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求网站晚上睡不着2021,wordpress修改模板文件,泉州惠安网站建设,近期10大新闻事件个人主页#xff1a;chian-ocean 讲真的#xff0c;搞推荐系统#xff08;RecSys#xff09;和搜索业务的兄弟们#xff0c;平时最头疼的是什么#xff1f;不是模型不够大#xff0c;而是 P99 延迟 总是莫名其妙地抖动。 你在 x86 上调优了半天#xff0c;搬到 ARM 架…个人主页chian-ocean讲真的搞推荐系统RecSys和搜索业务的兄弟们平时最头疼的是什么不是模型不够大而是P99 延迟总是莫名其妙地抖动。你在 x86 上调优了半天搬到 ARM 架构比如鲲鹏 920上发现性能总是差那么一截。看着top命令里 128 个核都在跑但 QPS 就是上不去。你以为是芯片不行错是你用的姿势不对。最近我盯着BoostKit开源仓库里的这个tensorflow-serving项目看了半天尤其是那个0001-boostsra-tensorflow-serving.patch我才发现这帮人为了榨干 CPU 性能是真的敢对底层逻辑动刀子。看着仓库首页那短短几行“项目介绍”写着“高性能 Serving”、“端到端推理 benchmark”字越少事越大。今天咱们不整虚的直接拆解这份代码看看它是怎么给 TF Serving 打上“物理外挂”的。传统问题在鲲鹏这种众核Many-Core架构上跑 TF Serving最常见的一个鬼故事就是CPU 利用率看着不高但推理延迟就是降不下来。为什么因为标准的 TF Serving 根本不懂 NUMA 架构更不懂核与核之间的“爱恨情仇”。线程乱飞gRPC 的通信线程负责接客和 TensorFlow 的计算线程负责干活混在一起抢占 CPU 时间片。缓存失效Cache Thrashing操作系统调度器是个“渣男”把线程从 Core 0 搬到 Core 64L1/L2 Cache 直接凉凉CPU 大把时间都浪费在内存搬运上了。指令集浪费原生的 TensorFlow 编译选项极其保守根本不敢开特定架构的指令集优化。以前要解决这个问题你得自己去改 Bazel 编译配置甚至去改 C 源码做线程绑定。现在 BoostKit 这个 Patch 直接把这套逻辑集成进去了这就是典型的“前人栽树”。TF Serving核心技术这份代码最核心的改动其实就是把 TF Serving 从“自动挡”变成了“手动挡”顺便换了个“涡轮增压发动机”。它不仅仅是一个 Patch它是对 TF Serving 调度机制的重构。2.1 拒绝 Bazel编译配置看过 TensorFlow 源码的都知道它的 Bazel 编译配置简直是反人类的迷宫。这个 Patch 里的compile_serving.sh虽然是个 Shell 脚本但它干了件大事特性开关化。它没让你去改.bazelrc而是通过--features参数如ktfop,annc,gcc12来控制编译逻辑。这也太懂运维了。特别是这一段.bazelrc的修改build:ktfop --definebuild_with_ktfoptrue build:fused_embedding --definebuild_with_fused_embeddingtrue这意味着它默认引入了 KTFOP (Kunpeng TensorFlow OPs) 和 Fused Embedding。对于搜广推场景Embedding 层的查找和聚合是最大的瓶颈。原生的 Gather 算子在 ARM 上效率极低这里直接替换成了针对 ARM 优化的融合算子这波在大气层。2.2 线程亲和性这是整个 Patch 最精彩、最 Hardcore 的部分。在 tensorflow_serving/model_servers/server.cc 里增加了一个核心功能Task Affinity Isolation。原生的 TF Serving 是完全依赖 OS 调度的。而这个 Patch 居然加了一段代码允许你通过启动参数task_affinity_isolation来手把手教 OS 做人。原理很简单分家。你负责收发请求gRPC你去住 56-63 号房。我负责矩阵运算Compute我住 0-55 号房。咱们井水不犯河水谁也别抢谁的 L2 Cache。实战深测光说不练假把式咱们看看这代码具体是怎么落地的。3.1拉取仓库别指望能直接git clone一个现成的完整项目。这个仓库本身就是一个“外挂包”你需要先有“游戏本体”官方 TF Serving然后把“外挂”挂上去。根据README.md这一套连招是这样的第一步先去 Google 官方库把 2.15.1 版本的源码拉下来。注意必须是 2.15.1版本不对 Patch 肯定打不上拉取官方 tensorflow-serving 代码锁定 v2.15.1git clone -b 2.15.1 https://github.com/tensorflow/serving.git open-serving第二步拉取鲲鹏“外挂包”BoostKit 的优化补丁仓拉取搜推广优化 patch 仓库git clone -b master https://gitcode.com/boostkit/tensorflow-serving.git sra-serving最后这是最关键的一步把补丁文件扔进官方源码里然后执行 patch 命令# 把 patch 复制过去 cp sra-serving/0001-boostsra-tensorflow-serving.patch open-serving # 进入目录开始魔改cd open-serving patch -p1 0001-boostsra-tensorflow-serving.patch看到终端里刷出一排patching file ...的时候恭喜你你的 TF Serving 已经进化了。