背景
PJRT 是我们希望添加到机器学习生态系统中的统一设备 API。长期愿景是：
- 框架（JAX、TF 等）将调用 PJRT，PJRT 具有对框架不透明的设备专用实现；
- 每台设备都专注于实现 PJRT API，并且对框架而言是不可见的。
PJRT 同时提供 C API 和 C++ API。您可以在任一层插入，C++ API 使用类来提取一些概念，但与 XLA 数据类型的联系更紧密。本页重点介绍 C++ API。
PJRT 组件
PjRtClient
完整参考文档参见 pjrt_client.h > PjRtClient。
客户端管理设备与框架之间的所有通信，并封装通信中使用的所有状态。它们拥有一组通用 API 来与 PJRT 插件交互，并且拥有给定插件的设备和内存空间。
PjRtDevice
完整参考文档：pjrt_client.h > PjRtDevice 和 pjrt_device_description.h
设备类用于描述单个设备。设备具有设备说明，可帮助识别其类型（用于识别 GPU/CPU/xPU 的唯一哈希值），以及在本地和全球设备网格中的相应位置。
设备还知道其关联的内存空间以及其所属的客户端。
设备不一定知道与其关联的实际数据的缓冲区，但可以通过查看其关联的内存空间来确定这一点。
PjRtMemorySpace
完整参考文档参见 pjrt_client.h > PjRtMemorySpace。
内存空间可用于描述内存的位置。这些文件可以取消固定，并可自由存储在任何位置，但必须可通过设备访问；也可以固定，并必须存储在特定设备上。
内存空间知道其关联的数据缓冲区，以及内存空间关联的设备（复数），以及它所属的客户端。
PjRtBuffer
完整参考文档参见 pjrt_client.h > PjRtBuffer。
缓冲区以易于在插件内处理的格式（例如 MLIR 元素属性或专有张量格式）在设备上存储数据。框架可能会尝试以 xla::Literal 的形式将数据发送到设备，即将模块的输入参数克隆（或借用）到设备的内存。当不再需要缓冲区时，框架会调用 Delete 方法进行清理。
缓冲区知道它所属的内存空间，并且可以通过传递方式找出哪些设备可以访问它，但缓冲区不一定知道其设备。
为了与框架通信，缓冲区知道如何与 xla::Literal 类型进行转换：
// Literal to Buffer
absl::StatusOr<std::unique_ptr<PjRtBuffer>> BufferFromHostBuffer(...) {...}
// Buffer to Literal
xla::PjRtFuture<> ToLiteral(xla::MutableLiteralBase* literal) override {...}
用于创建缓冲区的 API 具有缓冲区语义，可帮助确定主机缓冲区中的字面量数据能否共享、复制或更改。
最后，如果缓冲区分配给框架层 x = jit(foo)(10) 中的变量，则可能需要持续的时间比其执行范围更长。在这些情况下，缓冲区允许构建外部引用，这些引用会提供指向缓冲区所持数据的临时所有权指针，以及用于解读底层数据的元数据（dtype / dim 大小）。
PjRtCompiler
完整参考文档参见 pjrt_compiler.h > PjRtCompiler。
PjRtCompiler 类可为 XLA 后端提供实用的实现细节，但插件无需实现该类。从理论上讲，PjRtCompiler 或 PjRtClient::Compile 方法的职责是接受输入模块并返回 PjRtLoadedExecutable。
PjRtExecutable / PjRtLoadedExecutable
如需查看完整参考文档，请参阅 pjrt_executable.h > PjRtExecutable 和 pjrt_client.h > PjRtLoadedExecutable。
PjRtExecutable 知道如何获取已编译工件和执行选项并对其进行序列化/反序列化，以便根据需要存储和加载可执行文件。
PjRtLoadedExecutable 是内存中已编译的可执行文件，可供输入参数执行，它是 PjRtExecutable 的子类。
可执行文件通过客户端的某个 Execute 方法进行接口：
// Execute on addressable devices
absl::StatusOr<std::vector<std::vector<std::unique_ptr<PjRtBuffer>>>>
Execute(absl::Span<const std::vector<PjRtBuffer*>> argument_handles, ...) {...}
// Execute assigned replica/partition on the specified device
absl::StatusOr<std::vector<std::unique_ptr<PjRtBuffer>>>
ExecuteSharded(absl::Span<PjRtBuffer* const> argument_handles,
PjRtDevice* device, ...) {...}
// Execute on specified device, single replica / partition
absl::StatusOr<std::vector<std::unique_ptr<PjRtBuffer>>>
ExecutePortable(absl::Span<PjRtBuffer* const> argument_handles,
PjRtDevice* device, ...) {...}
在调用 Execute 之前，框架会将所有必需数据传输到执行客户端拥有的 PjRtBuffers，但会返回以供框架引用。然后，这些缓冲区会作为参数提供给 Execute 方法。
PJRT 概念
PjRtFuture 和异步计算
如果插件的任何部分是异步实现的，则必须正确实现 Future。
请考虑以下程序：
@jax.jit
def foo(x): return x + 1
x = foo(1)
# [...] other logic not using `x`
print(x + 1)
异步插件能够将计算 x 加入队列，并立即返回一个尚未准备好读取的缓冲区，但执行将填充该缓冲区。在 x 之后，执行可以继续将不需要 x 的必要计算加入队列，包括在其他 PJRT 设备上执行。需要 x 的值后，执行将被阻塞，直到缓冲区通过 GetReadyFuture 返回的 Future 声明自己已就绪。
在确定对象（包括设备和缓冲区）何时可用时，Future 会很有用。
高级概念
除了实现基本 API 之外，还可以扩展可供插件使用的 JAX 功能。这些都是可选功能，也就是说，在典型的 JIT 和执行工作流中，即使没有这些功能，也能正常运行，但对于生产质量流水线，可能需要考虑对 PJRT API 支持的任何这些功能的支持程度：
- 内存空间
- 自定义布局
- 发送/接收等通信操作
- 主机分流
- 分片
典型的 PJRT 框架-设备通信
