浅尝 计算图优化&&算子融合

浅尝 计算图优化&&算子融合

 

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• 激活值做饱和量化，选择合适的阈值 |T|
• 权值直接作非饱和量化

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biubiubiu ·发布于 2022-04-05 ·最后编辑于 2022-05-24 ·531 次阅读

1. What is a Computational Graph - - - 计算图是什么？
2. operator - - - 算子
3. 针对模型做图优化的两个目的
4. 最常见的一个算子融合
5. 从另外一个角度看算子融合

 

What is a Computational Graph - - - 计算图是什么？

• C = {N, E, I, O} 一个计算图，可以表示为由一个节点(Node),边集(Edge),输入边(Input),输出边(Output)组成的四元组。
• 计算图是一个又向联通无环图，其中的节点也被称为算子(Operator)
• 算子必定有边相连，输入边，输出边不为空
• 计算图中可以有重边（两个算子之间可以由两条边相连，PS:这种情况会让解析图的时候遇到一些困难）

operator - - - 算子

• 算子是神经网络的最小调度单位，遗憾的是算子并非原子的：一个复杂的算子可以被更细粒度的算子所表示
  如： Gemm = Matmul + Bias
  一个 通用矩阵乘算子 ，可以被拆分成一个 普通矩阵乘算子 加上一个 Bias(加法算子)
• 算子只能被完整地调度到一个设备上去，不能将算子的一部分调度到CPU上，一部分调度到GPU上去。

针对模型做图优化的两个目的

• 减少计算图中的 node 数量
  • 不管是算子融合，还是无效节点去除，共同的目的就是减少整个 graph 中 node 的数量，因为对于框架来说，从一个 node 到另一个 node 之间就意味着数据的搬运。
• 适配硬件的限制
  • 对于一些通用硬件来说基本没什么问题，但是有些硬件设备对算子的支持很少，有各种各样的限制。这个时候我们对 计算图 进行优化,将算子转换成硬件支持的算子。
  • 最常见的是将各种算子转成卷积，而卷积又可以转换为矩阵相乘，(大多数板子都是支持矩阵运算的)
    • PS：有些加速器是没有 直接进行卷积运算 的硬件单元，但是有矩阵相乘的运算单元，那么需要把卷积运算转化成矩阵运算，for example（Im2col）

最常见的一个算子融合

• conv2d + bn + relu ---> fused-conv2d-bn-relu
  • 训练时 bn 层做了哪些操作？
    
  • 推理时 bn 层做了哪些操作？
    
  • 我们以一个三个输入神经元的全连接网络为例：
    
    
    用图直观的表示：
    

从另外一个角度看算子融合

• MatMul + Bias + Relu ---> fused_MatMul_Bias_Relu

	// 三重循环做矩阵乘 MatMul
	__declspec(noinline) vodi MatMul(
	ELEMENT_TYPE** input,ELEMENT_TYPE** weight,
	ELEMENT_TYPE** output, const unsigned int num_of_elements){
	for (unsigned int i = 0;i < num_of_elements; i++)
	for (unsigned int j = 0; j < num_of_elements; j ++)
	for (unsigned int k = 0; k < num_of_elements; k ++)
	output[i][j] += input[i][k] * weight[k][j];
	}

	// 双重循环做两个矩阵相加 Bias
	__declspec(noinline) void BiasAdd(
	ELEMENT_TYPE** input, ELEMENT_TYPE* bias,
	ELEMENT_TYPE** output, const unsigned int num_of_elements){
	for (unsigned int i = 0; i < num_of_elements; i ++)
	for (unsigned int j = 0; j < num_of_elements; j ++)
	output[i][j] += bias[i];
	}

	// 二重循环做Relu，将大于零的都保留，小于零的都归零
	__declspec(noinline) void Relu(
	ELEMENT_TYPE** input, ELEMENT_TYPE** output,
	const unsigned int num_of_elements){
	for (unsigned int i = 0; i < num_of_elements; i ++)
	for (unsigned int j = 0; j < num_of_elements; j ++)
	output[i][j] = input[i][j] * (input[i][j] > 0)
	}

• 在 Matmul + Bias + Relu 这样一个算子串行结构中，如果不融合算子，output 将至少被写入3次，并且启动三个算子也比较占用时间

• 在图中我们可以看到
  • 每一个算子都有四个阶段
    • E - - - CPU发射任务阶段
    • R - - - 从内存中读取数据阶段
    • C - - - 计算算子结果阶段
    • W - - - 将算得结果写入内存阶段
  • 其中 Bias 和 Relu 算子都是 访存密集型算子，他们在读取和写入数据所耗费的时间要远远大于计算所耗费的时间。

	// 算子融合后
	__declspec(noinline) void Fused_MatMul_Bias_Relu(
	ELEMENT_TYPE** input,ELEMENT_TYPE** weight, ELEMENT_TYPE* bias,
	ELEMENT_TYPE** output, const unsigned int num_of_elements){
	for (unsigned int i = 0; i < num_of_elements; i ++){
	int accumulator = 0;
	for (unsigned int k = 0; k < num_of_elements; k ++){
	accumulator += input[i][k] * weight[k][j];
	}
	output[i][j] = accumulator + bias[j] > 0 ? accumulator + bias[j]:0;
	}
	}

• 以上代码做了如下的优化：

  • 将 bias 作为参数传入融合算子这个函数中
  • accumulator 位于寄存器中，最后的 output[i][j] 的值也是在寄存器中做计算的
  • 访存次数从 3 ---> 1

• 对这三个算子进行融合
  

• 这个融合过程将 Bias 和 Relu 算子的 W , E , R 部分都删除了

• 同时将 MatMul、Bias 、Relu 算子的 C 部分融合到了一起

Q.E.D. 

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