这时候你再去看目录里的compile_serving.sh那就是刚热乎生成的编译脚本。这种 patch -p1 的操作在内核开发里是家常便饭但在应用层开发里见得少了。它最大的好处是透明。你不用担心厂商在代码里藏私货打开 0001-boostsra-tensorflow-serving.patch 这个纯文本文件每一行增删都清清楚楚。3.2编译以前在 ARM 上编译 TF ServingGCC 版本不对报错Bazel 版本不对报错指令集没开报错。看看 compile_serving.sh 是怎么做的if [ $ENABLE_GCC12 true ]; then# ... 省略路径设置 ... GCC_VERSION$(gcc -dumpversion | cut -d. -f1) if [[ $GCC_VERSION ! 12 ]]; thenecho Error: GCC version is $GCC_VERSION. Please install GCC 12...exit 1 fifi简单粗暴直接强校验 GCC 12。这就避免了用旧编译器编出来一堆Illegal instruction的惨案。同时在 Bazel 编译命令里直接注入了硬核优化参数–copt-marcharmv8.3-acrc --copt-O3 --copt-fprefetch-loop-arrays这里把 ARM v8.3 的指令集包括 CRC 校验指令和 O3 优化全开了甚至开启了循环预取prefetch。在向量运算密集的场景下这就是免费的性能提升。3.3手写调度器最骚的操作在server.cc。它定义了一个ThreadAffinityArgument结构体用来解析你的绑核策略。我们来看这段解析逻辑简直是把“控制欲”写在了脸上// 来源tensorflow_serving/model_servers/server.cc// 核心逻辑解析参数格式 mode;start-end;tf_cores// 例如1;0-79;75 - 模式1使用0-79号核其中前75个给TF剩下给gRPCtensorflow::Status ParseThreadAffinityConfig(tensorflow::string affinity_config, ThreadAffinityArgument args) { // ... 代码省略 ... args.thread_affinity static_casttensorflow::port::ThreadAffinity(mode); // 甚至还校验了物理核数够不够不够直接抛错if (get_available_cpu_nums() total_cores) { return errors::InvalidArgument(Invalid input format. available cpu num less than total cores.); } // ... }这段代码不仅是解析字符串它是在构建一个资源隔离墙。注意看 patch 中引入的 SetThreadAffinityBeforeServerCreate 和 SetThreadAffinityAfterServerCreate 这两个函数。它利用了 C 的 RAII 思想虽然这里是显式调用在 Server 创建前后分别设置线程掩码Affinity Mask。Before Create: 设置主线程和 gRPC 线程的亲和性。After Create: 恢复或者设置计算线程的亲和性。通过调用pthread_setaffinity_np它直接绕过了 OS 的默认调度策略。这在 64 核甚至 128 核的鲲鹏服务器上能把 Context Switch 带来的开销降到最低。3.4 一条命令提升吞吐在实际部署中你只需要在启动 TF Serving 时加上这两个 Flag立刻就能感受到什么叫“稳如老狗”。根据tensorflow_serving/model_servers/main.cc的修改新增了这两个参数tensorflow_model_server \ --port8500 \ --model_config_file... \ --batch_op_schedulingtrue \ --task_affinity_isolation1;0-63;56这行配置的意思是**batch_op_schedulingtrue**: 开启针对鲲鹏 920 CPU 优化的线程和调度优化。**task_affinity_isolation1;0-63;56**:“1”: 开启顺序绑核模式。“0-63”: 这台机器我要用 64 个核。“56”: 前 56 个核死死绑定给 TensorFlow 计算线程剩下的 8 个核56-63留给 gRPC 处理网络请求。效果这种物理隔离能让高并发下的 P99 延迟像心电图停跳一样平稳再也不会因为网络中断Interrupt打断了矩阵乘法而导致延迟飙升。总结BoostKit 的这个 Patch 真的很有意思。如果你看 GitCode 上的截图它只是一个平平无奇的0001-...patch文件但它背后隐藏的是对系统底层原理的深刻理解。它没有去改 TensorFlow 那些花里胡哨的上层 Python API而是盯着编译参数、算子实现和线程调度这三个命门猛锤。局限性这玩意儿是深度绑定鲲鹏架构ARMv8.3和 openEuler 的想在 x86 或者旧版 ARM 上跑这套逻辑估计编译这一关就得掉层皮。行业影响它证明了一件事通用软件在专用硬件上想要高性能必须得做侵入式适配。指望编译器自动优化不存在的。最后给兄弟们一个建议如果你手头有鲲鹏或者其他高性能 ARM 服务器别傻乎乎地 pip install tensorflow-serving-api 或者直接拉 Docker 官方镜像了。按照 README.md 的指引把这个 Patch 打上自己编译一个版本。去看看你的 CPU 监控你会回来感谢我的。