12.12

2023-12-13 06:26:13

CUDA中如何写Softmax？某个参数过大如何解决？

在CUDA中实现Softmax函数通常涉及两个主要步骤：计算每个元素的指数值，然后按行（或按列，取决于数据布局）对这些指数值进行规范化。由于CUDA主要用于在GPU上执行并行计算，因此实现Softmax时要特别注意线程和内存管理。

CUDA中Softmax的实现步骤

计算指数： 对输入张量的每个元素计算指数。这通常是一个逐元素操作，可以很好地并行化。
求和： 计算每行（或每列）的指数之和。这个步骤可能需要跨线程的通信和同步。
规范化： 将每个元素的指数值除以其所在行（或列）的总和。这再次是一个逐元素操作。

遇到的挑战和解决方案

数值稳定性： 在计算指数时，如果输入值很大，可能会导致数值不稳定（例如，上溢）。解决这个问题的一个常见方法是在计算指数之前，从每行（或每列）的元素中减去该行（或该列）的最大值。
```
cpp
exp(x_i - max(x)) / sum(exp(x_i - max(x)))
```
这里 x_i 是输入张量中的元素，max(x) 是同一行（或列）中的最大值。
内存访问模式： 由于GPU的内存访问模式（尤其是对于共享内存的利用），可能需要对输入数据进行适当的重排，以优化性能。
线程和块的设计： 合理安排CUDA线程和块的大小和数量，以充分利用GPU的并行处理能力，同时避免资源浪费。

示例代码

这是一个简单的Softmax实现示例。请注意，实际生产代码可能需要更多的优化和错误检查。

cpp
__global__ void softmax_kernel(float *input, float *output, int rows, int cols) {
    // 确定当前线程应处理的行和列
    int row = blockIdx.x;
    int col = threadIdx.x;

    // 逐行处理
    if (row < rows && col < cols) {
        // 首先找到行中的最大值
        float max_val = -FLT_MAX;
        for (int i = 0; i < cols; i++) {
            if (input[row * cols + i] > max_val) {
                max_val = input[row * cols + i];
            }
        }

        // 计算指数和
        float sum = 0.0;
        for (int i = 0; i < cols; i++) {
            sum += exp(input[row * cols + i] - max_val);
        }

        // 计算并写入输出
        output[row * cols + col] = exp(input[row * cols + col] - max_val) / sum;
    }
}

这个示例在一个简单的水平上实现了Softmax，但没有利用共享内存和更复杂的内存访问模式来优化性能。在实际应用中，可能需要进一步的优化来提高效率。

MLIR和ONNX有了解过吗？

MLIR（Multi-Level Intermediate Representation）和ONNX（Open Neural Network Exchange）。它们都是与机器学习和神经网络相关的技术，但用途和目的各不相同。

MLIR（Multi-Level Intermediate Representation）

MLIR是一个多级中间表示框架，由Google开发，用于编译器和机器学习系统的设计和实现。MLIR的主要特点包括：

多级表示： MLIR支持不同级别的抽象，从高级算法到低级机器指令。
可扩展性： MLIR允许开发者定义自己的语言和转换规则，使其非常灵活和可扩展。
优化： MLIR可以用来进行各种优化，包括但不限于循环变换、数据布局优化等。
与现有框架的集成： MLIR旨在与现有的编译器和机器学习框架（如LLVM、TensorFlow等）集成。

ONNX（Open Neural Network Exchange）

ONNX是一个开放格式，用于表示机器学习模型，由Microsoft、Amazon、Facebook等公司共同开发。ONNX的主要特点包括：

跨框架兼容性： ONNX旨在使不同的机器学习框架（如PyTorch、TensorFlow、Scikit-learn等）能够交换模型。
标准化模型格式： ONNX提供了一种标准化的方式来表示模型，包括网络结构和参数。
部署简化： 通过使用ONNX，开发者可以更容易地将模型部署到不同的硬件和平台上。
生态系统支持： 许多工具和库支持ONNX格式，包括模型转换工具、可视化工具和性能优化工具。

