网格和 BlockSpecs#
grid，也称为循环中的内核#
当使用 jax.experimental.pallas.pallas_call() 时，内核函数在不同输入上执行多次，如 pallas_call 的 grid 参数所指定。概念上
pl.pallas_call(some_kernel, grid=(n,))(...)
映射到
for i in range(n):
some_kernel(...)
网格可以推广到多维，对应于嵌套循环。例如，
pl.pallas_call(some_kernel, grid=(n, m))(...)
等效于
for i in range(n):
for j in range(m):
some_kernel(...)
这可以推广到任何整数元组（长度为 d 的网格对应于 d 个嵌套循环）。内核执行的次数与 prod(grid) 相同。默认网格值为 ()，导致一次内核调用。每个调用被称为“程序”。要访问内核当前正在执行的程序（即网格的哪个元素），我们使用 jax.experimental.pallas.program_id()。例如，对于调用 (1, 2)，program_id(axis=0) 返回 1，而 program_id(axis=1) 返回 2。您还可以使用 jax.experimental.pallas.num_programs() 获取给定轴的网格大小。
以下是一个使用 grid 和 program_id 的内核示例。
>>> import jax
>>> from jax.experimental import pallas as pl
>>> def iota_kernel(o_ref):
... i = pl.program_id(0)
... o_ref[i] = i
现在我们使用 pallas_call 执行它，并添加 grid 参数。
>>> def iota(size: int):
... return pl.pallas_call(iota_kernel,
... out_shape=jax.ShapeDtypeStruct((size,), jnp.int32),
... grid=(size,), interpret=True)()
>>> iota(8)
Array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], dtype=int32)
在 GPU 上，每个程序在独立的线程块上并行执行。因此，我们需要考虑对 HBM 写入的竞争条件。一个合理的方法是编写我们的内核，使不同的程序写入 HBM 中的不同位置，以避免这些并行写入。
在 TPU 上，程序以并行和顺序的组合执行（取决于体系结构），因此有一些略微不同的考虑因素。参见 Pallas TPU 文档。
BlockSpec，也称为如何将输入分成块 #
结合 grid 参数，我们需要向 Pallas 提供有关如何切片每个调用的输入的信息。具体来说，我们需要提供一个映射，将循环的迭代映射到要操作的输入和输出的块。这是通过 jax.experimental.pallas.BlockSpec 对象提供的。
在深入研究 BlockSpec 的细节之前，您可能需要重新访问 Pallas 快速入门 BlockSpecs 示例。
BlockSpec 通过 in_specs 和 out_specs 提供给 pallas_call，每个输入和输出各一个。
首先，我们讨论当 indexing_mode == pl.Blocked() 时 BlockSpec 的语义。
非正式地说，BlockSpec 的 index_map 以调用索引（与 grid 元组的长度相同）作为参数，并返回块索引（每个整体数组轴一个块索引）。每个块索引然后乘以来自 block_shape 的相应轴大小，以获得对应数组轴上的实际元素索引。
注意
并非所有块形状都受支持。
在 TPU 上，仅支持等级至少为 1 的块。此外，块形状的最后两个维度必须等于整体数组的相应维度，或者分别被 8 和 128 整除。对于等级为 1 的块，块维度必须等于数组维度，或者被
128 * (32 / bitwidth(dtype))整除。在 GPU 上，块本身的大小不受限制，但每个操作必须对大小为 2 的幂的数组进行操作。
如果块形状不能均匀地划分整体形状，则每个轴上的最后一次迭代仍将接收对 block_shape 块的引用，但超出范围的元素将在输入上填充并在输出上丢弃。填充值的含义未定义，您应该假设它们是垃圾。在 interpret=True 模式下，我们使用 NaN 填充浮点值，让用户有机会发现访问超出范围的元素，但这项行为不应依赖于此。请注意，每个块中至少有一个元素必须在范围内。
更准确地说，形状为 x_shape 的输入 x 的每个轴的切片计算如下面的 slice_for_invocation 函数所示
>>> def slices_for_invocation(x_shape: tuple[int, ...],
... x_spec: pl.BlockSpec,
... grid: tuple[int, ...],
... invocation_indices: tuple[int, ...]) -> tuple[slice, ...]:
... assert len(invocation_indices) == len(grid)
... assert all(0 <= i < grid_size for i, grid_size in zip(invocation_indices, grid))
... block_indices = x_spec.index_map(*invocation_indices)
... assert len(x_shape) == len(x_spec.block_shape) == len(block_indices)
