极智AI | 谈谈昇腾 auto tune

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  大家好，我是极智视界，本文介绍一下 谈谈昇腾 auto tune。

  auto tune 也即 自动调优，在 AI 芯片国产化适配的过程中，你会发现有好几家是基于 tvm 的拓展。这里昇腾也不例外，所以昇腾的 auto tune，一切源于TVM。tvm 会有几个关键词：自动优化、深度学习编译器、适配多种硬件后端，这里昇腾的 auto tune 最关注的应该就是 自动优化。所以，可能会蹦出：为什么需要自动优化呢？总结来说主要有几下几点：

  首先是 AI芯片在计算过程中需要精心的排布才能充分发挥算力 (pipeline 优化)：AI 芯片通常由计算单元 (如昇腾的就有 矩阵计算单元、向量计算单元 和 标量计算单元等多个计算单元)、控制单元、存储单元 (on-chip、global memory等) 模块组成，运行在上面的算子，耗时或者吞吐量无法简单的通过计算量和算力获得，更要看各个组件之间的协同情况。即使相同的计算任务部署在相同的卡上，用不同的 pipeline 排布 效率也会差别十分的大，而看似相似的计算输入可能要求的计算 pipeline 流水线排布也是相差巨大。算子的理论最大性能是其瓶颈负载 (计算、数据传输等) 除以对应处理单元的效率。然而，在现代 AI 卡上 (比如昇腾卡)，一次计算任务通常会被切分成多片进行处理，这样就会产生计算或传输冗余，所以实际负载往往要大于理论负载。咱们通常需要把冗余较小的方案或者冗余转移到非瓶颈组件上。这就是 pipeline 优化，如果都要靠人工一点点去排布，工作量巨大。

  其次是算子schedule的优化：这是怎么回事呢？我们一般理解的算子实现其实只有 算子计算实现，而像 tvm 这类编译优化的框架中还有个概念是 算子调度实现 (你也可以发现，在写昇腾TBE算子 或者 是写TVM算子的时候，需要实现两个部分：compute 和 schedule)。可以说算子的计算实现优化是有限的，但是算子调度优化却是有千千万，拿 tvm 里的算子调度优化就包括：sketch generation、random annotation、突变、交叉等 (我有一篇文章专门写了 tvm 的 auto-tune，有兴趣的同学可以移步查阅 《极智AI | 谈谈 tvm ansor》)。如果这些算子调度优化，都需要人工一点点去抠，一点点去优化，一方面要求的人工经验门槛太高，另一方面人工优化难以覆盖全场景。有了 auto tune，可以说刚毕业的学生，甚至在校的同学也能够通过 简单的配置 获得不错的性能。

  最后是 能够快速发挥不同硬件后端的算力：当然这并不是昇腾所需要考虑的，因为昇腾的 auto tune 只需要针对昇腾的卡 (特定的芯片、特定的架构) 进行极致的优化就可以了，而不要考虑适配其他家的芯片。但 TVM 不一样，TVM 的提出本身就是为了解决 前端训练框架太多、后端硬件太多，部署难、慢、重复造轮子 的问题，所以 auto-tune (tvm ansor) 有个很重要的使命是 能够快速发挥不同硬件后端的最大算力。

  经过上述讨论，应该很容易得出结论：昇腾 auto tune 模块的作用是 快速、充分、低门槛地利用 Ascend 硬件资源进行算子的自动优化。昇腾的 auto tune 模块集成在 ATC 工具中，所以是在做模型转换的时候去做 auto tune。

  具体的下篇再说吧。

  好了，以上分享了 谈谈昇腾 auto tune，希望我的分享能对你的学习有一点帮助。

 【极智视界】

《极智AI | 谈谈昇腾 auto tune》

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