MLIR和ONNX的区别和关联

目的不同： MLIR主要关注于编译器和代码转换的各个层面，而ONNX更多关注于模型格式的标准化和跨框架兼容性。
使用场景不同： MLIR可以在编译器层面上优化代码，适用于机器学习模型的开发和优化过程，而ONNX更多应用于模型的共享、交换和部署。
互补性： MLIR可以帮助优化和生成更高效的机器学习模型代码，这些代码可以导出为ONNX格式，以利用ONNX提供的跨平台部署优势。

总的来说，MLIR和ONNX虽然服务于机器学习领域，但它们关注的重点不同，二者可以在某些场景下互相补充。

ONNX Runtime支持在多种硬件上进行推理，说明具体的实现机制

ONNX Runtime 是一个高性能的推理引擎，它为 ONNX（Open Neural Network Exchange）格式的模型提供跨平台和跨硬件的支持。ONNX Runtime 的核心优势之一是它的灵活性和扩展性，允许它在多种硬件上运行，这包括 CPU、GPU、FPGA，以及专用的神经网络处理器。下面是 ONNX Runtime 如何在不同硬件上实现推理的具体机制：

1. 硬件抽象层

ONNX Runtime 使用硬件抽象层来统一不同硬件平台的接口。这意味着，不管底层硬件是什么，上层的推理引擎都可以以相同的方式调用计算功能。

2. 后端执行提供者

CPU： 对于 CPU，ONNX Runtime 可以利用高效的数学库（如 Intel MKL-DNN 或 OpenBLAS）来加速计算。
GPU： 对于 NVIDIA GPU，它使用 CUDA 和 cuDNN 库来执行深度学习操作。对于 AMD GPU，它可以利用 ROCm 平台。
其他专用硬件： 对于 FPGA 或专用的神经网络处理器（如 Intel Nervana、Google TPU 等），ONNX Runtime 可以通过这些硬件特定的 SDK 或 API 来实现优化。

3. 图优化和操作融合

在执行推理之前，ONNX Runtime 会优化神经网络模型的计算图。它会执行操作融合（将多个操作合并成一个更高效的操作）、常量折叠（预先计算固定值的操作）等优化，以减少运行时的计算负担。

4. 异构执行支持

ONNX Runtime 支持异构执行，这意味着它可以将不同的模型部分分配给最适合它们的硬件。例如，某些操作可能在 GPU 上执行得更快，而其他操作可能更适合 CPU 或专用硬件。

5. 动态计算图支持

对于具有动态行为的模型（如基于循环或条件的模型），ONNX Runtime 能够在运行时动态调整计算图，确保在各种硬件上有效运行。

6. 跨平台和容器支持

ONNX Runtime 可以在多种操作系统上运行，包括 Windows、Linux 和 macOS，且支持容器化部署（如使用 Docker），这增加了它的灵活性和可移植性。

通过这些机制，ONNX Runtime 能够实现高效且灵活的跨硬件推理，使得开发者可以针对其应用的需求和可用的硬件资源，选择最合适的推理策略。

总结一下TensorRT，ONNX Runtime等推理框架的组成架构，如果我们公司自己要为硬件开发一套推理框架，应该重点关注哪些部分？

TensorRT、ONNX Runtime 等推理框架为深度学习模型提供了高效的执行环境。它们的核心目标是优化模型的推理性能，同时保持灵活性以支持不同的硬件平台。下面是这些推理框架的组成架构概述，以及如果要为特定硬件开发推理框架应重点关注的方面。

TensorRT

TensorRT 是 NVIDIA 提供的一个用于深度学习推理的优化工具库，主要针对 NVIDIA GPU。其主要组件包括：

解析器（Parser）： 将不同格式的训练模型（如 TensorFlow、PyTorch）转换为 TensorRT 理解的内部格式。
优化器（Optimizer）： 进行图优化，比如层融合、精度校准、内存优化等，以减少推理延迟和内存使用。
运行时（Runtime）： 提供在GPU上执行优化模型的接口。
层和操作库： 针对 NVIDIA GPU 优化的深度学习操作库。

