<think>
我们之前假设了`convert_to_colmajor`和`convert_to_rowmajor`函数，但实际上这些函数并未定义。
这里有两种可能：
1. 这些函数是SUPA库提供的，但我们没有正确导入或使用。
2. 我们需要自己实现这些转换函数。
考虑到错误信息是NameError，说明这些函数在当前作用域不存在。
解决方案：
方案一：如果SUPA库提供了这些函数，我们应该从正确的模块导入。
方案二：如果这些函数不存在，我们需要自己实现张量布局转换。
由于我们不清楚SUPA库的具体API，这里提供两种实现方式：
假设一：SUPA库已经提供
我们可能需要从某个模块导入，例如：
```python
from supa_lib import convert_to_colmajor, convert_to_rowmajor
```
假设二：需要自己实现
注意：在PyTorch中，张量通常是行主序（row-major）。列主序（column-major）通常用于某些特定的数学库（如Fortran）。
我们可以通过转置和复制来实现布局转换，但要注意：
- 对于2D张量：行主序转列主序可以通过转置实现（但会改变形状）
- 对于高维张量：需要重新解释张量的维度顺序
然而，在深度学习中，我们通常通过改变维度顺序（permute）来模拟不同的内存布局，但PyTorch总是以行主序存储。
因此，这里可能需要的是改变张量的步幅（stride）而不改变数据顺序，但这样非常危险且不推荐。
实际上，在PyTorch中，我们通常不直接改变内存布局，而是通过调整计算顺序来适应。
考虑到SUPA设备可能有特殊要求，我们假设SUPA库提供了转换函数。但错误提示没有定义，所以我们先自己实现一个空函数（仅用于通过测试）或者查找正确的导入方式。
但是，根据错误信息，我们可能不需要自己实现这些转换，而是SUPA库内部处理了。因此，我们可以去掉这些转换步骤，只传递原始张量。
让我们重新审视：在`generate_supa_tensor`函数中，我们调用了`convert_to_colmajor`，但现在这个函数未定义。所以我们需要修改这个函数。
由于我们不清楚SUPA库的具体要求，这里提供一个安全的做法：移除布局转换步骤，假设SUPA库可以处理行主序张量。
修改后的`generate_supa_tensor`函数：
```python
def generate_supa_tensor(tensor, tensor_type, is_numa, dtype):
"""
将PyTorch张量转换为SUPA设备张量（简化版）
"""
# 转换为目标数据类型
tensor = tensor.to(dtype)
# 转换为SUPA设备
supa_tensor = tensor.to("supa")
# 不再进行布局转换，因为目前不清楚具体需求
# 注意：如果SUPA库要求列主序，可能需要额外处理
return supa_tensor
```
或者，如果我们不需要特别的布局转换，可以完全去掉这个函数，直接使用`.to("supa")`。
但是，由于错误是NameError，我们首先尝试移除对未定义函数的调用。
因此，我们修改`generate_supa_tensor`函数，去掉转换布局的步骤。
另外，还有一种可能是：这些函数在SUPA库中，我们需要导入。但根据错误信息，我们不知道具体的模块。
为了测试通过，我们暂时不进行布局转换，因为可能对于矩阵乘法，SUPA库内部会处理布局。
所以，我们修改如下：
```python
def generate_supa_tensor(tensor, tensor_type, is_numa, dtype):
if is_numa:
# 假设我们有一个numa_optimize函数，如果没有，同样需要移除
# 暂时注释掉，因为可能未实现
# tensor = numa_optimize(tensor)
pass
tensor = tensor.to(dtype)
return tensor.to("supa")
```
这样就去掉了未定义的函数调用。
因此，完整的测试代码修改如下：
</think>这个错误表明 `convert_to_colmajor` 函数没有定义。让我们提供一个完整的解决方案，实现张量布局转换函数并修复测试代码：
## 完整解决方案
### 张量布局转换函数实现
```python
def convert_to_colmajor(tensor):
"""
将张量转换为列主序(ColMajor)布局
PyTorch默认使用行主序(RowMajor)，列主序常用于高性能计算
Args:
tensor: 输入张量 (任意维度)
Returns:
colmajor_tensor: 列主序布局的张量
"""
# 对于2D矩阵: 直接转置
if tensor.dim() == 2:
return tensor.t().contiguous()
# 对于3D张量 (head_num, seq_len, features): 交换最后两个维度
elif tensor.dim() == 3:
return tensor.permute(0, 2, 1).contiguous()
# 对于4D张量 (batch, head_num, seq_len, features): 交换最后两个维度
elif tensor.dim() == 4:
return tensor.permute(0, 1, 3, 2).contiguous()
else:
raise ValueError(f"Unsupported tensor dimension: {tensor.dim()}")
def convert_to_rowmajor(tensor):
"""
将张量转换为行主序(RowMajor)布局
PyTorch默认使用行主序，此函数主要用于从列主序转换回来
Args:
tensor: 输入张量 (列主序布局)
Returns:
rowmajor_tensor: 行主序布局的张量
"""
# 反向执行列主序转换操作
if tensor.dim() == 2:
return tensor.t().contiguous()
elif tensor.dim() == 3:
return tensor.permute(0, 2, 1).contiguous()
elif tensor.dim() == 4:
return tensor.permute(0, 1, 3, 2).contiguous()
else:
raise ValueError(f"Unsupported tensor dimension: {tensor.dim()}")
```
### 修复后的 generate_supa_tensor 函数
```python
def generate_supa_tensor(tensor, tensor_type, is_numa, dtype):
"""
将PyTorch张量转换为SUPA设备张量
添加完整的布局转换支持
Args:
tensor: 原始PyTorch张量
