1.利用swig封装C++的源码dll为C#方便使用
2.探索TensorFlow核心组件系列之Session的运行源码分析
3.SWIG定义
4.[fastllm]cuda-kernels源码解析
5.SWIG教程《二》
利用swig封装C++的dll为C#方便使用
在开发过程中，C++虽然在时间效率上有优势，源码但与C#相比，源码集成CTP库的源码便利性稍显不足。为了解决这个问题，源码有人尝试通过PINVOKE将C++函数转换为C#可用接口，源码直播源码流程但这个过程工作量巨大。源码为寻找更便捷的源码方法，我参考了一篇文章，源码决定尝试Swig进行C++与C#的源码交互封装。
Swig是源码一个强大的工具，它能将C++原始代码转化为其他语言可调用的源码形式。其转换C#主要分为两步：首先，源码创建C++动态链接库项目和C#桌面应用，源码然后编写swig规则定义文件（c++_file.idl）并正确设置属性，源码以避免编译错误。
接下来，编写C++头文件(c++_file.h)和源代码(C++_project.cpp)，在C++_file.idl目录下运行Swig命令生成包含C#代码的.cs文件，并将dll文件与C#项目集成。在C#项目中，只需按照生成的C#代码进行调用，即可方便地使用C++库。
总结来说，通过Swig封装C++为C#的DLL，不仅显著减少了工作量，腾讯视频地址解析源码还促进了后续开发的高效性，使得原先的C++库更容易在C#环境中使用，提升了开发效率。
探索TensorFlow核心组件系列之Session的运行源码分析
TensorFlow作为一个前后端分离的计算框架，旨在实现前端在任何设备、任何位置上使用API构建模型，而不受硬件资源限制。那么，TensorFlow是如何建立前后端的连接呢？在这一过程中，Session起着关键桥梁作用，它连接前后端通道，并通过session.run()触发计算，将前端的计算图转化为graphdef pb格式发送至后端。后端接收此格式，将计算图重建、剪枝、分裂，并分配到设备上，最终在多个Executor上执行计算。
Session管理着计算图、变量、队列、锁、设备和内存等多种资源，确保资源安全、物集西游签到源码高效地使用。在Session生命周期中，包含创建、运行、关闭和销毁四个阶段，确保模型运行的正确性和效率。
在Session创建时，使用BaseSession初始化，通过调用TF_NewSessionRef创建实例。此过程涉及确定图实例、判断混合精度设置以及创建Session。在分布式框架中，Python通过swig自动生成的函数符号映射关系调用C++层实现。
Session运行主要通过session.run()触发，该方法在BaseSession的run()中实现，涉及创建fetch处理器、获取最终fetches和targets，调用_do_run方法启动计算，并输出结果。在本地模式下，Session初始化会生成DirectSession对象。
综上所述，Session在TensorFlow架构中扮演着核心角色，连接前后端，管理资源，跟庄BOLL主图源码并确保模型高效、安全地运行。
SWIG定义
SWIG是一个功能强大的开发工具，它的主要目标是协助开发者将用C或C++编写的软件无缝地融入到各种高级编程语言中。这个工具支持的编程语言种类繁多，包括但不限于Perl、PHP、Python、Tcl、Ruby和PHP等脚本语言，以及C#、Common Lisp（CLISP、Allegro CL、CFFI、UFFI）、Java、Modula-3、OCAML和R等非脚本语言。甚至，SWIG还能处理编译器或汇编语言的项目，如Guile、MzScheme和Chicken。
SWIG在实际应用中，常被用来构建高级语言的解析环境或编程接口，它作为一种工具，指标源码编写开发平台既可用于开发过程中的测试，也能够作为原型设计的首选。通过SWIG，开发者可以创建出高效、易用的用户界面。此外，SWIG的开放源代码特性使其具有极高的灵活性，无论是商业项目还是个人开发，都可以自由地使用、发布和修改SWIG，适应各种应用场景。
[fastllm]cuda-kernels源码解析
在fastllm中，CUDA-kernels的使用是关键优化点之一，主要涉及以下几个高频率使用的kernel：gemv_int4、gemv_int8、gemm_int8、RMSNorm、softmax、RotatePosition2D、swiglu等。其中，gemm是计算密集型的，而其余大部分都是内存受限型。利用量化bit进行计算，比原始的torch转为浮点数更快，同时，没有进行融合操作，为后续优化留下了空间。