ONNX Runtime

ONNX Runtime 是一个跨平台的推理引擎，支持多种硬件。其主要组件包括：

模型格式支持： 支持 ONNX 标准格式的模型。
图优化： 对计算图进行优化，如操作融合、常量折叠等。
硬件抽象层： 通过硬件抽象层支持多种硬件（CPU、GPU、FPGA等）。
执行提供者（Execution Providers）： 适配不同硬件的插件或模块，如 CUDA、TensorRT、DirectML 等。
推理引擎： 执行优化后的模型，进行数据处理和计算。

开发自定义推理框架的重点关注部分

硬件兼容性： 理解目标硬件的能力，包括计算能力、内存架构等，以便优化计算操作和内存访问。
图优化： 实现高效的图优化技术，比如层融合、常量折叠、消除冗余计算等，以提升推理性能。
操作和层的实现： 根据硬件特性优化基础深度学习操作（如卷积、池化等），确保高效执行。
精度和数值稳定性： 提供不同的精度选项（如 FP32、FP16、INT8），并确保数值稳定性。
易用性和灵活性： 提供易于使用的 API，支持不同的模型格式和编程语言。
性能调优工具： 提供工具以帮助用户分析和优化模型的推理性能。
文档和社区支持： 提供详细的文档和用户支持，建立用户社区。
跨平台支持： 考虑支持不同的操作系统和环境（如云、边缘设备）。
安全性和隐私： 确保框架的安全性，尤其是在处理敏感数据时。

通过专注于这些关键领域，你的团队可以开发出一个适应特定硬件需求且高效的推理框架。

TensorRT如何进行自定义算子开发？

在TensorRT中开发自定义算子（Custom Layer 或 Custom Plugin）涉及几个关键步骤。自定义算子是在TensorRT中实现那些原生不支持的特定操作的方法。以下是开发自定义算子的一般过程：

1. 定义自定义算子类

首先，你需要定义一个类，它继承自 nvinfer1::IPluginV2 或其派生类（如 IPluginV2IOExt 或 IPluginV2DynamicExt），这取决于你的需求。例如，如果你的算子需要支持动态输入维度，你可能会选择 IPluginV2DynamicExt。

这个类需要实现一些关键的方法：

getOutputDimensions：确定算子输出的维度。
enqueue：实际执行算子计算的方法。
configureWithFormat：指定算子的数据类型和格式。
序列化和反序列化方法：允许算子的配置被保存和恢复。
clone：创建算子实例的深拷贝。

2. 实现前向和（可选）后向传递

前向传递（enqueue）： 在这里实现算子的前向计算逻辑。对于GPU实现，你通常会编写CUDA代码来执行计算。
后向传递（可选）： 如果你打算在训练过程中使用该算子，还需要实现反向传播逻辑。

3. 创建工厂函数

为了让TensorRT在解析模型时能够识别和创建你的自定义算子，你需要提供一个工厂函数。这通常涉及到实现 nvinfer1::IPluginCreator 接口和相应的注册机制。

4. 编译和链接

将你的自定义算子代码编译为动态链接库（.so、.dll或.dylib文件，取决于你的操作系统）。这通常涉及到编写适当的构建脚本。

5. 在TensorRT中使用自定义算子

在你的TensorRT推理代码中，加载并注册自定义算子的动态链接库，然后在构建推理引擎时引用这个算子。你可以通过序列化和反序列化机制将算子集成到ONNX模型或其他模型格式中。

