TVM 开发实战：用 Schedule 模板和 AutoTVM 优化算子

2023-02-06 23:39:01

TVM：深度学习的编译神器

什么是 TVM？

TVM （Tensor Virtual Machine）是一个深度学习编译框架，它可以将深度学习模型编译成各种硬件加速器可以执行的代码。TVM 支持 CPU、GPU、FPGA 和 ASIC 等多种硬件加速器。TVM 使用一种称为张量表达式（TE）的语言来计算图，TE 是一种高层次的语言，可以轻松映射到各种硬件加速器。

TVM 调度模板

TVM 调度模板是一种用于计算图如何映射到硬件加速器的工具。调度模板由一系列步骤组成，每一步都描述了如何计算一个张量。调度模板可以手动编写，也可以通过 AutoTVM 自动生成。

AutoTVM

AutoTVM 是一个用于自动生成 TVM 调度模板的工具。AutoTVM 使用一种称为遗传算法的优化算法来搜索最佳的调度模板。AutoTVM 可以为各种硬件加速器生成调度模板，包括 CPU、GPU、FPGA 和 ASIC。

优化算子

使用 TVM 调度模板和 AutoTVM，您可以优化算子以在不同的硬件平台上获得最佳性能。以下是一些优化算子的技巧：

并行计算： 使用 TVM 调度模板将算子分解成多个并行任务，从而提高计算速度。
内存优化： 使用 TVM 调度模板优化内存访问，从而减少内存带宽的使用。
硬件加速器： 使用 TVM 调度模板将算子映射到硬件加速器上执行，从而提高计算速度。

代码示例：优化 MatMul 算子

以下是一个使用 TVM 调度模板和 AutoTVM 优化 MatMul 算子的代码示例：

import tvm
from tvm import te
from tvm import topi
import numpy as np

# 定义 MatMul 算子
A = te.placeholder((m, k), name="A")
B = te.placeholder((k, n), name="B")
C = topi.nn.matmul(A, B)

# 创建 TVM 调度模板
s = te.create_schedule(C.op)

# 使用 AutoTVM 优化调度模板
tasks = tvm.autotvm.task.create("matmul", s, [A, B, C])
search_space = tvm.autotvm.space.SpaceGenerator()

# 使用遗传算法搜索最佳调度模板
measure_option = tvm.autotvm.measure_option(builder="local", runner="local")
tuner = tvm.autotvm.tuner.GA99Tuner(tasks, search_space, measure_option)
tuner.tune(n_trial=1000)

# 获得最佳调度模板
best_config = tuner.get_best_config()

# 创建编译器
compiler = tvm.build(s, [A, B, C], "llvm")

# 执行编译后的代码
ctx = tvm.gpu(0)
a_np = np.random.rand(m, k).astype(A.dtype)
b_np = np.random.rand(k, n).astype(B.dtype)
c_np = np.zeros((m, n)).astype(C.dtype)
module = compiler.export_library()
module(a_np, b_np, c_np)