Paddle 算子优化指南
背景介绍
在训练深度学习模型时,算子的执行效率直接影响着整体的训练速度。例如在图像分类任务中,卷积算子的优化就尤为重要。
通常来说,模型训练可以分为前向计算、反向传播、优化器更新等几个阶段。相应地,我们也可以将算子分为前向算子、反向算子和优化器相关算子。其中前向算子和反向算子是最重要的两类。
为了测试不同算子的执行效率,Paddle 提供了 OP Benchmark 的工具。它可以准确地测量不同 CUDA Kernel 的执行时间,方便我们比较优化前后算子的性能提升。
优化技巧
CUDA 通用优化技巧
CUDA 提供了很多我们可以借鉴的通用优化方法,这些技巧可以大大提升 Kernel 的执行效率。
首先是向量化计算。CUDA 中提供了一组矢量 intrin 函数,例如 vadd,vmul 等。通过这些函数,我们可以将 scalar 运算扩展到矢量计算上,一个时钟周期内完成多个数据的运算。相比于纯 scalar 计算,向量化可以大幅提升算子的吞吐率。但需要注意合理安排 register 的使用。
另一个重要技巧是使用 Shared Memory。我们可以在 Kernel 函数中,使用shared关键字申请一块 Shared Memory。通过将频繁访问的数据缓存到这块内存中,Kernel 可以获得比全局内存更高得多的访问带宽。但是 Shared Memory 的容量有限,且存在 bank conflict 的问题,需要仔细设计。
针对同一个 warp 中的线程,可以使用 Warp Shuffle 技术进行通信。Warp Shuffle 可以通过一条指令就交换 warp 中不同线程的数据,避免了访问全局内存。但需要硬件支持该特性。
利用 Loop Unrolling 也是非常常见的优化手段。我们可以通过#pragma unroll 或 template 展开循环,减少循环的迭代次数。这可以减少 instruction 计数,隐藏分支预测的错误。但是 register 的使用也会增加,需要权衡。
最后,针对一些边界情况,我们还可以通过特化实现避免不必要的计算,起到优化的作用。例如输入为 0 时可以直接返回,跳过后续耗时的计算。
Paddle 内置优化技巧
除了借鉴 CUDA 的通用优化技巧,Paddle 自己也提供了许多强大的优化工具,可以充分利用。
首先是线程配置优化。Paddle 提供了 gpu_launch_config.h 头文件,其中定义了大量宏和模板,可以自动计算启动 Kernel 时的最佳线程数和块数。合理的线程配置可以大大提升运算效率。
另一个重要工具是 Warp 级别的优化函数。在 math_cuda_utils.h 中,定义了一组 Warp 级的聚合和广播函数。通过它们,可以避免直接访问全局内存,提升性能。但需要注意 Warp 大小和硬件支 持。
如果想快速构建一个高性能的自定义 Kernel,KP 工具库是不二之选。它提供了模块化的算子开发 API,可轻松构建高效的内核代码。Cependant,需要掌握其使用方法。
快速整型除法也是重要的优化手段。Paddle 提供 fast_divmod.h 头文件,实现了非常高效的整数除法运算。这可以大幅加速求模和商运算。
最后,我们还可以发挥 C++模板特性的力量。例如通过模板参数和#pragma unroll 进行循环展开,就可以减少 instruction 数,提升性能。
熟练运用这些 Paddle 内置工具,可以极大提高我们的算子优化效率。另外 Paddle 还提供了 cuBLAS,Thrust 等第三方库,也可以根据需求进行应用。
使用第三方库
除了 CUDA 和 Paddle 内置的优化资源外,一些第三方库也可以提供强大的支持,帮助我们进行算子优化。
其中,cuBLAS 库是必须掌握的重要工具。对于矩阵乘法等运算,直接调用 cuBLAS 的实现往往能达到最优性能。其内部针对 GPU 架构进行了详尽的优化。值得注意的是,要选择合适的计算精度,否则可能达不到最佳效果。
Thrust 也是 Paddle 内置的重要第三方库。它提供了大量并行计算算法,包括排序、扫描、Reduce 等。对一些通用计算模式,使用 Thrust 实现可以简化开发,达到很高的性能。需要注意它要求 CUDA runtime 的支持。
除此之外,NVIDIA 还提供了 cuSparse 用于稀疏矩阵计算,cuDNN 用于深度学习加速等专用库。根据实际需求,都可以尝试进行应用。但需要注意版本兼容性。
总之,合理利用这些第三方库的成果,既可以提升自身的开发效率,也可以减少重复工作,集中精力提升定制化优化的部分。但需要关注版本兼容性,并了解参数选择的细节。
测试方法
进行算子优化,优化效果的正确验证也非常重要。我们主要关注 GPU Kernel 的性能,所以可以使用 Paddle 自带的 OP Benchmark 工具进行测评。
OP Benchmark 可以精确地测量不同 CUDA Kernel 的执行时间。我们需要在相同硬件环境下,分别测试优化前和优化后的 Kernel,获取它们的运行时间。
具体来说,建议执行以下步骤:
- 在 Server 端准备好 OP Benchmark 的运行环境,确保硬件环境一致。
- 在优化前后,使用相同的执行配置运行 OP Benchmark,调用相同的 Kernel。
- 从 OP Benchmark 的输出报告中,记录相应 Kernel 的执行时间。
- 比较优化前后相同 Kernel 的执行时间,计算其速度提升比例。 多次运行取平均值,以降低测量误差。
- 最后,根据速度提升比例,判断优化效果。
按照这一流程,我们可以客观准确地验证算子运算核心的优化效果。
优化流程
理解了优化的方方面面,我们来看看具体优化一个算子可以遵循的流程。
- 根据基本要求,确定要优化的算子类型和目标(前向、反向等)。
- 理解算子的 mathematica 原理,分析当前实现的优化瓶颈。
- 研究可以应用的优化技巧,列出可能的优化思路。
- 在本地环境,针对瓶颈点编写新的 CUDA Kernel。多次调试验证其正确性。
- 使用 OP Benchmark 测试新旧 Kernel 的性能,确保达到预期提升。
随着经验积累,相信我们一定可以逐步提高算子优化的能力!