NVIDIA/stdexec项目中关于stdexec::split与any_sender_of兼容性的技术解析
问题背景
在使用NVIDIA/stdexec库构建异步任务图时,开发者经常会遇到需要根据运行时条件动态构建任务图的场景。特别是当需要实现"钻石型"任务图结构时,通常会使用stdexec::split
操作符来确保共享的前置任务只执行一次。然而,当尝试将stdexec::split
与类型擦除的any_sender_of
结合使用时,可能会遇到编译错误。
核心问题分析
问题的本质在于stdexec::split
操作符会引入额外的完成信号(completion signatures),而开发者定义的any_sender_of
模板没有包含这些必要的信号类型。
具体来说:
stdexec::split
操作符会使得发送者(sender)变得可取消(cancelable),这意味着它会发送set_stopped_t()
信号- 任何可能抛出异常的操作都会引入
set_error_t(std::exception_ptr const&)
信号 - 开发者最初定义的
any_sender_of
只包含了set_value_t()
信号,没有包含上述两种信号
解决方案
正确的做法是在定义any_sender_of
时包含所有可能的完成信号。对于大多数使用场景,应该至少包含以下三种信号:
template <class... Ts>
using any_sender_of = typename ::exec::any_receiver_ref<
::stdexec::completion_signatures<
stdexec::set_value_t(Ts...),
stdexec::set_error_t(std::exception_ptr const&),
stdexec::set_stopped_t()
>
>::template any_sender<>;
技术要点
-
完成信号的重要性:在stdexec框架中,每个发送者都必须明确声明它能发送的所有完成信号。这与传统回调模式不同,提供了更强的类型安全性。
-
split操作符的特殊性:
split
操作符会将发送者转换为共享状态,这使得它必须处理取消和错误传播的场景,因此会引入额外的信号类型。 -
类型擦除的代价:使用
any_sender_of
进行类型擦除时,必须预先知道所有可能的信号类型,这与模板化的发送者不同,后者可以自动推导信号类型。
最佳实践建议
-
当使用类型擦除的发送者时,始终考虑包含完整的信号集合:值、错误和停止。
-
对于复杂的任务图构建,可以先使用具体类型的发送者进行原型开发,确认信号类型后再转换为类型擦除版本。
-
在调试类似问题时,可以查找编译器错误中的
_ERROR_
和_MISSING_COMPLETION_SIGNAL_
关键字,它们通常会指出缺少的信号类型。
总结
理解stdexec中发送者的信号模型是使用该库的关键。split
操作符与any_sender_of
的兼容性问题实际上反映了类型系统对异步操作完整描述的严格要求。通过正确声明所有可能的完成信号,开发者可以灵活地构建动态的任务图结构,同时保持类型安全。
这种设计虽然增加了初期使用的学习曲线,但为构建健壮、可组合的异步系统提供了坚实的基础。
GLM-4.6
GLM-4.6在GLM-4.5基础上全面升级:200K超长上下文窗口支持复杂任务,代码性能大幅提升,前端页面生成更优。推理能力增强且支持工具调用,智能体表现更出色,写作风格更贴合人类偏好。八项公开基准测试显示其全面超越GLM-4.5,比肩DeepSeek-V3.1-Terminus等国内外领先模型。【此简介由AI生成】Jinja00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
GLM-V
GLM-4.5V and GLM-4.1V-Thinking: Towards Versatile Multimodal Reasoning with Scalable Reinforcement LearningPython00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0107AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile010
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选









