scatter操作负责将数据根据索引分发到目标张量的不同位置，而gather操作则负责从输入张量中根据索引收集数据。 应用场景：这些操作在图神经网络框架PyG中扮演着关键角色，为模型提供了灵活的数据处理能力。例如，在消息传递机制中，节点可能会根据邻居节点的索引来聚合信息，这可以通过scatter和gather操作来实现。
(start|(end+1));//如果是操作进程整个地址空间,则 start=0, end=-1,这个时候 fullmm会被赋值1#ifndefCONFIG_MMU_GATHER_NO_GATHERtlb->need_flush_all=0;//初始化“本地”积聚相关成员tlb->local.next=NULL;tlb->local.nr=0;tlb->local.max=ARRAY_SIZE(tlb->__pages);tlb->active=&tlb->local;...
虽然非常有用,但“GATHER/SCATTER”操作是一把双刃剑,既可以让我们的生活更轻松,也可以破坏我们的性能。 5、原文 https://gain-performance.com/2017/06/15/umesimd-tutorial-9-gatherscatter-operations/
这里需要说明一点就是,mmu积聚操作会涉及到local批次和多批次操作,local批次操作的物理页面相关的struct page数组内嵌到mmu_gather结构的__pages中,且我们发现这个数组大小为8,也就是local批次最大积聚8 * 4k = 32k的内存大小,这因为mmu_gather结构通常在内核栈中分配,不能占用太多的内核栈空间,而多批次由于动态分配...
gather操作是scatter操作的逆操作,如果说scatter是根据index和src求self(input),那么gather操作是根据self(input)和index求src。具体来说gather操作是根据index指出的索引,沿dim指定的轴收集input的值。 对于一个三维张量来说,gather函数的输出公式为: out[i][j][k]=input[index[i][j][k]][j][k]# if dim ...
的gather操作是非常重要的一个索引操作,当我们需要在一个多维度数据上面选取其中一个维度或者多个维度的不同位置时,通常就需要gather操作。 举个非常简单的例子: 假设有3个样本,模型输出了其类别概率P,现在我们也知道3个样本的标签(第一个为1,第二个为2,第三个为3),我们想知道模型判断真实类别的概率有多少,你...
mmu_gather操作是Linux内核虚拟内存管理中确保tlb刷新与物理页面释放有序执行的关键机制，它能将多个页面聚集起来统一释放。以下是关于mmu_gather操作的详细解读：作用：确保顺序执行：在进程退出、执行munmap或execv等情况下，确保解除页表映射、刷新tlb、释放物理页面的顺序执行。页面统一释放：将需要释放的物理...
pytorch中 all_gather 操作是不进行梯度回传的。在计算图构建中如果需要经过all_gather操作后,仍需要将梯度回传给各个进程中的allgather前的对应变量,则需要重新继承torch.autograd.Function https://pytorch.org/docs/stable/autograd.html中对torch.autograd.Function进行了介绍 ...
在linux内核的虚拟内存管理中,特别是在处理器架构为arm64、内核源码版本为linux-5.10.50、运行的Ubuntu版本为20.04.1,并借助于代码阅读工具vim、ctags以及cscope的情况下,我们将深入探讨mmu_gather操作的机制。我们将看到这个操作是如何确保在释放物理页面之前正确地刷新tlb,并且如何聚集更多的页面以便统一释放。
本文讲解Linux内核虚拟内存管理中的mmu_gather操作,看看它是如何保证刷tlb和释放物理页的顺序的,又是如何将更多的页面聚集起来统一释放的。 通常在进程退出或者执行munmap的时候,内核会解除相关虚拟内存区域的页表映射,刷/无效tlb,并释放/回收相关的物理页面,这一过程的正确顺序如下: ...