TensorFlow XLA优化与Memory
TensorFlow XLA优化与Memory
XLA概述
XLA（加速线性代数）是用于优化TensorFlow计算的线性代数的域特定编译器。结果是在服务器与移动平台上的速度，内存使用率与可移植性得到了改善。最初，大多数用户不会从XLA中看到很大的好处，通过使用即时（JIT）编译或提前编译（AOT）的XLA进行试验，针对新硬件加速器尝试XLA。
XLA框架是实验性与积极的开发。尽管现有算子的语义，不太可能发生变化，但预计将增加更多的算子，涵盖重要的用例。
构建XLA
XLA与TensorFlow合作有几个目标：
- 提高执行速度。编译子图减少短暂算子的执行时间，消除TensorFlowRuntime间的开销，融合流水线算子，减少内存开销，专用于已知张量shape，允许更积极的常量传播。
- 改善内存使用。分析与调度内存使用情况，原则上消除许多中间存储缓冲区。
- 减少对自定义算子的依赖。通过改进自动融合低级算子的性能，消除对许多自定义算子的需求，匹配手工融合的自定义算子的性能。
- 减少移动数据开销。通过提前编译子图。发出可直接链接到另一个应用程序的对象/头文件，消除TensorFlow Runtime。结果可将移动推理的占用空间。减少几个数量级。
- 提高可移植性。大部分TensorFlow程序，促进硬件编写新的后端程序，不用在硬件上修改运行。与专门针对新硬件的个体单算子的方法形成对比，利用这些算子，需要重写TensorFlow程序。
Memory杂谈（DRAM，SRAM）
一个正常的40nm工艺，一个6T（6 transistors）的SRAM面积是150*0.04*0.04= 0.24um2/SRAM。如果需要一个1Mb的SRAM，面积是1M*0.24um2= 0.24mm2，大概0.5mm*0.5mm。
估算是差不多合理的。40nm的CMOS工艺，feature size是40nm，一个SRAM的面积大概就是120-150F^2，算的是一样的。
memory的面积居然都如此的标准！
为何DRAM比SRAM的面积小很多呢？有不同memory的电路图？
(a) DRAM ; (b) SRAM
上面这个图里，左边是一个DRAM，一个transistor加上一个capacitor，结构相当简单。右图是一个SRAM，中间是交叉连接的两个inverter，组成了一个典型的latch。（latch，一个digital的capacitor），左右两个transistor当做了开关，功能与左图DRAM pass transistor差不多。
memory的面积，SOC里放了一个512MB的SRAM，12nm的工艺下，面积是400mm^2.
尺寸是20mm*20mm。
继续Google：
SRAM vs. DRAM in Computers
表格里CPU一般放的是SRAM，替代DRAM。SRAM用了positive feedback的latch，速度比模拟电路（一个模拟的开关对电容充电）的DRAM要快很多。
SRAM要6个transistor，DRAM才一个transistor，面积小了很多。如果需要很大的memory，DRAM在节约SOC成本占优了。
有很特别的电容，需要一定的阈值与对抗漏电能力，DRAM的工艺，替代传统logic process，特别的 DRAM process。只有三家公司提供DRAM的工艺：美光科技，三星与 SK 海力士。
继续谈成本，Google到了下面这句话：
Logic processes - those used for CPUs - are also more expensive. A logic wafer might cost $3500 vs $1600 for DRAM. Intel's logic wafers may cost as much $5k. That's costly real estate.
SRAM的成本压力，CPU上不会集成大的DRAM，把DRAM放在片外。CPU的内部，只有SRAM作为cache，替代主要的memory。
有一种所谓的Memory Hierarchy。类似金字塔形状的结构，最大程度的优化速度与成本。
参考资料
