昇腾 CANN TBE 算子开发方式浅析

人工智能

2023-09-17 10:10:29

前言

华为昇腾 CANN TBE（Tensor Boost Engine）是一款高效灵活的算子开发框架，为开发者提供了丰富的算子开发 API 和算子库，能够帮助开发者快速构建高性能、低功耗的深度学习模型。

本文将详细介绍昇腾 CANN TBE 算子开发方式，从算子开发的整体流程到具体实践，都会有详细的说明。本文内容丰富，适合华为昇腾 CANN 开发者学习参考。此外，文章还提供了大量的实例和代码示例，帮助开发者快速上手 TBE 算子开发。

算子开发流程

昇腾 CANN TBE 算子开发主要分为以下几个步骤：

定义算子接口：定义算子的输入输出数据类型、形状和属性。
实现算子计算逻辑：实现算子的计算逻辑，包括前向计算、反向计算和推理计算。
编译算子：将算子代码编译为昇腾芯片可执行的代码。
集成算子：将编译后的算子集成到昇腾 CANN 框架中。
测试算子：测试算子的功能和性能。

算子开发实践

定义算子接口

算子接口定义了算子的输入输出数据类型、形状和属性。接口定义应遵循以下原则：

输入输出数据类型： 支持昇腾 CANN 支持的所有数据类型，包括 FP32、FP16、INT8 等。
形状： 支持任意形状的输入输出数据，包括标量、向量、张量等。
属性： 支持自定义算子属性，例如卷积核大小、步长、填充方式等。

实现算子计算逻辑

算子计算逻辑实现了算子的计算逻辑，包括前向计算、反向计算和推理计算。计算逻辑应遵循以下原则：

前向计算： 计算算子的输出数据，给定输入数据。
反向计算： 计算算子的梯度，给定输入数据和输出梯度。
推理计算： 仅计算算子的输出数据，不计算梯度。

编译算子

昇腾 CANN 提供了算子编译器，将算子代码编译为昇腾芯片可执行的代码。编译过程主要包括以下步骤：

将算子代码转换为中间表示（IR）。
优化 IR，提高算子的性能。
将 IR 编译为昇腾芯片可执行的代码。

集成算子

编译后的算子需要集成到昇腾 CANN 框架中，才能被昇腾芯片调用。集成过程主要包括以下步骤：

将算子代码添加到昇腾 CANN 框架中。
注册算子到昇腾 CANN 框架中。
更新昇腾 CANN 框架配置。

测试算子

测试算子可以确保算子的功能和性能符合预期。测试过程主要包括以下步骤：

编写算子测试用例。
运行算子测试用例。
分析算子测试结果。

算子开发实例

本文以卷积算子为例，介绍昇腾 CANN TBE 算子开发实践。

定义算子接口

class Conv2D(Operator):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True):
        super().__init__()
        self.in_channels = in_channels
        self.out_channels = out_channels
        self.kernel_size = kernel_size
        self.stride = stride
        self.padding = padding
        self.dilation = dilation
        self.groups = groups
        self.bias = bias

实现算子计算逻辑

def forward(self, inputs):
    x, w, b = inputs
    y = F.conv2d(x, w, b, self.stride, self.padding, self.dilation, self.groups)
    return y

def backward(self, inputs, grad_outputs):
    x, w, b, grad_y = inputs
    grad_x, grad_w, grad_b = F.conv2d_backward(x, w, b, grad_y, self.stride, self.padding, self.dilation, self.groups)
    return grad_x, grad_w, grad_b

编译算子

op = Conv2D(in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding, dilation, groups, bias)
compiler = Compiler()
compiler.compile(op)

集成算子

昇腾 CANN 框架.add_operator(op)
昇腾 CANN 框架.register_operator(op)
昇腾 CANN 框架.update_config()

测试算子

test_cases = [
    # ...
]

for test_case in test_cases:
    op = Conv2D(**test_case)
    inputs = [
        # ...
    ]
    grad_outputs = [
        # ...
    ]
    op.forward(inputs)
    op.backward(inputs, grad_outputs)
    # ...