QuatumQuill

Auto 概览

通过 Light 或 Heavy 预设生成并比较多条完整收缩路径，按本次调用的 objective 返回已完成候选中的最佳路径。

本页目录

Auto 的公开功能

Auto 是 ArcTN 的高层路径规划入口。它在给定资源范围内尝试探索多条完整收缩路径；每条路径都可以表示为一棵二叉收缩树。已经完成并通过验证的候选会用同一个 PlannerObjective 评价，最后返回其中目标值最低的一条。

这是一张未切片路径搜索的机制示意图，不是一次运行的实测数据。每个图形代表同一张量网络的一棵完整候选收缩树；P* 只是已完成候选集合中的最优者。

公共 Python 接口

python
from arctn import arctn_path, arctn_plan, arctn_schedule

# 只需要一条路径
path = arctn_path(
    inputs, output, size_dict,
    preset="light", seed=0,
)

# 需要最终路径及其可核验指标
report = arctn_schedule(
    inputs, output, size_dict,
    preset="heavy", seed=0, use_ssa=True,
)
print(report["path"])
print(report["log10_flops"])
print(report["log2_max_size"])
print(report["log2_read_write"])

# 保存完整网络、SSA path 和切片集合
plan = arctn_plan(
    inputs, output, size_dict, preset="heavy", seed=0
)
plan.save("plan.json")
入口 公开职责 返回结果
arctn_path 选择 Light 或 Heavy 并规划路径 一条 SSA 或 linear path
arctn_schedule 规划并保留最终结果的结构化信息 路径、目标、路径指标与可选切片结果
arctn_plan 规划并固定可执行计划 可保存的 ArcTNExecutionPlan
arctn_tree 把规划结果转换为 Cotengra ContractionTree 可供 Cotengra / Quimb 使用的树
arctn_contract 规划后立即执行数值收缩 数值结果，以及可选的最终信息

规划与执行分开

需要保存网络、SSA path、切片和 target 声明时使用 arctn_plan。无切片 plan 可进一步 compile 后重复执行；反复调用 arctn_contract 会重新规划。

常用公开控制项

参数 作用 边界
preset 选择 light 或 heavy 默认值是 heavy
seed 设置随机搜索的基础种子 固定 seed 不等于固定墙钟时间
max_time 设置协作式规划时间限制 不是可抢占的硬进程超时
flops_weight / read_write_weight 固定本次调用的完整路径目标函数 必须有限、非负，且不能同时为零
target_size 限制每个切片允许的最大中间张量元素数 不等于 RSS、显存或并发切片总内存
slicing_mode 选择 fixed 或 dynamic dynamic 必须同时提供 target_size
python
report = arctn_schedule(
    inputs, output, size_dict,
    preset="light",
    seed=7,
    max_time=30.0,
    flops_weight=1.0,
    read_write_weight=64.0,
)

Warning

时间限制

严格的端到端墙钟上限由独立进程、watchdog 或作业调度器实施，并覆盖进程启动、导入、规划和退出。

结果保证

接口保证 未提供的保证
返回的是完整、通过验证的合法路径 找到全部收缩树中的全局最优路径
已完成候选使用同一个目标函数比较 返回值是严格意义上的局部最小值
启发式搜索只检查有限候选，不穷举全部收缩树 任何网络上都具有固定或极低的实际耗时
Heavy 允许使用更积极的搜索配置 Heavy 每次都比 Light 得到更好的路径

Auto 返回本次调用已完成候选中目标值最低的路径，也就是本次搜索观察到的最佳候选。

下载原始 Markdown 文档 ↓