重点注意事项

性能优化： 由于自定义算子直接影响整体模型的推理性能，因此需要对算子进行仔细的性能优化。
内存管理： 在CUDA编程中，正确的内存管理非常重要，以避免内存泄漏或访问冲突。
精度和稳定性： 确保算子在不同的精度（如FP32、FP16）下都能稳定运行。
测试和验证： 对自定义算子进行充分的测试，确保其正确性和效率。

通过遵循这些步骤，你可以为TensorRT开发有效的自定义算子，以支持特定的操作或优化模型性能。

TensorRT对模型实现了哪些推理优化？

TensorRT 是一个专门为深度学习推理而设计的优化工具库，它实现了多种优化技术来提高模型的运行效率和速度。以下是 TensorRT 实现的一些关键推理优化：

1. 层和张量融合（Layer and Tensor Fusion）

TensorRT 会自动将多个层合并成一个单一的层，减少内存访问和提高执行效率。例如，卷积、偏置和激活函数可以合并成一个单独的层。

2. 精度校准（Precision Calibration）

TensorRT 支持多种精度（包括 FP32、FP16 和 INT8）。它可以通过精度校准来降低模型的数值精度，这有助于减少模型的大小和提高推理速度，同时尽量保持准确性。

3. 动态张量内存（Dynamic Tensor Memory）

通过更有效地管理内存，TensorRT 能够优化内存使用，减少内存占用和提高内存访问速度。

4. 内核自动调优（Kernel Auto-Tuning）

TensorRT 对于 GPU 上的操作执行自动调优，选择最适合当前硬件配置的内核实现。

5. 多流和异步执行（Multi-Stream and Asynchronous Execution）

TensorRT 支持使用多个 CUDA 流进行并行推理，以及异步操作以提高资源利用率。

6. 图优化（Graph Optimization）

在编译期间，TensorRT 对模型的计算图进行优化，比如消除冗余的层和操作，合并可以简化的计算。

7. 动态形状和序列支持（Dynamic Shapes and Sequence Support）

TensorRT 可以优化具有动态输入形状和可变长度序列的模型，这对于某些应用（如自然语言处理）非常重要。

8. 专用硬件加速（Dedicated Hardware Acceleration）

针对特定 NVIDIA GPU 架构的优化，例如使用 Tensor Cores 进行加速。

9. 优化内存分配（Optimized Memory Allocation）

高效的内存分配策略，减少运行时的内存需求。

10. 模型剪枝（Model Pruning）

去除对推理结果贡献不大的层或权重，以减少计算负担。

这些优化可以显著提高模型在特定硬件（尤其是 NVIDIA GPU）上的推理速度和效率，使得 TensorRT 成为高性能深度学习推理的一个重要工具。

算子融合为什么能加速推理，优化了哪一部分？TensorRT用到了哪些算子融合？算子融合在推理框架中是如何实现的？

算子融合（Operator Fusion）是深度学习推理优化中的一个重要技术，它通过合并多个操作来加速模型推理。这种优化能够显著提高模型的执行效率，主要优化了以下部分：

1. 减少内存访问

算子融合减少了中间数据（即各个操作间传递的数据）的内存读写次数。在未融合的情况下，每个操作都可能需要从内存中读取输入数据并将输出写回内存。通过融合，这些操作可以在寄存器或共享内存中直接交换数据，减少了对全局内存的访问，从而降低了延迟。

2. 提高计算效率

算子融合还可以减少计算中的冗余。例如，如果两个连续的操作都涉及相似的计算步骤，通过融合它们可以消除这种重复，从而提高整体的计算效率。

3. 减少内核启动开销

每个CUDA内核的启动都有一定的开销。通过将多个操作融合到一个内核中，可以减少内核启动的次数，从而降低这部分开销。

TensorRT 中的算子融合示例

TensorRT 使用算子融合来优化深度学习模型，一些常见的融合包括：

卷积 + 偏置 + 激活（ReLU等）： 这些操作通常在神经网络中连续出现，可以合并为单个高效的操作。
批归一化（Batch Normalization）融合： 将批归一化参数融合到前面的卷积层中。
元素级操作融合： 如加法、乘法等简单操作，可以与前面的操作合并。

