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工程之道,深度学习推理性能业界最佳优化实践

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AI科技评论
发布2020-06-03 11:36:01
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发布2020-06-03 11:36:01
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文章被收录于专栏:AI科技评论
作者 | 旷视研究院

编辑 | 丛 末

MegEngine「训练推理一体化」的独特范式,通过静态图优化保证模型精度与训练时一致,无缝导入推理侧,再借助工业验证的高效卷积优化技术,打造深度学习推理侧极致加速方案,实现当前业界最快运行速度。

本文从推理侧的数据排布(Inference Layout)讲起,接着介绍MegEngine的Im2col+MatMul、Winograd、Fast-Run工程优化实践。经典的轻量卷积神经网络实验表明,经过MegEngine加速,ResNet18和ResNet50最高加速比可达2x以上,ShuffleNetV2和MobileNet V2执行效率也得到显著提升,实现了业界当前最佳推理性能。

深度学习是一个端到端的自动化系统,在数据驱动之下,算法历经训练测试、工程部署、推理实现三个环节。深度学习技术能否最终落地为产品,细粒度满足不同场景需求,深度学习框架的推理性能优化是一个关键变量。

针对不同硬件设备对性能的苛刻要求,业界一般做法是开发一套推理专用框架,不足是造成了训练与推理的分裂。MegEngine(中文名:天元)「训练推理一体化」的独特范式,可以实现训练与推理的精确等价性,避免转换可能带来的精度损失。

MegEngine的推理性能优化有两个阶段,1)工程部署时的静态图优化,保证模型精度和训练时一致,2)推理实现时的卷积优化,保证模型运算的最快速度。两者最终的优化目标是实现模型推理又「好」又「快」。

深度学习中,卷积种类众多,计算也最为耗时,成为首要优化对象,而推理侧卷积优化更是重中之重。如何让深度学习模型鲁棒运行和推理,即在不同硬件平台(比如CPU)上,针对目标架构(比如X86/ARM)做计算优化,实现最快运行速度,是一个长久存在的挑战。

MegEngine秉持极致的「工程之道」,针对CPU推理的卷积优化,做了细致而系统的工程创新,不断逼近加速极限。本文是MegEngine卷积优化技术的「综述篇」,基于已有工作,做了多项技术的工程优化,包括Inference Layout、Im2col+MatMul、Winograd、Fast-Run。后续会有相关技术的详解篇。

1

Inference Layout

推理侧卷积计算优化方面,首先面临的问题是feature map的数据排布(Tensor Layout),选择合适的数据排布不仅会使卷积优化事半功倍,还可作为其他优化方法的基础,比如Im2col、Winograd、Fast-Run。

目前,深度学习框架中常见的数据排布格式有3种:

  • NHWC:[Batch, Height, Width, Channels]
  • NCHW:[Batch, Channels, Height, Width]
  • NCHWX:[Batch, Channels/X, Height, Width, X=4/8]

数据的排布对卷积计算有着整体性的直接影响。NHWC和NCHW的空间复杂度相同,区别在于访存行为,NCHWX介于两者之间,但是有其他优点。

NCHWX

NCHWX在NCHW的基础上转换而来,其原理可参考下图。

MegEngine选择NCHWX作为CPU推理实现的数据排布(Inference Layout),有如下3个原因:

  • 适配SIMD指令,比如Arm Neon上,用4个浮点数填满一条SIMD向量,减少边界判断的次数;
  • 对Cache更友好,比如计算卷积时读取feature map,实现多个通道连续访问;
  • 易于进行padding,减少边界分支判断,代码逻辑简单。

2

Im2col+MatMul

Im2col+MatMul是一种针对深度神经网络卷积计算的高效实践方法。Im2col(Image to Column)把输入feature map按照卷积核的形式一一展开并拼接成列,接着通过高性能MatMul(Matrix Multiplication) Kernel 进行矩阵乘,得到输出feature map,具体原理可参考论文[1],它的本质是把卷积运算转换成矩阵运算。

