深度学习引擎

深度学习引擎

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本文目的

高效的Inference框架

主流框架的问题

Training

TensorFlow，PyTorch

Inference

已有框架

TensorFlow等这样的框架孱弱，Intel的OpenVINO，ARM的ARM NN，NV的TensorRT

为什么复杂，以及问题

• 设备可能会是多种多样的，如Intel CPU / Intel GPU / ARM CPU / ARM GPU / NV GPU / FPGA / AI芯片
• 各大设备厂商的框架并不具备通用性，比如对训练框架模型产生的算子支持不全
• 在一个设备厂商的Inference框架能跑，但是不一定在另外一个设备厂商的Inference框架上能跑
• 如果换了硬件，没有统一的使用体验，算子支持也不一样，性能还不一定是最好的

历史类似问题

曾经出现了很多种编程语言，有很多种硬件，历史上最开始也是一种语言对应一种硬件，从而造成编译器的维护困难与爆炸

解决方案：

抽象出编译器前端，编译器中端，编译器后端等概念，引入IR (Intermediate Representation)

• 编译器前端：接收C / C++ / Fortran等不同语言，进行代码生成，吐出IR
• 编译器中端：接收IR，进行不同编译器后端可以共享的优化，如常量替换，死代码消除，循环优化等，吐出优化后的IR
• 编译器后端：接收优化后的IR，进行不同硬件的平台相关优化与硬件指令生成，吐出目标文件

类似这样的架构：

深度学习解决方案

• 引入一个新的编译器，负责把这些编程语言识别，吐出IR，称为Graph IR
• TVM (https://tvm.ai/).

更详尽，更漂亮的一张图：

TVM

特点

• 基于编译优化思想的深度学习推理框架的完美体现
• AutoTVM(https://arxiv.org/pdf/1805.08166.pdf)机制
• [ARM][Performance] Improve ARM CPU depthwise convolution performance by FrozenGene · Pull Request #2345 · dmlc/tvm 将深度卷积的性能提高近2倍
• 最厉害的是具有非常强的适应性
• 采用了全栈编译器方法
• 结合了代码生成和自动程序优化功能，以生成可与经过大量手动优化的库相媲美的内核
• 在包括ARM CPU，Intel CPU，Mali GPU，NVIIDA GPU和AMD GPU在内的硬件平台上获得了最新的推理性能
• 允许手工提供微内核（micro kernel）用于优化4x4外积等
• 采用自动优化的办法优化内存排布和loop
• 用户可以通过构造特定的搜索空间模版来加入人工信息

竞争对手

• NCNN
• 对比：Automatic Kernel Optimization for Deep Learning on All Hardware Platforms
• XLA？
• TFLite这样的框架，即调用高效的GEMM加速库，
• 抑或着NCNN这样的框架，针对ARM CPU手写汇编
• TVM，GLOW，MLIR等，走编译优化来做深度学习推理引擎

TVM的IR

偏算子端的IR

Program -> Stmt Program | Null 

Stmt -> RealizeStmt |
        ProduceStmt | 
        ForStmt | 
        AttrStmt  | 
        IfThenElseStmt | 
        ProvideStmt | 
        LetStmt
        Expr 

Realize -> realize TensorVar(RangeVar) {Program}
ProduceStmt -> produce TensorVar {Program}
ForStmt -> for (IterVar, Expr, Expr) {Program} 
AttrStmt -> TensorVar Attribute {Program} 
IfThenElseStmt -> if (Expr) then {Program} | 
                  if (Expr) then {Program} else {Program} 
ProvideStmt -> TensorVar(Params)=Expr 
LetStmt -> let ScalarVar=Expr {Program} 

Expr -> Const | 
        TensorVar | 
        ScalarVar | 
        IterVar | 
        RangeVar |
        Binary | 
        Unary | 
        Call  

偏计算图端的部分

是Relay（NNVM的后继），

Relay部分提供了DAG和A-Normal两种类型表达计算图的方式，

其中A-Normal是lambda表达式计算续体传递风格（CPS）的一种管理性源码规约，分别供偏好于深度学习和计算语言的人员使用，两者是基本等价的。

可以看到，TVM对于图部分的IR和算子部分的IR，有明显的分层

XLA的IR

• 为HLO IR，HLO为High Level Optimizer的缩写.这一层的IR主要描述的是设备无关优化，
• 而设备相关优化会借助LLVM后端来完成

HLO IR相比TVM IR最大的区别是：

• HLO IR中既表示DAG，又表示加减乘除这些细节的运算，以及相关的辅助功能，比如layout相关的reshape。
• TVM IR的分层标准是计算图和算子，而HLO IR的分层标准是设备无关和设备相关

eg代码优化

• Haswell架构支持的FMA指令
• 内存布局、并行、Blocking、更好的Cache命中率
• vectorize，即SIMD，
• 调整循环的顺序
• Array Packing，就是尽量让我们访问的数据在内存中是连续的
• Write Cache？？
• AutoTVM：让AI来编译优化AI系统底层算子
• https://docs.tvm.ai/tutorials/autotvm/tune_simple_template.html#sphx-glr-tutorials-autotvm-tune-simple-template-py
• 量化压缩，图优化，子图分离，异构执行
• 算子融合
• Cache、Loop优化。Winograd, Spatial Pack, im2col，layout变换等
• 量化压缩

eg做深度学习推理引擎很适合做编译器、体系结构、HPC的人

Q:

NVPTX

nvcc

halide语言的

阿里最近开源的推理框架MNN

CuDNN和TensorRT

PlaidML

Gemfield

深度学习编译和传统编译的技术路线差别

方法

• 整数集分析和Polyhedral Model：核心思想是采用整数集来表示循环迭代的范围，利用整数集之间的关系来表示迭代变量之间的依赖，从而达到程序分析变换的目的
• 如何设计搜索空间：一般来说，这一搜索空间的定义需要大量吸收人工优化经验并且加以融入。具体的空间包括循环重排，映射部分计算到实际的加速器指令（张量化，tensorzation），流水线优化等。一般很难确定一个完整的解答
• 用机器学习优化机器学习：采用机器学习来自动优化算子。有兴趣的同学可以看 AutoTVM：让AI来编译优化AI系统底层算子

ref：

• https://zhuanlan.zhihu.com/p/50529704
• 深度学习编译技术的现状和未来 https://zhuanlan.zhihu.com/p/65452090
• VTA: 开源AI芯片栈
• LLVM IR简介
• https://zhuanlan.zhihu.com/p/87664838
• https://zhuanlan.zhihu.com/p/75203171
• https://zhuanlan.zhihu.com/p/87392811

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