日志示例
以下是用于加载 PJRT 插件并执行 y = jax.jit(lambda x: jnp.power(x, jnp.int32(2)))(1) 的调用方法的日志。在本例中，我们会记录 JAX 与 StableHLO 参考 PJRT 插件交互的情况。
日志示例
////////////////////////////////// // Load the plugin ////////////////////////////////// I client_cpp_pjrt.cc:55] StablehloReferencePjrtClient(0x23bac400) I device.cc:53] StablehloReferenceDeviceDescription(0x23bac4f8) I device.cc:104] StablehloReferenceDevice(0x23bac4e0) I device.cc:123] client(0x23bac4e0) I device.cc:123] client(0x23bac4e0) I client_cpp_pjrt.cc:71] process_index(0x23bac400) I client_cpp_pjrt.cc:67] platform_name(0x23bac400) I device.cc:143] AttachDefaultMemorySpace(0x23bac4e0) I client_cpp_pjrt.cc:67] platform_name(0x23bac400) I client_cpp_pjrt.cc:86] devices(0x23bac400) I client_cpp_pjrt.cc:81] addressable_device_count(0x23bac400) I device.cc:168] description(0x23bac4e0) I device.cc:168] description(0x23bac4e0) I device.cc:86] Attributes(0x23bac4f8) I device.cc:128] IsAddressable(0x23bac4e0) I device.cc:168] description(0x23bac4e0) I device.cc:61] process_index(0x23bac4f8) I device.cc:123] client(0x23bac4e0) I client_cpp_pjrt.cc:71] process_index(0x23bac400) I client_cpp_pjrt.cc:81] addressable_device_count(0x23bac400) I client_cpp_pjrt.cc:95] memory_spaces(0x23bac400) I device.cc:128] IsAddressable(0x23bac4e0) I device.cc:168] description(0x23bac4e0) I device.cc:61] process_index(0x23bac4f8) I device.cc:123] client(0x23bac4e0) I client_cpp_pjrt.cc:71] process_index(0x23bac400) I device.cc:148] memory_spaces(0x23bac4e0) Creating PJRT Client from client I client_cpp_pjrt.cc:108] platform_version(0x23bac400) I client_cpp_pjrt.cc:67] platform_name(0x23bac400) I device.cc:57] id(0x23bac4f8) I device.cc:70] device_kind(0x23bac4f8) I device.cc:70] device_kind(0x23bac4f8) I device.cc:80] ToString(0x23bac4f8) I device.cc:80] ToString(0x23bac4f8) I device.cc:75] DebugString(0x23bac4f8) I device.cc:75] DebugString(0x23bac4f8) I device.cc:61] process_index(0x23bac4f8) I device.cc:128] IsAddressable(0x23bac4e0) I device.cc:168] description(0x23bac4e0) I device.cc:61] process_index(0x23bac4f8) I device.cc:123] client(0x23bac4e0) I client_cpp_pjrt.cc:71] process_index(0x23bac400) I device.cc:153] default_memory_space(0x23bac4e0) I client_cpp_pjrt.cc:71] process_index(0x23bac400) ////////////////////////////////// // RUN: `y = jax.jit(lambda x: jnp.power(x, jnp.int32(2)))(1)` ////////////////////////////////// I executable.cc:309] num_partitions(0x240bab70) I executable.cc:305] num_replicas(0x240bab70) I executable.cc:309] num_partitions(0x240bab70) I client_cpp_pjrt.cc:233] BufferFromHostBuffer(0x23bac400) I buffer.cc:285] CreateMlirBufferFromLiteral I buffer.cc:98] CreateFromLiteral I buffer.cc:99] CreateFromLiteral: s32[] 2 I buffer.cc:64] MlirPjrtBuffer(0x240bb050) I buffer.cc:102] CreateFromLiteral -> 0x240bb050 I buffer.cc:158] device(0x240bb050) I buffer.cc:154] memory_space(0x240bb050) I buffer.cc:154] memory_space(0x240bb050) I executable.cc:328] GetHloModules(0x240bab70) I executable.cc:240] Execute(0x240bab70) I executable.cc:197] ExecuteWithReferenceInterpreter(0x240bab70) I