Im2col+MatMul在做算法创新的同时,也产生了一些新问题:

  • Im2col转换之后,所得数据数倍/数十倍于输入feature map;
  • Im2col转换之后,数据内存占用超过L2 Cache,对Cache不友好;
  • Im2col转换之后,MatMul要再操作一次数据PACK。

针对这些问题,MegEngine结合自身工业实践,做了两方面的工程优化:1)进行Im2col+MatMul分块操作,减少访存缺失;2)融合Im2col+MatMul的PACK操作,减少数据访存。

1、分块操作

Im2col+MatMul优化卷积计算时,比如输出feature map的数据格式为 [n, oc, oh, ow],卷积核的大小为fh*fw,那么Im2col转换之后的数据格式为[n, fh*fw*ic, oh*ow]。MegEngine的分块操作在oh*ow维度上,分块大小通过公式计算,确保Im2col之后的数据完全保存于L2 Cache。

分块之后,不仅可以减少内存占用,还将提升数据访存效率,其原理图如下所示,把Im2col转换数据在其oh*ow维度上切块,接着,每个分块和weight进行矩阵乘,获取输出oh*ow维度上的一个分块:

为验证分块操作的有效性,MegEngine开展了相关对比实验,在进行单层卷积计算时,给出了采用MegEngine Im2col分块操作前后的内存/性能数据的对比,其中内存占用节省了数十倍,计算性能也显著提升:

2、融合PACK

Im2col+MatMul的PACK融合操作将会减少数据访存。具体而言,Im2col转换之后的数据,在MatMul计算时需要一次数据PACK[3],实际上这对Im2col数据做了两次读写,造成了不必要的访存,因此,MegEngine通过Im2col+MatMul的PACK融合,减少了一次内存读写。

下面是Im2col+MatMul的PACK融合优化前后,卷积计算的性能测试对比,个别Case最大提升可达18%:

3

Winograd

在深度神经网络中,卷积计算占据了绝大部分的时/空复杂度,Im2col+MatMul可以提高访存友好性,但无益于时间复杂度的减少,因此卷积计算优化实践中诞生了Winograd算法,具体数学原理可参见论文[2]。

Winograd算法主要应用于卷积核为3x3,步幅为1的2D卷积神经网络,其参数表示为F(mxm, rxr),其中mxm是运算之后输出块的大小,rxr是卷积核的大小,以F(2x2, 3x3)和F(6x6, 3x3)使用最多,前者加速比可达2.25x,后者加速比则高达5.06x [2]。

Winograd算法的本质是以加法换乘法,其计算优化的一般流程如上图所示(注:出自[3]),可分为3步:

  • 把输入的feature map和weight进行矩阵转换;
  • 把转换后feature map和weight做批量矩阵乘;
  • 把矩阵乘的结果进行输出转换,得到最终结果。

同时,其优化运算过程也存在3点不足:

  • 输入转换要计算整个feature map,数据读写对Cache不友好;
  • featuremap转换之后,矩阵乘时需要再PACK,数据访存增加;
  • 输出转换读取批量矩阵乘之后结果时,两次连续读写间隔较大,对Cache不友好。

1、工程

针对上述问题,MegEngine结合自身多年深度学习实践,对Winograd算法的整个计算流程做了工程优化,主要有:

  • 输入转换时,分块feature map的全部tiles,随后只计算一个分块的数据;
  • 调整分块大小适配CPU L1 Cache,使得矩阵乘不需要PACK;
  • 结合NCHWX数据排布,通过SIMD指令优化输入/输出转换。

由此,MegEngine对整个输入feature map进行分块,每次Winograd完整流程只计算一个分块的nr个tiles,该分块大小的计算公式为:,即保证每个批量矩阵的输入数据(除了转换之后的weight数据)保存于L1 Cache,则矩阵乘时不PACK也不会出现访存缺失。

