『算法理论学』深度学习推理加速方法之网络层与算子融合

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出自CSDN博客专家&知乎深度学习专栏作家@小宋是呢

『算法理论学』深度学习推理加速方法之网络层与算子融合

任何事物都有连续性 --《极简主义》范式三:保持连续性的思维可以事半功倍

0.引子

在深度学习推理方面有多种提速方法,如模型剪枝量化与层算子融合等。

网络层与算子融合是非常有效的方法,本文将配合TensorRT与tflite推理框架介绍下网络层与算子融合的原理与应用。

1.融合理论

下面配合TensorRT介绍下网络层与算子融合的原理。

这是一个原始的Inception Block,首先input后会有多个卷积,卷积完后有BiasReLU,结束后将结果concat到一起,得到下一个input。我们一起来看一下使用TensorRT后,这个原始的计算图会被优化成了什么样子。

首先,在没有经过优化的时候Inception Block如Figure1所示:

第二步,对于网络结构进行垂直整合,即将目前主流神经网络的conv、BN、Relu三个层融合为了一个层,所谓CBR,合并后就成了Figure2中的结构。

第三步,TensorRT还可以对网络做水平组合,水平组合是指将输入为相同张量和执行相同操作的层融合一起。

最后,对于concat层,将contact层的输入直接送入下面的操作中,不用单独进行concat后在输入计算,相当于减少了一次传输吞吐,然后就获得了如Figure4所示的最终计算图。

通过上述的一些操作,网络图由Figure1简化为了Figure4的形式。通过融合的操作,使得

1.网络层数减少,数据通道缩短

2.相同结构合并,使得数据道路变宽

3.更高效利用GPU资源

2.tflite 算子融合

新版本的TensorFlow Lite 将更细化的一系列 TensorFlow 算子(本身由复合算子组成,如 LSTM)融合并优化单个可执行的 TensorFlow Lite 单元中,从而在效率和性能上达到理想效果。



此外,这项新功能还支持 TensorFlow Keras LSTM 算子之间的无缝转换,这也是呼声最高的功能之一。更为方便的是,现在还可以将用户定义的循环神经网络 (RNN) 转换插入 TensorFlow Lite!

让算子融合更加高效

如前文所述,TensorFlow 算子通常由多个更加细化的原始算子组成,例如 tf.add。这样的设计对于实现一定程度的复用性非常重要,并且可让用户根据现有单元自由组穿件算子。复合算子的一个例子是 tf.einsum。执行复合算子与执行组合中的每个算子的效果相同。


但是,如果要满足效率需求,我们通常会将一组更细化的算子计算“融合”到单个算子中。

融合算子的另一项用途是提供高阶接口,以定义量化等复杂转换,否则此类转换将无法实现,或难以在更细化的层面上完成。

TensorFlow Lite 中融合算子的具体示例包括各种 RNN 算子,如单向和双向序列 LSTM、卷积(conv2d、加偏置、ReLU)以及全连接(Matmul、加偏置、ReLU)等。

到目前为止,将 TensorFlow 的算子和 TensorFlow Lite 的算子进行融合,仍具有相当的挑战性!


开箱即用的 RNN 转换和复合算子支持开箱即用的 RNN 转换
现在,我们支持将 Keras LSTM 和 Keras 双向 LSTM 转换为复合 TensorFlow 算子。如要获取基于 RNN 的模型以利用 TensorFlow Lite 中的高效 LSTM 融合算子,这是最简单的方式。请参阅此 Colab,了解如何通过 TensorFlow Lite 解释器进行端到端 Keras LSTM 到 TensorFlow Lite 的转换和执行。


此外,我们通过提供连接至基础架构转换的便捷接口,实现了到其他任意 TensorFlow RNN 实现的转换。您也可查看此功能与使用 lingvo 的 LSTMCellSimple 和 LayerNormalizedLSTMCellSimple RNN 实现相关的数个示例。


如需获取更多信息,请查看我们的 RNN 转换文档。


注:目前,我们致力于对 TensorFlow Lite 的 LSTM 算子添加量化支持。我们将在未来推出相关成果。

扩展至其他复合算子
我们扩展了 TensorFlow Lite 转换器,以便将其他复合 TensorFlow 算子转换为现有或自定义的 TensorFlow Lite 算子。


要实现 TensorFlow 算子融合至 TensorFlow Lite,需执行以下步骤:

  1. 将复合算子打包至 tf.function 中。在 TensorFlow 模型源代码中,使用 experimental_implements 函数注释标识复合算子并将其抽象为 tf.function。
  2. 编写转换代码。从概念上看,转换代码用已融合算子替换了此接口的复合实现。在 prepare-composite-functions 传递中,插入转换代码。
  3. 调用 TensorFlow Lite 转换器。使用 TFLiteConverter.from_saved_model API 转换为 TensorFlow Lite。

-1.参考

-1.0:developer.nvidia.com/zh-cn/tenso…

-1.1:zhuanlan.zhihu.com/p/110934202

-1.2:mp.weixin.qq.com/s/KrlMxmO6X…

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转载自juejin.im/post/7000407308828147720

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