MXNet 图优化与算子融合
MXNet 图优化与算子融合Graph Optimization and Quantization based on subgraph and MKL-DNN
Purpose
MKL-DNN引入了两个高级特性：融合计算和降精度核。这些特性可以显著地提高各种深度学习拓扑在CPU上的推理性能。
然而，MXNet由于图表示的局限性和以往缺乏图的优化，仍然不能从中受益。幸运的是，MXNet的新子图特性使这些改进现在成为可能。
本文说明基于子图的解决方案，以利用MKL-DNN在MXNet中的功能。一般来说，解决方案将MKL-DNN算子划分为子图，然后在子图中用融合的内核（如果可能）替代这些MKL-DNN算子。可以通过使用MKL-DNN的降精度核（如INT8核）来选择量化流，加速模型的推理过程。
Milestone
本文三个步骤可被视为本项目的里程碑，并用于跟踪过程。
•完成后，将子图分支转换为主分支
•完成，MKL-DNN融合实现到子图分支
•完成后，将量化流实现提交到主分支
Workflow
步骤1. 将MKL-DNN算子划分到子图中
这是子图的主要用途之一。可以列出所有支持的运算符MKL-DNN，并将其传递给DefaultSubgraphProperty。应用图划分后，所有MKL-DNN算子都将分组到子图节点中，子图边界上的数据格式将自动在MKL-DNN内部格式和NDArray默认格式之间转换。根据执行模式，子图边界有点不同。
1. Symbolic mode
子图将尽量覆盖相邻的MKL-DNN算子。
2. Imperative mode
命令式
每个MKL-DNN操作符将在一个独立的子图中执行，以确保MKL-DNN内部格式不会暴露在子图之外。
Step 2. MKL-DNN operator fusion
MKL-DNN算子融合
MKL-DNN库支持在一次执行中，运行多个特定的模式算子。比如卷积+relu。可以定义新的SubgraphSelector子图选择器，捕获这种操作符模式，并生成新的MKL-DNN特定算子来替换原来的算子。
新的融合算子是独立算子，表示定义的MKL-DNN库算子。例如，在MKL-DNN库中，卷积可以支持在卷积之后执行relu的post算子。因此，对于卷积+relu融合，将创建一个MKL-DNN卷积（命名为_sg_MKL-DNN_conv），并将relu描述为后算子。
NNVM_REGISTER_OP(_sg_MKL-DNN_conv)
.set_attr<FStatefulComputeEx>("FStatefulComputeEx<cpu>", SgMKL-DNNConvOpForward)
In general, new fused operators follow the abstraction of MKL-DNN library, and subgraph fusion pass is the lowering process to convert NNVM common graph to MKL-DNN graph. Fusion pass only happens inside the subgraph created by step1, so won’t affect MXNet default operators.
一般来说，新的融合算子遵循MKL-DNN库的抽象，子图融合pass是NNVM common图到MKL-DNN图的降阶过程。融合pass只发生在由step1创建的子图中，不会影响MXNet默认算子。
Step 3. Quantization
MKL-DNN支持卷积神经网络中大多数精度较低的基元，尤其是融合基元。MXNet INT8推理包括两个步骤：
1. INT8模型，量化参数，收集校准数据准备
只执行此步骤一次。为了在FP32模型的基础上建立INT8模型，在MKL-DNN支持的情况下，在子图内部运行QuantizeGraph pass，用INT8算子代替FP32算子，并在适当的位置插入dequantize解量化算子。
2. Run INT8 inference
当INT8符号和参数准备好进行inference时，用户可以对与以前相同的新输入数据进行推理。
Accuracy Validation
在使用MKL-DNN时，无论量化程度如何，子图解本身都不会引入精度损失，反而会增强框架的稳定性。
|
NETWORK |
FP32 |
FP32 with Fusion |
||
|
Top1 |
Top5 |
Top1 |
Top5 |
|
|
Resnet-152 by MKL-DNN |
77.16 |
92.98 |
77.16 |
92.98 |
|
Inception by MKL-DNN |
72.36 |
90.58 |
72.36 |
90.58 |
在量化允许的情况下，MKL-DNN与采用熵模式校准的FP32相比，可以在不到0.5%的精度损失范围内获得巨大的性能改进。
Accuracy data from the internal branch are shown in below table .
