[Linux Kernel Block Layer第一篇] block layer架构设计

目录

1. single queue架构

2. multi-queue架构(blk-mq) 

3. 问题


随着SSD快速存储设备的发展,内核社区越发发现,存储的性能瓶颈从硬件存储设备转移到了内核block layer,主要因为当时的内核block layer是single hw queue的架构,导致cpu锁竞争问题严重,本文先提纲挈领的介绍内核block layer的架构演进,然后根据最新的架构研究内核源码的实现细节,直击内核block layer本质原理。

1. single queue架构

可以看到整个block layer只有一个硬件派发队列(相对于软件派发队列而言,下面讲到multi-queue架构就知道了),太多了竞争导致性能下降:

2. multi-queue架构(blk-mq) 

为了避免多cpu导致的锁竞争,当前内核引入了multi-queue架构,有几层含义:

1. 两层的queue架构

        per-cpu的software queue,避免cpu锁竞争

2. hardware queue

        充分发挥快速存储设备的并发能力,块设备驱动支持配置多个hardware queue

3. 问题

看到上面架构图之后我们会想到很多的问题:

  1. block layer怎么支持配置hardware queue的数量和队列深度?
  2. 如果存在多个hardware queue时,怎么管理software queue和hardware queue的映射关系
  3. block layer什么时候将software queue数据转发到hardware queue,以及hardware queue是怎么转发数据到block driver
  4. blk-mq架构内核是支持io scheduler算法的:比如kyber或者mq-deadline,这种调度算法引入之后,调度算法内部的队列和上图中software queue是什么关系?

上述问题在后续的分析文章当中都会一一得到答案。

<think>好的,用户现在想了解如何绘制ResNet34第一层的BasicBlock模块结构图或者可视化方法。首先,我需要回顾之前的对话历史,看看用户之前问了什么,以及我之前是如何回答的。用户之前问了关于ECA注意力模块的绘制方法,我详细分步骤解释了如何绘制,并提供了代码示例和相关问题。现在用户转向了ResNet34的BasicBlock,特别是第一层的结构图。 根据用户提供的引用内容,引用1和2提到ResNet34及更浅的网络使用BasicBlock,而更深的如ResNet50使用Bottleneck。用户可能已经了解ResNet的基本结构,但需要具体的可视化方法。引用3给出了一个用Python可视化ResNet50卷积层的例子,但用户现在需要的是ResNet34的BasicBlock,特别是第一层的结构。 首先,我需要确认ResNet34的BasicBlock结构。ResNet34的BasicBlock由两个3x3卷积层组成,每个卷积层后接BatchNorm和ReLU激活,同时有一个残差连接。第一层可能指的是第一个BasicBlock,通常在conv2_x层,即紧接初始卷积层和池化层后的第一个残差块。 接下来,用户需要绘制结构图或可视化方法。我需要分解BasicBlock的组件,包括输入输出维度、卷积层参数、跳跃连接的处理等。可能需要用文字描述结构图的各个部分,并提供代码示例来辅助可视化,类似于之前ECA模块的回答。 另外,用户可能对如何用代码实现BasicBlock或可视化其激活感兴趣。根据引用3中的代码,用户可能希望看到类似的可视化方法,但针对的是BasicBlock的卷积层。需要确保代码示例正确,比如使用PyTorch的hook机制来获取中间层的输出,并生成特征图的可视化。 需要注意的是,用户提到的是第一层的BasicBlock,所以需要明确该块的位置,可能是在conv2_x中的第一个块,输入通道数为64,输出也是64。同时,残差连接的结构是否需要下采样?在ResNet中,第一个残差块通常不需要下采样,因为输入和输出维度相同,所以跳跃连接可能只是一个恒等映射。 还需要考虑结构图中的各个部分如何标注,比如输入输出的维度,卷积核大小,步长,以及BatchNorm和激活层的位置。此外,残差相加的部分需要用加号表示,并明确数据流的路径。 可能的问题是如何用绘图工具或代码生成结构图,或者如何用现有的库(如torchviz)来生成网络结构图。不过用户可能更倾向于文字描述和代码示例,而不是具体的绘图工具步骤。 最后,生成的相关问题需要围绕BasicBlock的结构、与Bottleneck的区别、可视化方法的应用场景等,帮助用户深入理解。</think>### ResNet34第一层BasicBlock结构图绘制方法 #### 关键结构解析(基于引用[1][2]) 1. **双卷积结构**:由两个$3 \times 3$卷积核构成,通道数保持64不变 2. **恒等映射**:输入输出维度一致时使用直接连接(无1x1卷积调整) 3. **层顺序**:`Conv-BN-ReLU`重复结构 4. **第一层特性**:输入通道数64,输出通道数64,stride=1(无下采样) #### 分步绘制指南 1. **输入标注** - 维度:$56 \times 56 \times 64$(假设输入图像已通过首层7x7卷积和池化) - 箭头标注:来自前序池化层 2. **主路径结构** ``` [输入] → 3x3 Conv(64→64) → BN → ReLU → 3x3 Conv(64→64) → BN → [+] → ReLU → [输出] ``` - 标注卷积参数:kernel_size=3, stride=1, padding=1 - 使用不同颜色区分首次卷积和二次卷积 3. **跳跃连接绘制** - 平行线标注"Identity Mapping" - 标注条件:当输入输出维度相同时直接相加 - 加法符号⊕的位置标注 4. **维度变化标注** - 每个操作节点标注维度:保持$56 \times 56 \times 64$不变 - 特别说明:第一层BasicBlock不改变特征图尺寸 #### 代码实现对照(PyTorch版) ```python class BasicBlock(nn.Module): def __init__(self, in_channels=64, out_channels=64, stride=1): super().__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1, bias=False) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) def forward(self, x): identity = x # 跳跃连接保留点[^2] out = self.conv1(x) out = self.bn1(out) out = self.relu(out) out = self.conv2(out) out = self.bn2(out) out += identity # 残差相加点[^2] out = self.relu(out) return out ``` #### 可视化实现方法(基于引用[3]改进) ```python def visualize_basicblock(input_tensor): # 创建hook捕获中间结果 activations = {} def hook_fn(module, input, output): activations[module.__class__.__name__] = output.detach() # 实例化BasicBlock并注册hook block = BasicBlock() for layer in [block.conv1, block.bn1, block.relu, block.conv2, block.bn2]: layer.register_forward_hook(hook_fn) # 前向传播 output = block(input_tensor) # 可视化配置 fig, axs = plt.subplots(2, 3, figsize=(15,10)) layers = ['conv1', 'bn1', 'ReLU', 'conv2', 'bn2'] # 绘制各层特征图(取前64通道) for idx, (name, feat) in enumerate(activations.items()): ax = axs[idx//3, idx%3] ax.imshow(feat[0, :64].permute(1,2,0).cpu().numpy()) ax.set_title(f'{name} output') ``` #### 示意图示例(文字描述版) ``` 输入特征图 (56x56x64) │ ├──────────────┐ ↓ │ 3x3 Conv(64) │ ↓ │ BN │ ↓ │ ReLU │ ↓ │ 3x3 Conv(64) │ ↓ │ BN │ ↓ │ ⊕ ←────────────┘ ↓ ReLU ↓ 输出特征图 (56x56x64) ``` --相关问题-- 1. BasicBlock与Bottleneck结构在参数效率上有何差异?[^2] 2. 如何可视化残差连接中的梯度传播路径? 3. 第一层BasicBlock为何不需要使用1x1卷积调整维度?
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