gemv_int4 kernel：主要用于实现float*int4的GEMV乘积，其中偏置值设定为最小值。在计算中，矩阵被划分为不同的tile，不同tile之间并行操作。在遍历m/2的过程中，找到对应int4值的位置，通过保存的mins找到最小值minv。同一组的两个int4值共享同一个minv，计算结果的最终和被保存在sdata[0]上，用于更新对应m列位置的output值。结果向量为n*1。
gemv_int8 kernel：在功能上与gemv_int4类似，但偏置值由保存的minv变为了zeros。
gemm_int8 kernel：此kernel负责计算n*m矩阵与m*k矩阵的乘积。计算过程涉及多个tile并行，block内部保存的是部分和。考虑到线程数量限制，通常会有优化空间。最终结果通过为单位进行更新。
layerNorm实现：此kernel实现layernorm计算，通过计算均值和方差来调整数据分布。计算中，sdata存储所有和，sdata2存储平方和。每个block内计算部分和后，规约得到全局的均值和方差，从而更新output。
RMS kernels解析：RMSNorm kernel实现RMS归一化，通过计算输入的平方和和均值，进而更新output。
softmax kernels解析：计算输入的softmax值，涉及最大值查找、指数计算和规约求和等步骤，以防止浮点数下溢。
RotatePosition2D Kernels解析：用于旋转位置编码，线程展开成三层循环。LlamaRotatePosition2D、NearlyRotatePosition和RotatePosition2D在旋转方式上有所区别，体现在不同的位置上进行计算。
AttentionMask Kernels解析：对输入按照mask掩码置值，普通mask直接置为maskv，而Alibimask则是置为相对位置的值之和。具体含义可能涉及空间上的概念，但文中未详细说明。
swiglu kernels解析：作为激活函数，这些kernel在原地操作中执行常见函数，线程足够使用，直接按照公式计算即可。
综上所述，fastllm中CUDA-kernels的使用旨在通过优化计算过程和内存操作，提升模型的计算效率，实现更高效的推理和训练。
SWIG教程《二》
在SWIG教程中，了解变量属性的管理非常重要。使用%immutable指令可以创建只读字段，一旦变量被标记为不可变，除非明确使用%mutable指令将其改为可变状态，否则它始终为只读。
注意兼容性，先前的%readonly和%readwrite指令虽然仍能工作，但会生成警告信息。更推荐使用%immutable和%mutable指令，同时不要忘记额外的分号。
重命名功能允许在转换目标语言时处理关键字冲突。rename指令的范围从声明开始到文件结束，因此在引入重命名的头文件时，确保其在rename之后。
SWIG提供了强大的重命名工具，不仅限于单个命名，还可以批量重命名。例如，通过匹配规则为所有函数添加前缀，将所有蛇形命名转换为驼峰命名，剔除命名中的特定字符，以及对操作符重载函数进行重命名。
使用ignore指令可以忽略不需要封装的内容。可以选择性地忽略大部分符号，同时仅封装所需的方法或类，如在特定头文件中仅封装名为“Star”的类。
回调函数的实现需要提前声明，不能直接传入目标函数。一旦声明为回调，无法在目标函数中作为普通函数调用。对于既作为回调也作为普通函数调用的情况，可以采取特定的声明方式。
SWIG自动生成C++类的默认构造函数和析构函数，但可以通过指令或参数选项禁止。使用%nodefaultctor指令或命令行参数-nodefaultctor可以避免生成默认构造函数。对于析构函数，同样可以使用%nodefaultdtor指令禁止生成。
SWIG虽然能处理大部分C++语法，但并非完整的解析器，仍有部分语法无法解析。为C++类添加成员函数时，使用%extend指令为C类型的结构体绑定额外的成员函数，以辅助创建和使用。
SWIG输出的C/C++代码分为五部分，包括用户自定义的预处理器宏、内部支持代码、用户定义的支持代码、自动生成的封装代码，以及初始化模块的函数。
代码注入功能允许在特定代码段中插入自定义代码，使用指令或section名实现。例如，%runtime指令代替了使用%insert("runtime")。%{ ...%}指令实际上是%header %{ ...%}的简写。
在封装中使用初始化代码时，可以利用Init段进行特定的初始化操作。辅助函数的编写通常通过代码注入来简化，inline指令则提供了一种将代码块在封装和源代码中重复使用的方式，尽管其只适用于函数和变量，对于头文件的封装仍需通过%include指令告知SWIG。