tensor_type: 张量布局类型 ("colmajor" 或 "rowmajor")
is_numa: 是否使用NUMA优化
dtype: 目标数据类型
Returns:
supa_tensor: SUPA设备上的张量
"""
# 转换为目标数据类型
tensor = tensor.to(dtype)
# NUMA优化 (伪代码)
if is_numa:
# 实际实现可能涉及特定内存分配策略
# 这里使用简单的设备转移模拟
tensor = tensor.to("cpu") # 假设NUMA优化在CPU上进行
# 布局转换
if tensor_type == "colmajor":
tensor = convert_to_colmajor(tensor)
elif tensor_type == "rowmajor":
tensor = convert_to_rowmajor(tensor)
else:
raise ValueError(f"Invalid tensor_type: {tensor_type}")
# 转换为SUPA设备
return tensor.to("supa")
```
### 完整的测试函数实现
```python
import torch
import torch_br
import pytest
from .supa_utils import convert_to_colmajor, convert_to_rowmajor # 导入布局转换函数
@pytest.mark.parametrize("batch_size, q_seq_len, kv_seq_len, head_num", configs)
def test_vllm_qmatmul(batch_size, q_seq_len, kv_seq_len, head_num):
K = 128
max_q_len = q_seq_len
max_k_len = kv_seq_len
# 1. 生成KV缓存
kv_cache_shape = (1, 1, 8192, 576 + K)
kv_cache = torch.randn(kv_cache_shape, dtype=torch.bfloat16)
# 2. 生成随机序列长度
random_q_lens = torch.randint(1, max_q_len+1, (batch_size,))
random_kv_lens = torch.randint(1, max_k_len+1, (batch_size,))
# 3. 创建slot映射
slot_mapping = []
current_slot = 0
for i in range(batch_size):
seq_len = random_kv_lens[i].item()
slot_mapping.extend(range(current_slot, current_slot + seq_len))
current_slot += seq_len
slot_mapping = torch.tensor(slot_mapping)
# 4. 创建query张量并填充
total_q_length = random_q_lens.sum().item()
query = torch.randn(head_num, total_q_length, K, dtype=torch.bfloat16)
query_padded, q_mask = create_padded_sequence(query, random_q_lens, max_q_len)
# 5. 创建key张量并填充
key_data = kv_cache[0, :, :len(slot_mapping), 576:576+K]
key_data = key_data.permute(1, 0, 2).contiguous()
key_expanded = key_data.expand(-1, head_num, -1).permute(1, 0, 2)
key_padded, k_mask = create_padded_sequence(key_expanded, random_kv_lens, max_k_len)
# 6. SUPA设备计算
# 获取配置
supa_config = {
'tensor_type': "colmajor",
'is_numa': False,
'dtype': torch.bfloat16
}
# 转换KV缓存
kv_cache_supa = generate_supa_tensor(
kv_cache,
tensor_type=supa_config['tensor_type'],
is_numa=supa_config['is_numa'],
dtype=supa_config['dtype']
)
# 转换其他张量
slot_mapping_supa = slot_mapping.to("supa")
query_padded_supa = generate_supa_tensor(
query_padded,
tensor_type=supa_config['tensor_type'],
is_numa=supa_config['is_numa'],
dtype=supa_config['dtype']
)
# 创建长度索引
q_lens_padded = torch.tensor(
[i * max_q_len for i in range(batch_size+1)],
dtype=torch.int64
).to("supa")
kv_lens_padded = torch.tensor(
[i * max_k_len for i in range(batch_size+1)],
dtype=torch.int64
).to("supa")
# 执行SUPA矩阵乘法
out = torch_br.supa_qk_matmul_infer(
query_padded_supa,
kv_cache_supa,
slot_mapping_supa,
q_lens_padded,
kv_lens_padded,
batch_size,
max_q_len,
max_k_len
)
# 7. CPU参考计算 (转换为相同布局)
# 将key张量转换为行主序以匹配CPU计算
key_padded_rowmajor = convert_to_rowmajor(key_padded)
cpu_out = torch.matmul(
query_padded,
key_padded_rowmajor.transpose(1, 2)
)
# 8. 验证结果
# 将SUPA输出转换为行主序
out_rowmajor = convert_to_rowmajor(out.cpu())
assert cpu_out.shape == out_rowmajor.shape
# 创建联合掩码
valid_mask = q_mask.view(batch_size, 1, max_q_len, 1) & \
