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深度学习编译技能的现状和未来
2019-05-26 23:12:20

传统的深度学习结构选用人工优化算子,然后树立运行时图解说器来处理内存分配调度等深度学习编译技能的现状和未来问题。深度学习编译器技能道路一般指在优化过程中选用了主动或许半主动的代码生成用以代替人工优化。深度学习编译器无疑是最近十分抢手的论题。本文首要评论深度学习编译技能的现状和未来。

编译器的布置方针传统的深度学习结构也能够做,一个十分天然的问题是为什么不直接沿袭传统的结构。这是一个编译器研讨者来往往会疏忽的问题。深度学习编译器只需在各种场景逾越人工优化的传统办法,才有时机真正被选用,抵达这一方针之前之前深度学习编译仅仅玩具。

从现在的现状来看,深度学习编译器TVM现已必定程度上抵达了这一方针。在一些布置场景下,深度学习编译现已抵达了能够和传统结构一拼高低或许逾越传统结构的阶段。跟着深度学习主动化编译研讨的发展手写优化的经历会被融入到编译器中,然后把逐步代替传统的计划。为什么会如此呢?总结下来的中心是编译器能够带来的更多主动化。细化来说分以下几点:

假如给定一个特定的算子,一个工程师无疑能够做到十分精密的境地,经过精密地挑选流水线,指令集,预读,寄存器分配来抵达挨近peak的作用。深度学习编译器需求一个大的查找空间包含手写优化的计划。一旦查找空间界说满足大,然后挨近人工。许多人会觉得,一个满足精力的工程师必定能够逾越编译,这一点无疑是对的。那么机器(主动编译)的优势在什么当地呢?机器的实质优势在于其强壮的算力,能够针对方针网络的每一层,特定输入巨细场景,进行专门的优化。而人的精力有限,一般会测验优化常见的瓶颈算子,而这种有针对性的优化未必适用于网络的每一层,或许企业相关的运用场景。经过(挨近无限)的算力去适配每一个运用场景看到的网络,这是深度学习编译器比人工道路强的当地。

当比较TVM和传统办法的时分的时分,咱们往往会发现:在规范的benchmark(如imagenet resnet)上,编译带来的提高或许只在10%到20%,可是一旦模型相对不规范化(如最近的OctConv,Deformable, 乃至是相同的resnet不同的输入尺度),编译技能能够带来的提高会十分巨大。原因也十分简略,有限的精力使得参加优化的人往往重视有限的揭露规范benchmark,可是咱们的布置方针往往并非这些benchmark,主动化能够无不同地对咱们关怀的场景进行特别优化。挨近无限的算力和有限的精力的不同正是为什么编译技能必定会越来越重要的原因。

假如比拼优化一个固定某一层的3x3卷积,往往精心的手艺优化是机器未必能够逾越的。那么在一个规范的benchmark如resnet上,为什么编译技能仍是能够逾越人呢?其原因是往往编译器能够和人站在不一样的起跑线上。

举一个简略的比如,假如优化一个n层的ML深度学习编译技能的现状和未来P,咱们要优化矩阵乘法。从人工优化的视点来说,往往咱们会束缚优化方针为,优化一个行优先(row-major)存储的矩阵乘法。可是关于神经网端到端络自身而言,内部到底是行优先或许是列优先,或许是(NCHWc4, NCHWc8)都是能够的,而且往往关于每一层最好的排布也不必定相同。相同的,咱们往往能够把算子和后边几层的各种算子交融起来,或许针对每一层挑选有利于其的量化计划。仍是由于精力有限的原因,人工优化的库往往会把大局问题束缚在一些子问题(如行优先的矩阵乘法)上。假如编译器和工程师硬碰硬直接处理相同的子问题,或许并不能巴结。可是主动化后的编译器能够直接去考虑更大的处理空间,去主动挑选愈加高效的数据排布或许算子交融,从站在了不一样的起跑线上。这也是为什么即便在规范benchmark,只需编译能够做到人工的80%到90%,更好的起跑线带来的优势会掩盖单个部分弱小的下风。

最终,编译的方针并非代替手艺优化,而是吸收手艺优化的经历,使得优化愈加主动化。一个笨编译器比不过聪明的脑子。怎么办呢,咱们需求从实用主义的视点出发给编译技能供给定制,答应在需求的参加手艺优化来助力编译器。

其中最简略的办法当然是直接把一些层offload给相似于cudnn这样的库。这也是XLA等在内的东西选用的技能道路。更进一步,TVM答应手艺供给微内核(micro kernel)用于优化4x4外积等,可是仍然选用主动优化的办法优化内存排布和loop。抵达手艺和主动化相结合的方针。相似的,用户能够经过结构特定的查找空间模版来参加人工信息。