... elem_indices = []
... for x_size, block_size, block_idx in zip(x_shape, x_spec.block_shape, block_indices):
... start_idx = block_idx * block_size
... # At least one element of the block must be within bounds
... assert start_idx < x_size
... elem_indices.append(slice(start_idx, start_idx + block_size))
... return elem_indices
例如
>>> slices_for_invocation(x_shape=(100, 100),
... x_spec = pl.BlockSpec((10, 20), lambda i, j: (i, j)),
... grid = (10, 5),
... invocation_indices = (2, 4))
[slice(20, 30, None), slice(80, 100, None)]
>>> # Same shape of the array and blocks, but we iterate over each block 4 times
>>> slices_for_invocation(x_shape=(100, 100),
... x_spec = pl.BlockSpec((10, 20), lambda i, j, k: (i, j)),
... grid = (10, 5, 4),
... invocation_indices = (2, 4, 0))
[slice(20, 30, None), slice(80, 100, None)]
>>> # An example when the block is partially out-of-bounds in the 2nd axis.
>>> slices_for_invocation(x_shape=(100, 90),
... x_spec = pl.BlockSpec((10, 20), lambda i, j: (i, j)),
... grid = (10, 5),
... invocation_indices = (2, 4))
[slice(20, 30, None), slice(80, 100, None)]
以下定义的 show_program_ids 函数使用 Pallas 显示调用索引。 iota_2D_kernel 将用十进制数字填充每个输出块，其中第一位数字表示第一个轴上的调用索引，第二位数字表示第二个轴上的调用索引
>>> def show_program_ids(x_shape, block_shape, grid,
... index_map=lambda i, j: (i, j),
... indexing_mode=pl.Blocked()):
... def program_ids_kernel(o_ref): # Fill the output block with 10*program_id(1) + program_id(0)
... axes = 0
... for axis in range(len(grid)):
... axes += pl.program_id(axis) * 10**(len(grid) - 1 - axis)
... o_ref[...] = jnp.full(o_ref.shape, axes)
... res = pl.pallas_call(program_ids_kernel,
... out_shape=jax.ShapeDtypeStruct(x_shape, dtype=np.int32),
... grid=grid,
... in_specs=[],
... out_specs=pl.BlockSpec(block_shape, index_map, indexing_mode=indexing_mode),
... interpret=True)()
... print(res)
例如
>>> show_program_ids(x_shape=(8, 6), block_shape=(2, 3), grid=(4, 2),
... index_map=lambda i, j: (i, j))
[[ 0 0 0 1 1 1]
[ 0 0 0 1 1 1]
[10 10 10 11 11 11]
[10 10 10 11 11 11]
[20 20 20 21 21 21]
[20 20 20 21 21 21]
[30 30 30 31 31 31]
[30 30 30 31 31 31]]
>>> # An example with out-of-bounds accesses
>>> show_program_ids(x_shape=(7, 5), block_shape=(2, 3), grid=(4, 2),
... index_map=lambda i, j: (i, j))
[[ 0 0 0 1 1]
[ 0 0 0 1 1]
[10 10 10 11 11]
[10 10 10 11 11]
[20 20 20 21 21]
[20 20 20 21 21]
[30 30 30 31 31]]
>>> # It is allowed for the shape to be smaller than block_shape
>>> show_program_ids(x_shape=(1, 2), block_shape=(2, 3), grid=(1, 1),
