Adreno GPU: 4x Geschwindigkeitssteigerung und Integration in TVM Hauptentwicklungslinie - TVMCon2023

Adreno GPU: 4x Geschwindigkeitssteigerung und Integration in TVM Hauptentwicklungslinie - TVMCon2023

Table of Contents:

1. Einleitung
2. Was ist TVM?
3. Die Bedeutung von Texturen
4. Die Architektur von Grafikprozessoren
5. Die Entwicklung des Prototyps
6. Optimierung der TVM-Unterstützung für GPUs
7. Dynamic Management Operation
8. Optimierung der Convolution Operation
9. Optimierung von Reduction und Adaptive Pooling
10. Verbesserung der Ausführungsgeschwindigkeit durch Vinaigrette-Algorithmus
11. Produktionsebene von Texturen
12. Verbesserung der Laufzeit

Einleitung In diesem Artikel werden wir uns mit der Verwendung von TVM zur Ermöglichung von produktionstauglichem Code mit Forex-Geschwindigkeitssteigerung befassen. TVM ist eine Open-Source-Deep-Learning-Compiler-Stack, der die kompilierbare Darstellung neuronaler Netze in verschiedene Backends transformiert. Der Prototyp einer allgemeinen GPU-Unterstützung wurde von Optimal entwickelt und zeigte vielversprechende Ergebnisse in Bezug auf Leistung und Effizienz. In diesem Artikel werden wir uns detailliert mit den Optimierungen und Verbesserungen befassen, die bei der Entwicklung dieser GPU-Unterstützung vorgenommen wurden.

Was ist TVM? TVM ist ein Deep-Learning-Compiler-Stack, der ein Framework zur effizienten Ausführung neuronaler Netze auf verschiedenen Hardwareplattformen bietet. Mit TVM können Entwickler den Code ihrer neuronalen Netze in eine optimierte Darstellung transformieren, die direkt auf der gewünschten Hardware ausgeführt werden kann. TVM bietet Unterstützung für verschiedene Backends, einschließlich CPUs, GPUs und FPGAs, und ermöglicht so eine hardwarenahe Optimierung der Ausführung.

Die Bedeutung von Texturen Texturen sind ein spezieller Speichertyp, der in Grafikprozessoren verwendet wird, um Bilder und andere grafische Daten darzustellen. Texturen haben eine besondere Datenstruktur und bieten dedizierte APIs für verschiedene Programmierschnittstellen. In diesem Artikel werden wir uns genauer mit der Verwendung von Texturen und ihrer Bedeutung für die Leistungsoptimierung von TVM befassen.

Die Architektur von Grafikprozessoren Um die Bedeutung von Texturen besser zu verstehen, ist es wichtig, sich mit der Architektur von Grafikprozessoren vertraut zu machen. Grafikprozessoren bestehen aus verschiedenen Komponenten, darunter Rechenkerne, Speicher und Caches. Der L1-Cache in Grafikprozessoren wird ausschließlich für Texturen verwendet, was die Verwendung von Texturen für die Leistungsoptimierung von TVM besonders relevant macht.

Die Entwicklung des Prototyps Der Prototyp einer allgemeinen GPU-Unterstützung wurde von Optimal entwickelt. In diesem Abschnitt werden wir uns genauer mit den Herausforderungen und Verbesserungen befassen, die während der Entwicklung dieses Prototyps aufgetreten sind. Der Prototyp zeigte vielversprechende Ergebnisse bei der Berechnung von mobilen Netzen, hatte jedoch noch Verbesserungspotenzial. Die Implementierung des Prototyps war nicht optimal und erforderte manuelle Anpassungen und Konvertierungen. Um eine produktionsreife Lösung zu entwickeln, waren weitere Optimierungen und Feinabstimmungen erforderlich.

Optimierung der TVM-Unterstützung für GPUs In diesem Abschnitt werden wir uns eingehend mit den Optimierungen befassen, die bei der Entwicklung der TVM-Unterstützung für GPUs vorgenommen wurden. Wir werden verschiedene Workflow-Methoden und Ansätze zur Verbesserung der Leistung und Effizienz von TVM für GPUs diskutieren. Diese Optimierungen umfassen unter anderem dynamisch zugewiesene Texturen, optimale Schedule-Implementierungen und Texturtransformationsmethoden.

