Metodo IDMLDevice1::CompileGraph (directml.h)

Compila un grafico di operatori DirectML in un oggetto che può essere inviato alla GPU.

Un operatore compilato rappresenta la forma efficiente e compilata di un operatore adatto per l'esecuzione nella GPU. Un operatore compilato contiene lo stato ,ad esempio shader e altri oggetti, necessari per l'esecuzione. Poiché un operatore compilato implementa l'interfaccia IDMLPageable , è possibile rimuovere uno dalla memoria GPU se si desidera. Per altre informazioni, vedere IDMLDevice1::Evict e IDMLDevice1::MakeResident.

L'operatore compilato non usa né fa riferimento agli oggetti IDMLOperator forniti all'interno della descrizione del grafico dopo che questo metodo restituisce.

Sintassi

HRESULT CompileGraph(
        const DML_GRAPH_DESC *desc,
        DML_EXECUTION_FLAGS  flags,
        REFIID               riid,
  [out] void                 **ppv
);

Parametri

desc

Tipo: DML_GRAPH_DESC*

Descrizione del grafico da compilare. Vedere DML_GRAPH_DESC.

flags

Tipo: DML_EXECUTION_FLAGS

Qualsiasi flag per controllare l'esecuzione di questo operatore.

riid

Tipo: REFIID

Riferimento all'identificatore univoco globale (GUID) dell'interfaccia da restituire in ppv. Si prevede che il GUID di IDMLCompiledOperator.

[out] ppv

Tipo: void**

Puntatore a un blocco di memoria che riceve un puntatore all'operatore compilato. Si tratta dell'indirizzo di un puntatore a un IDMLCompiledOperator, che rappresenta l'operatore compilato creato.

Valore restituito

Tipo: HRESULT

Se questo metodo ha esito positivo, restituisce S_OK. In caso contrario, restituisce un codice di errore HRESULT .

Commenti

L'API grafo dell'operatore DirectML offre un modo astratto per usare DirectML in modo efficiente in diversi hardware. DirectML applica ottimizzazioni a livello di tensore, ad esempio la scelta del layout tensore più efficiente in base all'adattatore in uso. Applica anche ottimizzazioni, ad esempio la rimozione degli operatori Join o Split.

È consigliabile applicare ottimizzazioni di alto livello prima di creare un grafico DirectML. Ad esempio, fusing degli operatori di convoluzione con BatchNorm, riduzione costante e eliminazione comune di sottoespressione. Le ottimizzazioni all'interno dell'utilità di ottimizzazione del grafico di DirectML sono destinate a integrare tali ottimizzazioni indipendenti dal dispositivo, che in genere vengono gestite genericamente dai framework di Machine Learning.

Requisiti

Vedi anche

IDMLDevice1