根据上述公式和L1 Cache大小,可计算出nr_tiles大小;但是,每个卷积的ic不同,最优分块也不同,MegEngine将通过下文介绍的Fast-Run机制做局部搜索,发现最优的分块大小。

2、实验

在不同的输入尺寸和算法参数F=(6x6,3x3)的情况下,原始Winograd和MegEngine优化后的Winograd之间做了加速对比实验,证明后者性能提升效果显著,具体结果如下:

4

Fast-Run

卷积计算有多种优化实现,侧重点也各有不同,比如Im2col可以平衡内存占用和运行速度,Direct直接进行卷积计算优化,Winograd则是优化计算复杂度。每种优化实现都在特定的输入参数下有一定的优势,并随着推理平台的不同而发生变化,因此不够灵活,无法选择最优实现。上述实现的启发式偏好如下所示:

为使每个部署模型在运行推理时,最佳地实现每个卷积,MegEngine从自身工业实践获得启发,通过Fast-Run机制进行局部搜索,以改进传统的启发式方法,不遗余力地完善深度学习产品性能。

具体而言,首先,在目标设备上使用目标模型参数搜索所有已实现的算子;接着,记录并保存同时适配目标设备和目标模型的最优算子;最后,在推理时使用最优算子进行计算。

Fast-Run机制有着较强的自适应性,弥补了启发式机制的一些的缺陷,从根本上确保了目标模型的算子最为适配目标设备,从而发挥出最佳性能。

1、工程

Fast-Run机制的本质是寻找最优算子,其工程实现分为选择和执行两个阶段:

  • 选择阶段,测速模型每个算子,选出最优实现,保存算子名称和最优实现的映射表;
  • 执行阶段,根据映射表直接调用相应实现完成计算。

2、实验

经典卷积网络上的实验测试证明了Fast-Run机制的自适应优势,优化效果明显,其模型执行效率优于先验选择下的执行效率,具体结果如下所示:

5

结论

深度学习算法在数据的加持之下,迭变权重,更新参数,积累知识,以深度学习产品的方式与这个世界交互。「好而快」是衡量这种交互的不二圭臬。这里,「好」或者精度,对应于静态图优化,「快」或者速度,对应于卷积计算优化,「好而快」是精度和速度的权衡,对应于深度学习框架。

MegEngine「训练推理一体化」有着独特优势,相较推理专用框架,更利于在「好」的基础上做到「快」。通过上文,MegEngine在一系列经典的轻量级卷积网络上,做了集成式卷积优化实验,ResNet18和ResNet50最高加速比可达2x以上,ShuffleNet V2和MobileNet V2执行效率获得大幅提升,实现了当前业界最佳的推理性能。

这些技术将在今年6月底发布的MegEngine Beta版本中有所体现,敬请期待。下一步,MegEngine将尝试全局混合Layout和混合精度优化,探索更低精度的量化(4bit/1bit),以及采用多级分块适配CPU多级Cache大小,最大化访存友好性,不断逼近推理侧的加速极限。

欢迎访问:

  • MegEngine WebSite:https://megengine.org.cn
  • MegEngine GitHub:https://github.com/MegEngine

参考文献:

[1] Kumar Chellapilla,Sidd Puri, Patrice Simard. High Performance Convolutional Neural Networks forDocument Processing. Tenth International Workshop on Frontiers in HandwritingRecognition, Université de Rennes 1, Oct 2006, La Baule (France).

[2] Ningning Ma, Xiangyu Zhang, Hai-Tao Zheng,Jian Sun. ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Efficient CNN ArchitectureDesign. The European Conference on Computer Vision (ECCV), 2018, pp. 116-131

[3] Lavin, A.and Gray, S. Fast algorithms for convolutional neural networks. In CVPR, 2016.

[4] Feng Shi,Haochen Li,Yuhe Gao,BenjaminKuschner,Song-Chun Zhu. Sparse Winograd Convolutional neural networks onsmall-scale systolic arrays. FPGA, Volume abs/1810.01973, 2019, Pages 118

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原始发表:2020-06-02,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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