Parallelization of the x264 encoder using OpenCL

利用现代图形设备的大规模并行架构显著提高H.264视频材料的编码速度。与纯硬件解决方案相比,基于图形设备的编码器具有较低的初始成本和未来性能提升的灵活性。此工作展示了首个使用OpenCL对开源H.264编码器x264进行并行化的实例。

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The increasing computation power of massive parallel architectures such as modern graphics devices can be used to speed-up the encoding of H.264 video material. Compared to plain hardware solutions, graphics device powered encoders have the advantage of much lower initial costs and at the same time offer the flexibility of boosting the performance with future device upgrades. In addition, computers of today already include high performance graphics devices, which improve encoding times with nearly zero extra costs. While other standalone GPU accelerated encoding solutions exist for H.264, this work shows the first working parallelization of the open source H.264 encoder x264 using OpenCL.

In favor of higher encoding speeds, better device utilization as well as better adaption to the encoder architecture, the serial design was later replaced by a more autonomous OpenCL working thread approach. The new working thread pipeline was optimized by using principles from the RISC architecture. More precisely, the estimation and selection modules were stripped down to a single process, moving the extracted functionality to discrete modules. In a final step, the sub-sequential Motion Estimation, Transformation and Quantization processes were ported to OpenCL and merged into the pipeline as well.

Considering the fact that only a fraction of the motion estimation capabilities have been ported to OpenCL, the OpenCL powered encoding is up to 55% faster than the original Full Search based encoding of the unmodified x264. While other GPU solutions claim up to 20x speedup, independent tests against unmodified x264 shows similar gains as our implementation for FullHD. Furthermore, the current work is the first open-source, working integration into the x264 encoder that enables it to profit from the computing power of high performance graphics devices.
基类 PreTrainedModel、TFPreTrainedModel 和 FlaxPreTrainedModel 实现了从本地文件或目录加载/保存模型的常用方法,或者从库上提供的预训练模型配置(从 HuggingFace 的 AWS S3 存储库下载)加载模型。 PreTrainedModel 和 TFPreTrainedModel 还实现了一些所有模型共有的方法: 在向量词嵌入增加新词汇时调整输入标记(token)的大小 对模型的注意力头进行修剪。 其他的通用方法在 ModuleUtilsMixin(用于 PyTorch 模型)和 ~modeling_tf_utils.TFModuleUtilsMixin(用于 TensorFlow 模型)中定义;文本生成方面的方法则定义在 GenerationMixin(用于 PyTorch 模型)、TFGenerationMixin(用于 TensorFlow 模型)和 FlaxGenerationMixin(用于 Flax/JAX 模型)中。 适配器是怎么实现的? 