总结下来,深度学习编译器之所以能够抵达今日的高度,正是得益于深度学习优化工程师的经历总结。接下来的一段时刻,咱们应该会看到越来越多优化工程师参加到深度学习编译器建造中去,使得两条道路逐步融为一体。

在优化需求上深度学习编译器和传统编译器有很大的不同。传统编译器注重于优化寄存器运用和指令集匹配,其优化往往倾向于部分。而深度学习编译器的优化往往需求涉及到大局的改写,包含之前说到的内存,算子交融等。现在深度学习结构的图优化或许高层优化(HLO)部分和传统编译的pass比较匹配,这些优化也会逐步被规范的pass所代替。可是在高层还会有敞开的问题,即高层的笼统怎么能够做到简单剖析又有满足的表达才能。TVM的Relay,XLA和Glow是三个在这个方向上的比如。

在主动代码生成上,传统编译器的方针是生成比较优化的通用代码。而深度学习编译器的方针是生成挨近手写或许愈加高效的特定代码(卷积,矩阵乘法等)。相对的,在一些情况下深度学习编译器能够花费更多的时刻(去寻觅这些处理计划。

Polyhedral model是一个将近研讨了十年的范畴,其中心思维是选用整数集来表明循环迭代的规模,使用整数集之间的联系来表明迭代变量之间的依靠,然后抵达程序剖析改换的意图。传统的poly办法选用了线性束缚来表明整数集和整数集之间的联系。Polyhedral办法也是被许多人觉得有期望用于优化深度学习算子的办法之一。Poly是真的比较重要呢?这个问题能够分两点来看:

从中心思圣澜熙维上来看,poly的中心思维是整数集笼统和剖析。咱们也能够称之为广义的poly思维。整数集笼统是一个十分值得一切深度学习编译器选用的笼统。包含TVM,TC,MLIR等在内的各个计划都引入了整数集笼统。详细的技能道路不同会在于怎么表明以及整合整数集来进行剖析,在这一点上不同的结构的做法有所不同。

当然,假如直接研讨传统的poly文献,比较狭义上来说的poly包含了一套根据线性束缚剖析整数集的办法和查找空间。线性束缚空间解法带来深度学习编译技能的现状和未来了一些功率上和关于整数集联系的束缚。当然选用线性束缚求解的优点是能够处理像三角形或许平行四边形束缚的循坏,可是这一类循坏并不常见。反过来说,怎么更好的优化规矩循环成为愈加重要的问题。由于模深度学习编译技能的现状和未来型自身的束缚,狭义的poly自身不能彻底处理查找空间的问题。

总的来说,直接选用狭义的polyhedral技能并不能彻底处理深度学习编译问题,可是整数集剖析(广义的poly)现已被广泛地选用于各个计划之中。

查找空间决议了深度学习编译器才能的上界,怎么规划查找空间是一切深度学习编译器需求细心考虑的论题。许多现在的编译计划仍是选用了有限的规矩生成查找空间。一般来说,这一查找空间的界说需求许多吸收人工优化经历而且加以融入。详细的空间包含循环重排,映射部分计算到实践的加速器指令(张量化,tensorzation),流水线优化等。一般很难确认一个完好的回答,以TVM为例,这一查找空间会在曩昔和接下来的几年里边经过社区不断迭代,抵达越来越好的作用。

查找空间自身建立之后剩余的问题是怎么快速地找到比较好的算子。咱深度学习编译技能的现状和未来们能够选用机器学习来主动优化算子。有爱好的同学能够看 AutoTVM:让AI来编译优化AI体系底层算子

需求指出的是,深度学习编译器和传统编译器的一大区别是出了编译器之外还有许多周边的架构用于支撑编译和布置。这些架构包含快速的长途布置,不同前端的转化,灵敏的运行时规划等。能否有比较好的周边架构也是会决议深度学习编译器易用性的要害。

AI芯片需求编译器吗?这无疑是一个很风趣的问题。在必定程度上,AI芯片关于编译器的依靠取决于芯片自身的规划。一般来说,越灵敏的芯片关于编译器的依靠会越大一些。在AI芯片规划之初,大有传统的CISC风格,把一切的优化在芯片自身处理。可是跟着范畴的演化,为了支撑愈加灵敏的需求,AI芯片自身也会在保存张量指令集和特别内存结构的前提下越来越灵敏。信任未来的架构师需求芯片和体系协同规划的,主动化也会越来越多地被运用到专用芯片中去。有爱好的同学能够阅览 VTA: 开源AI芯片栈

深度学习编译器范畴处在起步阶段,可是现已有了必定的运用场景。未来这一方向的运用会越来越多,也需求更多的人员参加到学习和开发中。由于深度学习编译器自身深度学习编译技能的现状和未来处于研讨前沿,最好的学习方法仍然是看相关的论文和直接参加社区的开发和评论中去。