITONBACKEND_ModelInstanceFinalize：负责TRITONBACKEND_ModelInstance对象实例善后工作；
  • TRITONBACKEND_ModelInstanceExecute:这七个接口函数中最核心的函数，真正执行模型推理的函数，在运行某个模型的时候会调用它进行实际的推理；
• 两个状态类：ModeState和ModelInstanceState，模型推理的实际承担者；

3.2. 状态类的具体作用

ModelState：依附于TRITONBACKEND_Model对象实例的状态信息，维护Model和ModelInstance相关的属性，如模型名称，输入输出信息等；成员方法LoadModel，负责将模型文件加载到TritonBackend中。
ModelInstatnceState：维护TRITONBACKEND_ModelInstance对象实例的状态信息。（pytorch backend）实现了三个成员方法：

• SetInputTensors:准备模型推理输入数据；
• Excute:执行模型推理；
• ReadOutputTensors:搜集推理结果，返回给Triton；

3.3. 状态类的创建和调用流程

• TRITONBACKEND_ModelInitialize函数创建ModelState对象实例，并依附到BackenModel对象上；
• TRITONBACKEND_ModelInstanceInitialize创建ModelInstatnceState实例，在执行模型推理的时候，TRITONBACKEND_ModelInstanceExecute函数负责输入处理，推理、输出推理；在pytorch backend中，这个过程被封装在ModelInstatnceState的ProcessRequests成员方法中，然后这个方法顺序执行SetInputTensors、Excute、ReadOutputTensors这三个成员方法去达成目标。

四、为什么用这种设计

• 需要一种统一框架来应对所有backend；
• excute()可能给不同的实例同时调用，需要确保所有不同的调用是独立的，安全的，而这里的ModelInstanceState是依附到不同的ModelInstance实例的，因此符合条件；
• 解耦backend实现和Triton主流程代码，这样实现backend的时候只需要编译自己的backend代码即可；