在向量词嵌入增加新词汇时调整输入标记(token)的大小 对模型的注意力头进行修剪是什么意思??? config: PretrainedConfig*inputs**kwargs ) Base class for all models. PreTrainedModel takes care of storing the configuration of the models and handles methods for loading, downloading and saving models as well as a few methods common to all models to: resize the input embeddings, prune heads in the self-attention heads. Class attributes (overridden by derived classes): config_class (PretrainedConfig) — A subclass of PretrainedConfig to use as configuration class for this model architecture. load_tf_weights (Callable) — A python method for loading a TensorFlow checkpoint in a PyTorch model, taking as arguments: model (PreTrainedModel) — An instance of the model on which to load the TensorFlow checkpoint. config (PreTrainedConfig) — An instance of the configuration associated to the model. path (str) — A path to the TensorFlow checkpoint. base_model_prefix (str) — A string indicating the attribute associated to the base model in derived classes of the same architecture adding modules on top of the base model. is_parallelizable (bool) — A flag indicating whether this model supports model parallelization. main_input_name (str) — The name of the principal input to the model (often input_ids for NLP models, pixel_values for vision models and input_values for speech models). 详细解释上述;
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07-25
<think>我们被要求详细解释Hugging Face Transformers库中的基类`PreTrainedModel`、`TFPreTrainedModel`和`FlaxPreTrainedModel`,以及它们实现的一些通用方法,特别是: 1. 在向量词嵌入增加新词汇时调整输入标记(token)的大小 2. 对模型的注意力头进行修剪 此外,还要解释类属性(如config_class, load_tf_weights, base_model_prefix, is_parallelizable, main_input_name)的作用。 ### 一、基类概述 这三个基类分别对应PyTorch、TensorFlow和Flax/JAX框架,它们提供了以下核心功能: - **模型加载/保存**:从本地或HuggingFace Hub加载预训练模型,保存模型到本地。 - **通用方法**:所有模型共享的方法,例如调整词嵌入大小、修剪注意力头等。 ### 二、通用方法详解 #### 1. 调整输入标记的大小(`resize_token_embeddings`方法) 当需要增加词汇表(如添加特殊标记)时,必须调整词嵌入矩阵的大小。 **实现原理**: - 创建一个新的词嵌入层,其大小与新的词汇表大小一致。 - 将原始词嵌入的权重复制到新矩阵中,新增的词汇位置用随机初始化或特定策略填充。 **示例代码**(PyTorch): ```python from transformers import AutoModel model = AutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased") print("原始词嵌入大小:", model.get_input_embeddings().weight.shape) # [30522, 768] # 增加10个新标记 model.resize_token_embeddings(30532) print("调整后大小:", model.get_input_embeddings().weight.shape) # [30532, 768] ``` **关键参数**: - `new_num_tokens`:新的词汇表大小 - `pad_to_multiple_of`:可选,将大小调整到该数的倍数 #### 2. 修剪注意力头(`prune_heads`方法) 通过移除特定的注意力头来减小模型规模,同时保持模型性能。 **实现原理**: - 根据提供的头部索引(`heads_to_prune`)移除自注意力层中的头部。 - 重新构建权重矩阵,跳过被修剪的头部。 **示例**: ```python # 假设要修剪第1层的第0、2头和第2层的第3头 prune_heads = {1: [0, 2], 2: [3]} model.prune_heads(prune_heads) ``` **注意**:修剪后模型结构改变,需微调以恢复性能。 ### 三、类属性解析 | 属性名称 | 作用 | |-------------------|----------------------------------------------------------------------| | `config_class` | 关联的配置类(如`BertConfig`),用于初始化模型 | | `load_tf_weights` | 将TensorFlow权重加载到PyTorch模型的方法(跨框架转换) | | `base_model_prefix`| 基础模型前缀(如`bert`),用于区分基础模型和添加了顶部的模型 | | `is_parallelizable`| 指示模型是否支持并行(如DataParallel或ModelParallel) | | `main_input_name` | 主输入名称(如`input_ids`),用于模型输入标识 | ### 四、适配器实现原理 适配器(Adapter)是一种轻量级的微调技术,通过在Transformer层中插入小型神经网络模块实现。 **在基类中的支持**: - 基类本身不直接包含适配器,但提供了扩展接口 - 具体实现在派生类中(如`BertModel`)通过添加适配器层完成 **示例代码**(使用`adapter-transformers`库): ```python from transformers.adapters import BertAdapterModel model = BertAdapterModel.from_pretrained("bert-base-uncased") # 添加名为"task1"的适配器 model.add_adapter("task1", config="pfeiffer") # 激活适配器 model.set_active_adapters("task1") ``` ### 五、配置初始化流程 ```mermaid graph TD A[PretrainedConfig.from_pretrained] --> B[加载配置文件] B --> C{是否提供覆盖参数?} C -->|是| D[用kwargs更新配置] C -->|否| E[使用默认配置] D --> F[返回配置实例] E --> F ``` §§相关问题§§ 1. 调整词嵌入大小时,新增词汇的初始化策略有哪些?如何避免破坏原有语义? 2. 修剪注意力头后,模型性能通常会如何变化?有哪些恢复性能的方法? 3. 在跨框架加载权重(load_tf_weights)时,如何处理框架间结构差异? 4. base_model_prefix属性在模型保存和加载过程中起什么关键作用? 5. 适配器(Adapter)技术与完全微调(fine-tuning)相比有哪些优势和局限?</think>### Hugging Face 模型基类深度解析 #### 一、三大基类架构 | 基类名称 | 框架 | 核心功能 | |----------|------|----------| | `PreTrainedModel` | PyTorch | 提供模型加载/保存/配置管理 | | `TFPreTrainedModel` | TensorFlow | 实现TF模型基础功能 | | `FlaxPreTrainedModel` | Flax/JAX | 支持JAX生态的模型操作 | #### 二、核心功能实现原理 ##### 1. 词嵌入调整(调整输入标记大小) 当需要**增加新词汇**时(如添加领域专有词),通过`resize_token_embeddings`方法实现: ```python # 增加10个新token new_num_tokens = model.config.vocab_size + 10 model.resize_token_embeddings(new_num_tokens) # 实现原理: # 1. 创建新嵌入矩阵 (new_embeddings = nn.Embedding(new_size, hidden_dim)) # 2. 复制原始权重 (new_embeddings.weight.data[:old_size] = old_embeddings.weight.data) # 3. 随机初始化新增部分 (new_embeddings.weight.data[old_size:].normal_(mean=0, std=0.02)) ``` ##### 2. 注意力头修剪(Prune Heads) 通过`prune_heads`方法移除特定注意力头: ```python # 修剪第2层第0、3号头和第5层第1号头 heads_to_prune = {2: [0, 3], 5: [1]} model.prune_heads(heads_to_prune) # 实现原理: # 1. 定位目标注意力层 # 2. 移除指定头的权重 (Q/K/V权重矩阵删除对应列) # 3. 调整输出投影层权重 # 4. 更新注意力头计数 (config.num_attention_heads -= len(heads)) ``` #### 三、关键类属性详解 | 属性 | 类型 | 作用 | 示例值 | |------|------|------|--------| | `config_class` | `PretrainedConfig` | 模型配置类 | `BertConfig` | | `load_tf_weights` | `Callable` | 加载TF权重的函数 | `load_tf_weights_in_bert` | | `base_model_prefix` | `str` | 基础模型标识 | `"bert"` | | `is_parallelizable` | `bool` | 是否支持并行 | `True` | | `main_input_name` | `str` | 主输入名称 | `"input_ids"` | #### 四、适配器实现机制 适配器(Adapter)通过**插入小型神经网络模块**实现: ```mermaid graph LR A[输入] --> B[原Transformer层] B --> C[Adapter模块] C --> D[残差连接] D --> E[输出] subgraph Adapter结构 C1[下投影层] --> C2[非线性激活] --> C3[上投影层] end ``` **实现要点**: 1. 在`forward`方法中注入适配器层 2. 使用`add_adapter`方法注册新适配器 3. 冻结原模型权重,仅训练适配器参数 #### 五、配置处理流程 ```python def from_pretrained(cls, pretrained_model_name, *inputs, **kwargs): # 1. 加载配置 config = kwargs.pop("config", None) if config is None: config = cls.config_class.from_pretrained(pretrained_model_name, **kwargs) # 2. 初始化模型 model = cls(config, *inputs, **kwargs) # 3. 加载权重 if pretrained_model_name is not None: model.load_state_dict(weights) # 4. 处理未使用参数 if kwargs: logger.warn(f"Unused kwargs: {kwargs}") return model ``` #### 六、混合工具类 | 工具类 | 功能 | 典型方法 | |--------|------|----------| | `ModuleUtilsMixin` | PyTorch工具 | `get_extended_attention_mask()` | | `TFModuleUtilsMixin` | TensorFlow工具 | `get_input_embeddings()` | | `GenerationMixin` | 文本生成 | `generate()` |
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