打破算力边界：算子融合和矩阵分块助力大模型腾飞！

2023-12-13 23:28:21

深度学习的崛起与大模型的优化

算子融合：突破算力瓶颈

随着深度学习技术蓬勃发展，模型规模不断扩大，对算力的需求也随之水涨船高。算子融合应运而生，它是一种优化技术，可以将多个算子融合为一个算子，减少数据在内存中移动的次数，从而提高计算效率。

举个例子，假设我们需要执行一个卷积操作和一个池化操作，传统方法需要将数据从卷积层移动到池化层，然后移动到输出层。而通过算子融合，我们可以将卷积和池化操作融合为一个算子，一次性完成所有操作，大大减少了数据移动的次数，提升了计算效率。

代码示例：

import torch

# 传统方法
conv = torch.nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
pool = torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
output = pool(conv(x))

# 算子融合方法
conv_pool = torch.nn.Sequential(
    torch.nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
    torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
)
output = conv_pool(x)

矩阵分块：充分利用计算资源

大模型通常包含庞大的矩阵，矩阵分块技术可以将大矩阵分解为多个小矩阵，然后并行计算这些小矩阵，最后将计算结果聚合起来得到最终结果。

就像一个乐队中每个乐器演奏不同的音符，共同谱写出一首美妙的曲子，矩阵分块将大矩阵分解成多个小矩阵，充分利用不同的计算核心，协同工作，提高计算效率。

代码示例：

import torch

# 传统方法
matrix = torch.randn(1024, 1024)
result = torch.sum(matrix)

# 矩阵分块方法
num_chunks = 4
chunk_size = matrix.shape[0] // num_chunks

chunks = torch.chunk(matrix, num_chunks, dim=0)
results = [torch.sum(chunk) for chunk in chunks]
result = sum(results)

FlashAttention：算子融合和矩阵分块的完美结合

FlashAttention是一种大模型优化技术，它将算子融合和矩阵分块两种技术巧妙结合，实现了大模型的快速训练和推理。

FlashAttention就像一个高效的建筑团队，将大模型这个庞大的工程项目分解成一个个小模块，每个模块由不同的计算团队并行施工，最后将各个模块组合起来，完成整个工程。这种协同合作的方式大大提高了大模型的训练和推理速度。

代码示例：

import torch

# FlashAttention模型
class FlashAttention(torch.nn.Module):
    def __init__(self, embed_dim, num_heads):
        super(FlashAttention, self).__init__()

        self.embed_dim = embed_dim
        self.num_heads = num_heads

        self.query = torch.nn.Linear(embed_dim, embed_dim)
        self.key = torch.nn.Linear(embed_dim, embed_dim)
        self.value = torch.nn.Linear(embed_dim, embed_dim)

    def forward(self, x):
        # 算子融合
        qkv = torch.cat([self.query(x), self.key(x), self.value(x)], dim=-1)

        # 矩阵分块
        num_chunks = 4
        chunk_size = qkv.shape[0] // num_chunks

        chunks = torch.chunk(qkv, num_chunks, dim=0)
        results = [self._attention(chunk) for chunk in chunks]
        result = torch.cat(results, dim=0)

        return result

    def _attention(self, x):
        # ...