Dynamic Management Operation Dynamic Management Operation ist eine wichtige Optimierungstechnik, die in TVM verwendet wird, um die Annotation von Tensoren zwischen Primärfunktionen zu ermöglichen. Wir werden uns damit befassen, wie Dynamic Management Operation dazu beitragen kann, die Leistung und Effizienz von TVM zu verbessern.

Optimierung der Convolution Operation Die Convolution Operation ist eine der grundlegenden Operationen in neuronalen Netzen. In diesem Abschnitt werden wir uns mit den spezifischen Optimierungstechniken befassen, die bei der Entwicklung der GPU-Unterstützung für TVM angewendet wurden. Wir werden verschiedene Optimierungen diskutieren, darunter die Verbesserung der Konfigurationen, die Aufteilung der Arbeit auf Threads und Workgroups und die Nutzung von Cash Locality.

Optimierung von Reduction und Adaptive Pooling Reduction und adaptive Pooling sind weitere wichtige Operationen in neuronalen Netzen. In diesem Abschnitt werden wir uns damit befassen, wie TVM optimierte Schedules zur Verbesserung der Leistung und Effizienz bei der Durchführung von Reduction und Adaptive Pooling Operationen nutzt.

Verbesserung der Ausführungsgeschwindigkeit durch Vinaigrette-Algorithmus Der Vinaigrette-Algorithmus ist ein Optimierungsalgorithmus, der in TVM verwendet wird, um die Ausführungsgeschwindigkeit von Convolution-Operationen weiter zu verbessern. Wir werden uns damit befassen, wie der Vinaigrette-Algorithmus in der GPU-Unterstützung für TVM implementiert wurde und welche Geschwindigkeitssteigerungen dadurch erzielt werden konnten.

Produktionsebene von Texturen Ein weiterer wichtiger Aspekt bei der Entwicklung der GPU-Unterstützung für TVM war die Integration von Texturen auf Produktionsebene. In diesem Abschnitt werden wir uns damit befassen, wie die Texturen von der Relay-Ebene bis zur Ausführungsebene in TVM integriert wurden. Wir werden uns mit Virtual Devices, Memory Scope und anderen Implementierungsdetails befassen.

Verbesserung der Laufzeit Der letzte Abschnitt des Artikels behandelt die Verbesserungen, die bei der Laufzeitumgebung von TVM vorgenommen wurden. Wir werden uns damit befassen, wie die Kompilierung von OpenCL-Journalen beschleunigt wurde und wie die Benutzeranwendung die kompilierten Journale speichern und wiederverwenden kann, um die Ausführungszeiten erheblich zu reduzieren.

FAQ: Q: Wie kann TVM die Leistung von neuronalen Netzen verbessern? A: TVM ermöglicht eine hardwarenahe Optimierung der Ausführung neuronaler Netze auf verschiedenen Hardwareplattformen, was zu einer verbesserten Leistung und Effizienz führt.

Q: Welche Art von Optimierungen wurden bei der Entwicklung der GPU-Unterstützung für TVM vorgenommen? A: Bei der Entwicklung der GPU-Unterstützung für TVM wurden verschiedene Optimierungen durchgeführt, darunter die Optimierung von Convolution-Operationen, Reduction und Adaptive Pooling, sowie die Implementierung des Vinaigrette-Algorithmus.

Q: Ist TVM für verschiedene Backends kompatibel? A: Ja, TVM ist kompatibel mit verschiedenen Backends, einschließlich CPUs, GPUs und FPGAs.

Q: Wie kann die Laufzeit von TVM verbessert werden? A: Die Laufzeit von TVM kann durch Optimierungen in der Kompilierung von OpenCL-Journalen und durch die Speicherung und Wiederverwendung kompilierter Journale deutlich verbessert werden.

Q: Gibt es eine Einschränkung bei der Anwendung des Vinaigrette-Algorithmus? A: Ja, der Vinaigrette-Algorithmus ist effektiver, wenn die Anzahl der Kanäle groß ist. Bei kleineren Anzahlen von Kanälen kann der Algorithmus möglicherweise keine deutlichen Geschwindigkeitssteigerungen erzielen.

Ressourcen:

• TVM Compiler: www.tvm.apache.org
• Optimal: www.optimal.com