学习笔记TF062:TensorFlow线性代数编译框架XLA

XLA(Accelerated Linear Algebra),线性代数领域专用编译器(demain-specific compiler),优化TensorFlow计算。即时(just-in-time,JIT)编译或提前(ahead-of-time,AOT)编译实现XLA,有助于硬件加速。XLA还在试验阶段。https://www.tensorflow.org/versions/master/experimental/xla/

XLA优势。线性代数领域专用编译器,优化TensorFlow计算的执行速度(编译子图减少生命周期较短操作执行时间,融合管道化操作减少内存占用)、内存使用(分析、规划内存使用需求,消除许多中间结果缓存)、自定义操作依赖(提高自动化融合底层操作low-level op性能,达到手动融合自定义操作custom op效果)、移动端内存占用(提前AOT编译子图减少TensorFlow执行时间,共享头文件对被其他程序直接链接)、可移植性方面(为新硬件开发新后端,TensorFlow不需要更改很多代码用在新硬件设备上)。

XLA工作原理。LLVM编译器框架系统,C++编写,优化任意编程语言缩写程序编译时间(compile time)、链接时间(link time)、运行时间(run time)、空闲时间(idle time)。前端解析、验证、论断输入代码错误,解析代码转换LLVM中间表示(intermdediate representation,IR)。IR分析、优化改进代码,发送到代码生成器,产生本地机器代码。三相设计LLVM实现。最重要,LLVM IR。编译器IR表示代码。C->Clang C/C++/ObjC前端、Fortran->llvm-gcc前端、Haskell->GHC前端 LLVM IR-> LLVM 优化器 ->LLVM IR LLVM X86后端->X86、LLVM PowerPC后端->PowerPC、LLVM ARM后端->ARM。http://www.aosabook.org/en/llvm.html 。 XLA输入语言HLO IR,XLA HLO定义图形,编译成各种体系结构机器指令。编译过程。XLA HLO->目标无关优化分析->XLA HLO->XLA后端->目标相关优化分析->目标特定代码生成。XLA首先进行目标无关优化分析(公共子表达式消除common subexpression elimination CSE,目标无关操作融合,运行时内存缓冲区分析)。XLA将HLO计算发送到后端。后端执行进一步HLO级目标不相关优化分析。XLA GPU后端执行对GPU编程模型有益操作融合,确定计算划分成流。生成目标特定代码。XLA CPU、GPU后端用LLVM中间表示、优化、代码生成。后端用LLVM IR表示XLA HLO计算。XLA 支持x86-64、NVIDIA GPU JIT编译,x86-64、ARM AOT编译。AOT更适合移动、嵌入式深度学习应用。

JIT编译方式。XLA编译、运行TensorFlow计算图一部分。XLA 将多个操作(内核)融合到少量编译内核,融合操作符减少存储器带宽提高性能。XLA 运行TensorFlow计算方法。一,打开CPU、GPU设备JIT编译。二,操作符放在XLA_CPU、XLA_GPU设备。 打开JIT编译。在会话打开。把所有可能操作符编程成XLA计算。

config = tf.ConfigProto()
config.graph_options.optimizer_options.global_jit_level = tf.OptimizerOptions.ON_1
sess = tf.Session(config=config)

为一个或多个操作符手动打开JIT编译。属性_XlaCompile = true标记编译操作符。

jit_scope = tf.contrib.compiler.jit.experimental_jit_scope
x = tf.placeholder(np.float32)
with jit_scope():
  y = tf.add(x, x)

操作符放在XLA设备。有效设备XLA_CPU、XLA_GPU:

with tf.device("/job:localhost/replica:0/task:0/device:XLA_GPU:0"):
  output = tf.add(input1, input2)

JIT编译MNIST实现。https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/examples/tutorials/mnist/mnist_softmax_xla.py 。 不使用XLA运行。

python mnist_softmax_xla.py --xla=false

运行完成生成时间线文件timeline.ctf.json,用Chrome跟踪事件分析器 chrome://tracing,打开时间线文件,呈现时间线。左侧列出GPU,可以看操作符时间消耗情况。 用XLA训练模型。