实现算子融合的方法

在推理框架中，算子融合通常通过以下步骤实现：

分析计算图： 首先分析模型的计算图，识别可以融合的操作。
确定融合策略： 根据操作的特性和硬件的能力，确定最优的融合策略。
生成融合内核： 编写新的CUDA内核（或其他适用的内核），这个内核将执行原本由多个操作完成的工作。
替换原有操作： 在计算图中用新的融合内核替换原有的单独操作。
测试和验证： 确保融合后的操作在功能上与原始操作等价，并检查性能提升。

算子融合是深度学习推理优化的关键技术之一，它通过减少内存访问、提高计算效率以及减少内核启动开销，显著提升了模型的推理性能。在TensorRT等高性能推理框架中，算子融合是常用的优化手段。

TVM的整体结构？如何用TVM进行开发？

TVM 是一个开源的端到端机器学习编译器框架，用于将深度学习模型优化并编译成高效的可执行代码，以支持多种硬件后端。TVM 的目标是提供一种灵活且高效的方式来自动优化和部署深度学习模型。

TVM 的整体结构

TVM 的架构包含以下几个关键组件：

前端： TVM 支持多种深度学习框架作为其前端，如 TensorFlow、PyTorch、MXNet、Keras 等。这些前端用于将训练好的模型转换成 TVM 可以理解的格式。
中继（Relay）IR： Relay 是 TVM 的中间表示（Intermediate Representation）。它是一个功能强大的静态类型函数式IR，用于表示深度学习模型。
自动调度器（Auto-scheduler）和自动调优（Auto-tuning）： TVM 使用机器学习技术自动找到最优的代码变换和调度策略，以适应不同的硬件后端。
TE（Tensor Expression）语言： 用于描述张量操作的低层次优化语言，允许开发者手动编写和调优低层次的计算。
硬件后端： TVM 支持多种硬件后端，包括 CPU、GPU、FPGA 等。
图运行时（Graph Runtime）/虚拟机： 用于执行优化后的模型代码。

使用 TVM 进行开发的步骤

模型导入： 将预训练的深度学习模型导入到 TVM。这可以通过使用 TVM 提供的前端接口完成，支持多种流行的框架。
模型优化： 使用 Relay IR 表示模型，并进行图级优化，如算子融合、常量折叠等。
自动调优（可选）： 使用 TVM 的自动调优工具来寻找最优的低层次计算调度。这一步是通过大量的实验来找到最佳的代码配置。
代码生成： 将优化后的模型编译为特定硬件的可执行代码。
模型部署： 在目标硬件上部署和运行编译后的模型。
调试和性能分析（可选）： 如果需要，进行调试和性能分析，以进一步优化模型的执行效率。

TVM 的关键优势在于其能够自动优化模型以适应各种硬件后端，无需手动调整代码。这使得它在跨平台深度学习模型部署中非常有用。TVM 社区也非常活跃，不断地提供新的功能和优化。

手撕Transformer

简单介绍Transformer的基本架构:

Transformer主要由Encoder和Decoder两个模块组成。

Encoder采用多层堆叠的自注意力机制,用于学习序列中字符之间的关系。自注意力机制允许字符与输入序列中的任何字符建立联系,而不像RNN那样局限于前后字符。

Decoder和Encoder类似,同样采用自注意力机制。另外它还引入了从Encoder输出的锚码(context vectors)计算得到的交叉注意力权重,将Encoder提供的上下文信息用于预测下一个字符。

说明注意力机制的工作原理:

注意力机制计算Q(Query)、K(Key)、V(Value)三者的内积,得到注意力权重矩阵。这里Q通常是 Decoder 的第 l 层 hidden 状态,K和V来自于Encoder最后一层的输出。

然后对注意力权重矩阵应用softmax做归一化,得到注意力分布。这可以理解为Encoder输出对Decoder每一层的重要程度。最后注意力分布与V作点积,得到context vector。

