圖引擎模塊(GE)由C++實(shí)現(xiàn)，位于前端模塊MindSpore/Tensorflow和底層硬件之間，起到承接作用。圖引擎模塊以ME/TF下發(fā)的圖作為輸入，然后進(jìn)行一系列的深度圖優(yōu)化操作，最后輸出一張可以在底層硬件上高效運(yùn)行的圖。GE針對(duì)昇騰AI處理器的硬件結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，做了特定的優(yōu)化工作，以此來充分發(fā)揮出昇騰AI處理器的強(qiáng)大算力。在進(jìn)行模型訓(xùn)練/推理時(shí)，GE會(huì)被自動(dòng)調(diào)用而用戶并不感知。GE主要由GE API和GE Core兩部分組成，詳細(xì)的架構(gòu)圖如下所示。

• GE API

  GE API是連接前端模塊ME/TF和GE Core的接口，負(fù)責(zé)GE Core中初始化、Session管理模塊的接口，支持運(yùn)行環(huán)境初始化，Session創(chuàng)建、銷毀，圖添加執(zhí)行。

• GE Core

  GE Core是GE的核心模塊，負(fù)責(zé)整個(gè)訓(xùn)練過程中的圖管理。GE Core中的圖處理可細(xì)分為六大步驟，分別是圖準(zhǔn)備、圖拆分、圖優(yōu)化、圖編譯、圖加載和圖執(zhí)行，對(duì)于ME下發(fā)的每一張圖都會(huì)經(jīng)過這六個(gè)步驟的操作，最終得到可以直接在底層硬件上高效執(zhí)行的圖。

  • 圖準(zhǔn)備 & 整圖優(yōu)化

    完成整圖級(jí)別的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和優(yōu)化，涉及到IR庫及算子庫。使用IR庫中算子的InferShape函數(shù)，完成整圖的Shape推導(dǎo)，以便后續(xù)申請(qǐng)內(nèi)存；同時(shí)根據(jù)算子的聚合屬性，完成某些算子的聚合優(yōu)化，如allreduce算子，會(huì)按照聚合參數(shù)，將若干各參數(shù)對(duì)應(yīng)梯度的allreduce算子聚合為一個(gè)，以此減少通訊耗時(shí)。

  • 圖拆分

    昇騰AI處理器是一種異構(gòu)芯片，含有CPU(AICPU)和向量計(jì)算部件AICORE，圖中每個(gè)算子會(huì)按照開銷模型選擇執(zhí)行的核心，此階段會(huì)對(duì)算子進(jìn)行最優(yōu)的核心分配，每種核心對(duì)應(yīng)軟件上的一個(gè)抽象引擎；按照之前對(duì)各算子的引擎分配，以引擎為邊界，將整圖拆分為若干子圖，在圖邊界算子上插入相應(yīng)的Placeholder算子以做標(biāo)識(shí)，之后的優(yōu)化、編譯、加載操作均會(huì)以子圖為單位進(jìn)行，這樣可以有效減少優(yōu)化過程的耗時(shí)。

  • 子圖優(yōu)化

    根據(jù)子圖所屬引擎，調(diào)用不同的優(yōu)化器接口執(zhí)行優(yōu)化。為了充分發(fā)揮昇騰AI處理器中AICORE模塊的算力，在AICORE內(nèi)CUBE單元進(jìn)行計(jì)算的算子會(huì)采用一種5D的數(shù)據(jù)格式，圖優(yōu)化階段會(huì)對(duì)相應(yīng)算子進(jìn)行4D/5D的類型轉(zhuǎn)換；為了進(jìn)一步發(fā)揮CUBE單元的算力，減少數(shù)據(jù)搬運(yùn)次數(shù)，GE會(huì)對(duì)某種范式的算子連接進(jìn)行融合操作，此步驟也在圖優(yōu)化階段進(jìn)行；對(duì)所有子圖優(yōu)化之后，需進(jìn)行算子運(yùn)行屬性計(jì)算，以計(jì)算輸入輸出內(nèi)存大小。