|
|
FP32 |
INT8 |
|||||
|
|
|
No Calibration |
Calibration using 5 batches |
Calibration Method |
|||
|
NETWORK |
Top1 |
Top5 |
Top1 |
Top5 |
Top1 |
Top5 |
|
|
Resnet-152 by GPU |
77.19 |
93.01 |
75.56 |
92.32 |
75.58 |
92.24 |
Threshold by min/max |
|
75.65 |
92.35 |
Threshold by entropy loss |
|||||
|
Resnet-152 by MKL-DNN |
77.16 |
92.98 |
76.59 |
92.71 |
76.44 |
92.69 |
Threshold by min/max |
|
76.76 |
92.79 |
Threshold by entropy loss |
|||||
|
Inception-bn by GPU |
72.38 |
90.61 |
71.98 |
90.26 |
71.78 |
90.26 |
Threshold by min/max |
|
71.98 |
90.36 |
Threshold by entropy loss |
|||||
|
Inception-bn by MKL-DNN |
72.36 |
90.58 |
72.21 |
90.50 |
72.16 |
90.43 |
Threshold by min/max |
|
72.19 |
90.45 |
Threshold by entropy loss |
|||||
Performance
On performance part, both fusion and quantization can provide the huge improvement on various kinds of topologies.
Below is the inference performance data(images/sec) from the internal branch based on SKX-8180 1 socket with batch size 64.
在性能方面，融合和量化都可以为各种拓扑结构提供巨大的改进。
以下是基于批处理大小为64的SKX-8180 套接字的内部分支的推理性能数据（图像/秒）。
|
Topology |
Base |
With Fusion |
With Fusion + Quantization |
|
resnet50-v1 |
208.17 |
348.80 |
568.25 |
|
resnet50-v2 |
198.87 |
256.10 |
|
|
vgg-16 |
92.11 |
101.00 |
150.92 |
|
inception-bn |
475.74 |
658.75 |
836.94 |
|
inception-v3 |
175.97 |
227.29 |
327.39 |
|
inception-v4 |
88.99 |
109.15 |
|
|
inception-resnet-v2 |
104.13 |
124.75 |
|
|
mobilenet 1.0 |
668.71 |
1380.64 |
1788.95 |
|
squezenet |
708.63 |
849.27 |
975.90 |
测试用例量化解决方案仍在开发中。准备好后会分享更多的数据。
测试需要包括两个部分。第一个是图形转换测试。需要确保：
|
Step |
Criterion |
|
1 |
所有MKL-DNN算子按执行方式划分为一个或多个子图。 |
|
2 |
可以捕获所需的模式并创建所需的融合算子。 |
|
3 |
量化过程可以将期望的算子转换为具有正确数据连接的量化版本。 |
另一个是MKL-DNN特定融合算子的单元测试。测试应涵盖所有融合场景，以确保融合算子能够提供准确的结果。
Q & A
•用户将如何调用该功能-要使用的工作流、命令和API是什么？
此功能将在其成熟后启用。
•计划进行哪些API增强（或更改）？有关于向后兼容性的问题吗？
此更改应用了方案提供的API，没有向后兼容性问题。
•调度的单元和集成测试是什么？完整模型的E2E测试是好的，需要一些小测试，可以通过PR检查和常规回归来执行。
将进行完整的测试，包括单元测试和模型级测试。增加单元测试，检查生成的图形和融合运算器输出的正确性。
模型级测试将检查新变化的训练和推理精度。
•添加非CV测试用例。
测试了RNN，GAN，RL网络。例如，通过sockeye模型（GNMT、transformers）验证性能和功能。
•是否正确地假设用户选择完全独立于底层后端的算子？
不完全是。在这个阶段，后端流不会随子图而改变。
通过在runtime生成变量（USE \u MKLDNN，USE \u CUDNN）和ctx（gpu，cpu）来指定用户的后端。
•这是否意味着如果要卷积，例如，mxnet将自动在cpu、GPU和mkldnn之间进行选择？如果是的话，这到底是怎么做到的？
不，按照当前的MXNet后端使用情况，用户不能在不同的后端之间切换单个算子。
•认为重要的是，必须明确区分算子及其不同的实现。最后，用户应该能够定义一个网络图，有责任找到执行它的最佳方式。
同意。最后，应该达到这个状态，但这不是这一步的目标。