RNN难以处理长依赖关系的问题:

RNN存在梯度消失或爆炸问题,难以胜任长序列的处理。随着序列长度增加,其表现会越来越差。而Transformer利用注意力机制可以自由地联系序列中的任意位置,较好解决了这个问题。

位置编码的作用:

位置编码可以为每个位置注入一些关于它们相对位置的信息。这在Transformer模型中很重要,因为它没有recurrent连接,不像RNN那样捕获序列中位置信息。一般采用正弦函数和余弦函数来对位置进行编码。

Transformer在NLP中的应用:

Transformer较好解决了长距离依赖问题,且注意力机制能更全面捕获全局上下文。这让其在机器翻译、语言理解等NLP任务中表现出色。

Transformer在视觉和音频中的应用:

如视觉目标检测任务加入坐标位置编码后也可以有效捕获图像全局信息;音频生成任务中Transformer也显示出强大能力。

Transformer的 limitation 和未来发展:

计算开销大,难以处理极长序列。未来可以研究注意力机制的改进,加入可解释机制,利用空间位置信息等技术提升Transformer。

准备简单Transformer结构图:

                  Input
         Position Encoding
                  +
                   |
             Encoder Block x N
                  |
         Context Vectors  
                  |
            Decoder Block x N
                  |
            Output Tokens

简单的伪代码来说明Transformer的主要算法流程:

// Encoder

// 输入序列插入位置编码
Input += Position Encoding

for block in num_blocks:

// Self-Attention
Q = Input
K = Input
V = Input

Attention_Score = Softmax(QK^T)
Context = Attention_ScoreV

// Add & Norm
Input = LayerNorm(Context + Input)

// Feed Forward
FFN_input = Input
FFN_output = FFN(FFN_input)

// Add & Norm
Input = LayerNorm(FFN_output + Input)

// Decoder

for block in num_blocks:

// Self-Attention
Q = Current_Input
K = Current_Input
V = Current_Input

Attention_Score = Softmax(QK^T)
Context = Attention_ScoreV

// Add & Norm
Current_Input = LayerNorm(Context + Current_Input)

// Encoder-Decoder Attention
Q = Current_Input
K = Encoder_Output
V = Encoder_Output

Attention_Score = Softmax(QK^T)
Context = Attention_ScoreV

// Add & Norm
Current_Input = LayerNorm(Context + Current_Input)

// FFN
FFN_input = Current_Input
FFN_output = FFN(FFN_input)

// Add & Norm
Current_Input = LayerNorm(FFN_output + Current_Input)

// 输出
Output = Softmax(Current_Input)

// Vision Transformer

// 输入图像经过预处理得到序列化的patch embeddings
Input += Position Encoding

for block in num_blocks:

// Self-Attention
Q = Input
K = Input
V = Input

Attention_Score = Softmax(QK^T/sqrt(dim))
Context = Attention_ScoreV

// Add & Norm
Input = LayerNorm(Context + Input)

// FFN
FFN_input = Input
FFN_output = FFN(FFN_input)

// Add & Norm
Input = LayerNorm(FFN_output + Input)

// 输出
Output = Linear(Input)

特点:

输入图像分片为patch,每个patch经embedding后形成序列。
对序列加上位置编码,输入Transformer Encoder。
Encoder每个Block内进行self-attention和FFN,计算全局上下文。
输出经过全连接后进行分类或检测任务。

不同点:

输入为图像patch序列而不是文本序列。
使用相对位置编码转换绝对坐标。
计算self-attention时采用缩放式DotProduct attention。
输出后接线性层进行视觉任务预测。

以上通过简化的流程图,概括了Vision Transformer的基本思想和计算过程。它与NLP Transformer在架构上类似,但考虑了视觉特定问题进行了一定改进。

文章来源:https://blog.csdn.net/weixin_67051070/article/details/134956174
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