... index_map=lambda i, j: (i, j))
[[0 0]]
当多个调用写入输出数组的相同元素时，结果将依赖于平台。
在以下示例中，我们有一个 3D 网格，最后一个网格维度未使用在块选择中 (index_map=lambda i, j, k: (i, j))。因此，我们对同一个输出块迭代 10 次。以下显示的输出是在 CPU 上使用 interpret=True 模式生成的，该模式目前按顺序执行调用。在 TPU 上，程序以并行和顺序的组合执行，并且此函数生成显示的输出。参见 Pallas TPU 文档。
>>> show_program_ids(x_shape=(8, 6), block_shape=(2, 3), grid=(4, 2, 10),
... index_map=lambda i, j, k: (i, j))
[[ 9 9 9 19 19 19]
[ 9 9 9 19 19 19]
[109 109 109 119 119 119]
[109 109 109 119 119 119]
[209 209 209 219 219 219]
[209 209 209 219 219 219]
[309 309 309 319 319 319]
[309 309 309 319 319 319]]
在 block_shape 中作为维度值出现的 None 值的行为类似于值 1，除了相应的块轴被压缩。在以下示例中，观察到 o_ref 的形状为 (2,)，而块形状被指定为 (None, 2)（前导维度被压缩）。
>>> def kernel(o_ref):
... assert o_ref.shape == (2,)
... o_ref[...] = jnp.full((2,), 10 * pl.program_id(1) + pl.program_id(0))
>>> pl.pallas_call(kernel,
... jax.ShapeDtypeStruct((3, 4), dtype=np.int32),
... out_specs=pl.BlockSpec((None, 2), lambda i, j: (i, j)),
... grid=(3, 2), interpret=True)()
Array([[ 0, 0, 10, 10],
[ 1, 1, 11, 11],
[ 2, 2, 12, 12]], dtype=int32)
当我们构造一个 BlockSpec 时，我们可以对 block_shape 参数使用值 None，在这种情况下，整体数组的形状将用作 block_shape。如果对 index_map 参数使用值 None，则使用一个返回零元组的默认索引映射函数： index_map=lambda *invocation_indices: (0,) * len(block_shape)。
>>> show_program_ids(x_shape=(4, 4), block_shape=None, grid=(2, 3),
... index_map=None)
[[12 12 12 12]
[12 12 12 12]
[12 12 12 12]
[12 12 12 12]]
>>> show_program_ids(x_shape=(4, 4), block_shape=(4, 4), grid=(2, 3),
... index_map=None)
[[12 12 12 12]
[12 12 12 12]
[12 12 12 12]
[12 12 12 12]]
“未阻塞”索引模式 #
上面记录的行为适用于 indexing_mode=pl.Blocked()。当使用 pl.Unblocked 索引模式时，索引映射函数返回的值将直接用作数组索引，而不会先按块大小缩放它们。当使用未阻塞模式时，您可以指定数组的虚拟填充，作为每个维度的低-高填充元组：行为就像整体数组在输入时填充一样。对于未阻塞模式的填充值，不保证其值，类似于当块形状不能划分整体数组形状时，阻塞索引模式的填充值。
未阻塞模式目前仅在 TPU 上受支持。
>>> # unblocked without padding
>>> show_program_ids(x_shape=(8, 6), block_shape=(2, 3), grid=(4, 2),
... index_map=lambda i, j: (2*i, 3*j),
... indexing_mode=pl.Unblocked())
[[ 0 0 0 1 1 1]
[ 0 0 0 1 1 1]
[10 10 10 11 11 11]
[10 10 10 11 11 11]
[20 20 20 21 21 21]
[20 20 20 21 21 21]
[30 30 30 31 31 31]
[30 30 30 31 31 31]]
>>> # unblocked, first pad the array with 1 row and 2 columns.
>>> show_program_ids(x_shape=(7, 7), block_shape=(2, 3), grid=(4, 3),
... index_map=lambda i, j: (2*i, 3*j),
... indexing_mode=pl.Unblocked(((1, 0), (2, 0))))
[[ 0 1 1 1 2 2 2]
[10 11 11 11 12 12 12]
[10 11 11 11 12 12 12]
[20 21 21 21 22 22 22]
[20 21 21 21 22 22 22]
[30 31 31 31 32 32 32]
[30 31 31 31 32 32 32]]