buffer.cc:303] GetAttributeFromBuffer I buffer.cc:229] IsDeleted(0x240bb050) I buffer.cc:311] GetAttributeFromBuffer(0x240bb050) -> dense<2> : tensor<i32> I executable.cc:205] EvalModule: module @jit attributes {mhlo.num_partitions = 1 : i32, mhlo.num_replicas = 1 : i32} { func.func public @main(%arg0: tensor<i32> {mhlo.layout_mode = "default"}) -> (tensor<i32> {jax.result_info = "", mhlo.layout_mode = "default"}) { // ... return %3 : tensor<i32> } } I executable.cc:206] Inputs: [dense<2> : tensor<i32>] I executable.cc:213] Results: [dense<2> : tensor<i32>] I device.cc:153] default_memory_space(0x23bac4e0) I buffer.cc:291] CreateMlirBufferFromAttribute I buffer.cc:116] CreateFromAttribute I buffer.cc:64] MlirPjrtBuffer(0x22cea630) I buffer.cc:122] CreateFromAttribute(dense<2> : tensor<i32>) -> 0x22cea630 ////////////////////////////////// // RUN: `print(y)` ////////////////////////////////// I buffer.cc:263] GetReadyFuture(0x22cea630) I buffer.cc:264] GetReadyFuture(0x22cea630) I buffer.cc:154] memory_space(0x22cea630) I buffer.cc:154] memory_space(0x22cea630) I buffer.cc:158] device(0x22cea630) I buffer.cc:158] device(0x22cea630) I buffer.cc:154] memory_space(0x22cea630) I buffer.cc:154] memory_space(0x22cea630) I buffer.cc:229] IsDeleted(0x22cea630) I buffer.cc:129] on_device_shape(0x22cea630) I buffer.cc:129] on_device_shape(0x22cea630) I buffer.cc:129] on_device_shape(0x22cea630) I buffer.cc:158] device(0x22cea630) I buffer.cc:154] memory_space(0x22cea630) I buffer.cc:154] memory_space(0x22cea630) I client_cpp_pjrt.cc:71] process_index(0x23bac400) I buffer.cc:229] IsDeleted(0x22cea630) I buffer.cc:129] on_device_shape(0x22cea630) I buffer.cc:129] on_device_shape(0x22cea630) I buffer.cc:269] IsOnCpu(0x22cea630) # Returns true, allows external references. I buffer.cc:129] on_device_shape(0x22cea630) I buffer.cc:129] on_device_shape(0x22cea630) I buffer.cc:129] on_device_shape(0x22cea630) I buffer.cc:129] on_device_shape(0x22cea630) I buffer.cc:129] on_device_shape(0x22cea630) I buffer.cc:168] AcquireExternalReference(0x22cea630) I buffer.cc:73] MlirClonedExternalReference(0x2404d560) I buffer.cc:303] GetAttributeFromBuffer I buffer.cc:229] IsDeleted(0x22cea630) I buffer.cc:311] GetAttributeFromBuffer(0x22cea630) -> dense<2> : tensor<i32> I buffer.cc:291] CreateMlirBufferFromAttribute I buffer.cc:116] CreateFromAttribute I buffer.cc:64] MlirPjrtBuffer(0x240bb050) I buffer.cc:122] CreateFromAttribute(dense<2> : tensor<i32>) -> 0x240bb050 I buffer.cc:168] AcquireExternalReference(0x22cea630) I buffer.cc:73] MlirClonedExternalReference(0x240b6010) I buffer.cc:303] GetAttributeFromBuffer I buffer.cc:229] IsDeleted(0x22cea630) I buffer.cc:311] GetAttributeFromBuffer(0x22cea630) -> dense<2> : tensor<i32> I buffer.cc:291] CreateMlirBufferFromAttribute I buffer.cc:116] CreateFromAttribute I buffer.cc:64] MlirPjrtBuffer(0x23b2db60) I buffer.cc:122] CreateFromAttribute(dense<2> : tensor<i32>) -> 0x23b2db60 I buffer.cc:263] GetReadyFuture(0x22cea630) I buffer.cc:264] GetReadyFuture(0x22cea630)