TF_XLA_FLAGS=--xla_generate_hlo_graph=.* python mnist_softmax_xla.py

XLA框架处于试验阶段,AOT主要应用场景内存较小嵌入式设备、手机、树莓派。

from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function
import argparse
import sys
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
from tensorflow.python.client import timeline
FLAGS = None
def main(_):
  # Import data
  mnist = input_data.read_data_sets(FLAGS.data_dir, one_hot=True)
  # Create the model
  x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
  w = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
  b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
  y = tf.matmul(x, w) + b
  # Define loss and optimizer
  y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
  # The raw formulation of cross-entropy,
  #
  #   tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(tf.nn.softmax(y)),
  #                                 reduction_indices=[1]))
  #
  # can be numerically unstable.
  #
  # So here we use tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits on the raw
  # outputs of 'y', and then average across the batch.
  cross_entropy = tf.reduce_mean(
      tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y_, logits=y))
  train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)
  config = tf.ConfigProto()
  jit_level = 0
  if FLAGS.xla:
    # Turns on XLA JIT compilation.
    # 开启XLA JIT编译
    jit_level = tf.OptimizerOptions.ON_1
  config.graph_options.optimizer_options.global_jit_level = jit_level
  run_metadata = tf.RunMetadata()
  sess = tf.Session(config=config)
  tf.global_variables_initializer().run(session=sess)
  # Train
  # 训练
  train_loops = 1000
  for i in range(train_loops):
    batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
    # Create a timeline for the last loop and export to json to view with
    # chrome://tracing/.
    # 在最后一次循环创建时间线文件,用chrome://tracing/打开分析
    if i == train_loops - 1:
      sess.run(train_step,
               feed_dict={x: batch_xs,
                          y_: batch_ys},
               options=tf.RunOptions(trace_level=tf.RunOptions.FULL_TRACE),
               run_metadata=run_metadata)
      trace = timeline.Timeline(step_stats=run_metadata.step_stats)
      with open('timeline.ctf.json', 'w') as trace_file:
        trace_file.write(trace.generate_chrome_trace_format())
    else:
      sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})
  # Test trained model
  correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1))
  accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
  print(sess.run(accuracy,
                 feed_dict={x: mnist.test.images,
                            y_: mnist.test.labels}))
  sess.close()
if __name__ == '__main__':
  parser = argparse.ArgumentParser()
  parser.add_argument(
      '--data_dir',
      type=str,
      default='/tmp/tensorflow/mnist/input_data',
      help='Directory for storing input data')
  parser.add_argument(
      '--xla', type=bool, default=True, help='Turn xla via JIT on')
  FLAGS, unparsed = parser.parse_known_args()
  tf.app.run(main=main, argv=[sys.argv[0]] + unparsed)

参考资料: 《TensorFlow技术解析与实战》

欢迎推荐上海机器学习工作机会,我的微信:qingxingfengzi

原创声明,本文系作者授权云+社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

编辑于

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

来自专栏人工智能

从零开始:TensorFlow机器学习模型快速部署指南

选自Hive Blog 作者:Bowei 机器之心编译 参与:李亚洲、李泽南 本文将介绍一种将训练后的机器学习模型快速部署到生产种的方式。如果你已使用 Tens...

4247
来自专栏专知

浅显易懂的分布式TensorFlow入门教程

【导读】分布式TensorFlow可以有效地提神经网络训练速度,但它的使用并不简单。虽然官方提供了文档和示例,如链接【1】,但是它们太难懂了。本文是一篇浅显易懂...

1507
来自专栏小詹同学

​我拿 12 年 36 套四级真题做了什么 ?

不会英语的程序员不是好程序员 ?小詹不敢乱立 flag ,但是我知道的是程序员就喜欢自己动手干些实事 ,比如今天教大家自己动手做个有意思的项目——从历年四级英语...

951
来自专栏Hadoop数据仓库

HAWQ取代传统数仓实践(七)——维度表技术之维度子集

        有些需求不需要最细节的数据。例如更想要某个月的销售汇总,而不是某天的数据。再比如相对于全部的销售数据,可能对某些特定状态的数据更感兴趣等。此时事...

1945
来自专栏机器学习算法全栈工程师

快来操纵你的GPU| CUDA编程入门极简教程

2006年,NVIDIA公司发布了CUDA(http://docs.nvidia.com/cuda/),CUDA是建立在NVIDIA的CPUs上的一个通用并行计...

3684
来自专栏linux驱动个人学习

GPU与CPU的区别

1263
来自专栏逍遥剑客的游戏开发

实现一个同步的RenderApplication

1344
来自专栏青枫的专栏

Mealy和moore型状态机的主要区别

状态机一般分为三种类型:   1、Moore型状态机:下一状态只由当前状态决定,即次态=f(现状,输入),输出=f(现状);   2、Mealy 型状态机:下一...

1371
来自专栏Fish

CUDA C最佳实践-CUDA Best Practices(一)

这文档堪称CUDA官方手册里最有用TOP3了。 ps:全文翻译会累死猿哒,意译意译,各位看官凑合一下啦 前言 文档的作用 这文档能干嘛,是用来帮助开发者从N...

2766
来自专栏Java进阶架构师

dubbo源码解析-详解LoadBalance

终于到了集群容错中的最后一个关键词,也就是LoadBalance(负载均衡),负载均衡必然会涉及一些算法.但是也不用太担心,算法这个词虽然高大上,但是算法也有简...

1103

扫码关注云+社区