  • 圖編譯 & 圖加載

    GE采用即時(shí)算子編譯技術(shù)，即按照實(shí)際網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)即時(shí)編譯生成算子可執(zhí)行程序，同時(shí)完成內(nèi)存復(fù)用與內(nèi)存分配、流分配、算子可執(zhí)行程序加載等。每個(gè)算子執(zhí)行任務(wù)綁定到特定的流上，同一個(gè)流的任務(wù)是串行執(zhí)行的，不同流上的任務(wù)可以并行執(zhí)行。圖加載階段按照引擎歸屬的runtime，將子圖加載到硬件上準(zhǔn)備執(zhí)行。

  • 圖執(zhí)行

    最終在硬件上執(zhí)行子圖，并返回相應(yīng)的輸出值。為了提高運(yùn)行效率，圖執(zhí)行階段提供了一種下沉模式，可以在底層硬件上連續(xù)運(yùn)行多輪再返回輸出值，以此減少從底層硬件拷貝數(shù)據(jù)的次數(shù)。

在訓(xùn)練/推理過程中，上述過程會(huì)自動(dòng)執(zhí)行，通過上述圖操作，GE可以將前端下發(fā)的圖轉(zhuǎn)換為一種可以在昇騰AI處理器上高效運(yùn)行的圖模式。

• 安裝說明
  • 安裝GE
  • 源碼安裝
  • 社區(qū)
  • 貢獻(xiàn)

安裝說明

安裝GE

GE內(nèi)嵌在MindSpore/Ascend安裝包中，MindSpore/Ascend安裝完畢后，GE以動(dòng)態(tài)庫的方式被調(diào)用。

源碼安裝

GE也支持由源碼編譯，進(jìn)行源碼編譯前，首先確保你有昇騰910 AI處理器的環(huán)境（可通過昇騰開發(fā)者社區(qū)獲?。?，同時(shí)系統(tǒng)滿足以下要求：

• GCC >= 7.3.0
• CMake >= 3.14.0
• Autoconf >= 2.64
• Libtool >= 2.4.6
• Automake >= 1.15.1

編譯完成后會(huì)生成幾個(gè)動(dòng)態(tài)庫，他們會(huì)鏈接到MindSpore/Ascend中執(zhí)行，無法單獨(dú)運(yùn)行。

1. 下載GE源碼。

   GE源碼托管在碼云平臺(tái)，可由此下載。

   git clone https://gitee.com/mindspore/graphengine.git
   cd graphengine

2. 在GE根目錄下執(zhí)行下列命令即可進(jìn)行編譯。

   bash build.sh

   • 開始編譯之前，請(qǐng)確保正確設(shè)置相關(guān)的環(huán)境變量。
   • 在build.sh的腳本中，會(huì)進(jìn)行git clone操作，請(qǐng)確保網(wǎng)絡(luò)連接正常且git配置正確。
   • 在build.sh的腳本中，默認(rèn)會(huì)8線程編譯，如果機(jī)器性能較差，可能會(huì)編譯失敗?？梢酝ㄟ^-j{線程數(shù)}來控制線程數(shù)，如bash build.sh –j4。

3. 完成編譯后，相應(yīng)的動(dòng)態(tài)庫文件會(huì)生成在output文件夾中。

更多指令幫助，可以使用：

bash build.sh –h

如果想清除歷史編譯記錄，可以如下操作：

rm -rf build/ output/
bash build.sh

社區(qū)

• MindSpore Slack?- 可以提問和找答案。

貢獻(xiàn)

歡迎參與貢獻(xiàn)，更多信息詳見Contributor Wiki。

路標(biāo)

以下將展示graphengine近期的計(jì)劃，我們會(huì)根據(jù)用戶的反饋訴求，持續(xù)調(diào)整計(jì)劃的優(yōu)先級(jí)。

總體而言，我們會(huì)努力在以下幾個(gè)方面不斷改進(jìn)。

1、完備性：Cast/ConcatV2算子支持輸入數(shù)據(jù)類型為int64的常量折疊；

2、完備性：onnx parser支持一對(duì)多映射；

3、架構(gòu)優(yōu)化：ATC解耦并遷移至parser；

4、易用性：提供tensorflow訓(xùn)練的checkpoint文件轉(zhuǎn)pb文件的一鍵式轉(zhuǎn)化工具；

5、易用性：提供一鍵式本地編譯環(huán)境構(gòu)建工具；

6、可維測(cè)：ATC轉(zhuǎn)換生成的om模型包含框架信息、cann版本信息和芯片信息等；