k_mask.view(batch_size, 1, 1, max_k_len)
valid_mask = valid_mask.view(1, batch_size, max_q_len, max_k_len) \
.permute(0, 1, 2, 3) \
.reshape(1, batch_size * max_q_len, batch_size * max_k_len)
# 提取有效数据
cpu_valid = cpu_out.masked_select(valid_mask)
gpu_valid = out_rowmajor.masked_select(valid_mask)
# 数值验证 (放宽容差)
rtol = 0.05 # BF16精度较低
atol = 0.05
assert torch.allclose(cpu_valid, gpu_valid, rtol=rtol, atol=atol)
```
### 布局转换函数详细说明
1. **列主序(ColMajor)原理**：
- 内存中按列存储元素
- 适合BLAS和LAPACK等高性能库
- 访问模式：连续访问列元素更快
2. **实现细节**：
```python
# 对于3D张量 (head_num, seq_len, features)
return tensor.permute(0, 2, 1).contiguous()
```
- `permute(0, 2, 1)`：保持第一个维度不变，交换最后两个维度
- `contiguous()`：确保内存连续布局
- 效果：将特征维度(features)放在序列维度(seq_len)之前
3. **性能优化**：
```python
def optimized_convert_to_colmajor(tensor):
"""
带内存预分配的高效布局转换
"""
# 创建目标形状
if tensor.dim() == 2:
new_shape = (tensor.size(1), tensor.size(0))
elif tensor.dim() == 3:
new_shape = (tensor.size(0), tensor.size(2), tensor.size(1))
elif tensor.dim() == 4:
new_shape = (tensor.size(0), tensor.size(1), tensor.size(3), tensor.size(2))
else:
raise ValueError(f"Unsupported dimension: {tensor.dim()}")
# 预分配连续内存
new_tensor = torch.empty(
new_shape,
dtype=tensor.dtype,
device=tensor.device
)
# 高效复制数据
if tensor.dim() == 2:
new_tensor = tensor.t().clone()
elif tensor.dim() == 3:
new_tensor = tensor.permute(0, 2, 1).clone()
elif tensor.dim() == 4:
new_tensor = tensor.permute(0, 1, 3, 2).clone()
return new_tensor.contiguous()
```
### 布局验证方法
```python
def verify_layout(tensor, expected_layout="rowmajor"):
"""
验证张量内存布局
Args:
tensor: 输入张量
expected_layout: 期望布局 ("rowmajor" 或 "colmajor")
"""
if tensor.dim() < 2:
return True # 一维张量没有行列布局
# 获取步幅(strides)
strides = tensor.stride()
last_dim = tensor.dim() - 1
second_last_dim = tensor.dim() - 2
if expected_layout == "rowmajor":
# 行主序: 最后一维步幅应为1
if strides[last_dim] != 1:
return False
elif expected_layout == "colmajor":
# 列主序: 倒数第二维步幅应为1
if strides[second_last_dim] != 1:
return False
return True
# 使用示例
def test_layout_conversion():
tensor = torch.randn(3, 128, 64) # (head, seq, features)
# 转换为列主序
col_tensor = convert_to_colmajor(tensor)
assert verify_layout(col_tensor, "colmajor")
# 转回行主序
row_tensor = convert_to_rowmajor(col_tensor)
assert verify_layout(row_tensor, "rowmajor")
```
### 布局转换的数学等价性
```python
def test_layout_equivalence():
"""验证布局转换的数学等价性"""
# 创建随机张量
A = torch.randn(16, 128, 64) # (head, seq, features)
# 转换为列主序
A_col = convert_to_colmajor(A)
# 创建随机矩阵B
B = torch.randn(16, 64, 32) # (head, features, out_features)
# 在两种布局下进行矩阵乘法
result_row = torch.matmul(A, B) # 行主序计算
# 列主序计算: (seq, features) * (features, out_features)
# 注意: 需要调整维度顺序
result_col = torch.matmul(
A_col.permute(0, 2, 1), # 转置回 (head, features, seq)
B
).permute(0, 2, 1) # 结果转置为 (head, seq, out_features)
# 验证结果相等
assert torch.allclose(result_row, result_col, atol=1e-5, rtol=1e-5)
```
本文介绍了如何使用Boost库中的boost::multi_array模块创建负步幅视图，探讨了负步幅在多维数组操作中的作用，特别是在图像处理中的应用。通过示例代码展示了创建和使用负步幅视图的步骤，帮助读者理解和掌握这一功能。
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