小乐快乐
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【Mindspore】【Pipeline】请问开启图算融合默认走的是Gepipeline还是Vmpipeline？

【功能模块】

查看mindspore源码，路径mindspore/ccsrc/pipeline/jit/pipeline.cc，发现有两个pipeline路线，分别对应后端是GE还是VM。

基于mindspore1.7.0    GPU RTX3080    cuda11.7 

【操作步骤&问题现象】

1、在开启图算融合和save_graphs的情况下，跑了一个简单的自组合算子的python代码，生成了许多IR文件；

2、查看mindspore/ccsrc/pipeline/jit/pipeline.cc的代码，主要分为Vmpipeline和Gepipeline，分别对应后端是Ge还是Vm。对比生成的所有IR文件的名称，发现走的应该是Vmpipeline；

3、请问后端为Ge意思是使用到了图引擎吗？VM的具体含义是什么？

4、如何设置或者添加相关代码使得走GePipeline？

5、请问图算融合的代码在哪一部分？图算融合不应该默认会使用Ge层吗？为什么不走Gepipeline？

希望能够对两个Pipeline做一个解析说明，便于更好的理解源码，谢谢！

【截图信息】

【Mindspore】【Pipeline】请问开启图算融合默认走的是Gepipeline还是Vmpipeline？_第1张图片

pipeline.cc

【Mindspore】【Pipeline】请问开启图算融合默认走的是Gepipeline还是Vmpipeline？_第2张图片

图算融合优化也是在VmPipeline里面，代码总入口是

graphkernel::GraphKernelOptimize(mindspore/ccsrc/common/graph_kernel/adapter/graph_kernel_optimization.cc)

不同后端的调用点分别在：

AscendGraphOptimization::HardWareOptimization（mindspore/ccsrc/plugin/device/ascend/hal/hardware/ascend_graph_optimization.cc）

GPUKernelExecutor::OptimizeGraph（mindspore/ccsrc/plugin/device/gpu/hal/hardware/gpu_device_context.cc）

CPUKernelExecutor::OptimizeGraph（mindspore/ccsrc/plugin/device/cpu/hal/hardware/cpu_device_context.cc）

 

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