wordpress 显示页码,优化推广网站排名,山东建设厅网站网址,东莞网站建设曼哈顿信科矩阵乘法是深度学习计算中的基础操作#xff0c;对于提升模型训练和推理速度至关重要。昇腾AI处理器是一款专门面向AI领域的AI加速器#xff0c;其AI Core采用达芬奇架构#xff0c;以高性能Cube计算引擎为基础#xff0c;针对矩阵运算进行加速#xff0c;可大幅提高单位面…矩阵乘法是深度学习计算中的基础操作对于提升模型训练和推理速度至关重要。昇腾AI处理器是一款专门面向AI领域的AI加速器其AI Core采用达芬奇架构以高性能Cube计算引擎为基础针对矩阵运算进行加速可大幅提高单位面积下的AI算力。Matmul算子实现的功能是矩阵乘法通过Ascend C算子编程语言优化该算子的实现逻辑可以使其在昇腾AI处理器上获得更优的执行性能。希望通过本案例的讲解可以为开发者优化昇腾Cube类算子性能带来启发。 本案例以矩阵维度M 4096N 5120K 4096输入数据类型half输出数据类型float输出格式是ND为例性能验证平台为Atlas A2训练系列产品/Atlas 800I A2推理产品介绍针对Matmul算子的主要优化手段包括优化分核逻辑、优化基本块、开启大包搬运。 优化分核逻辑开启尽量多的Cube核使能并行计算。优化基本块选择最优的baseM、baseN、baseK参数。开启大包搬运从Global Memory搬运数据到L1时对于A矩阵一次搬入depthA1个基本块基本块大小为baseM * baseK对于B矩阵一次搬入depthB1个基本块基本块大小为baseN * baseK。使能大包搬运后一次搬入的数据量变大提升MTE2搬运效率。
分析主要瓶颈点
借助昇腾Profiling性能数据可较方便地分析主要瓶颈点这里我们重点分析MTE2CubeScalar pipeline的流水情况其中MTE2Memory Transfer Enginepipeline反映了数据的搬入情况Cube和Scalar pipeline则反映了AI Core中的数据计算及标量的使用情况。
优化前Profiling数据
从上图Profiling数据来看aic_mte2_ratio数值是0.973这表明MTE2类型指令的cycle数在total cycle数中的占比过大这意味着当前性能瓶颈点可能在于MTE2流水。此外从图中的Block Dim数值4也可以看到参与计算的AI处理器核并没有用满这里假设当前案例使用的AI处理器上共有20个核。整体优化思路如下
优化分核逻辑假设CurrentCore是未优化前分核的Cube核数MaxCore为最大Cube核数当开启全部核并行做当前shape数据量的计算时预估性能收益约为MaxCore / CurrentCore的倍数。优化基本块切分将影响搬运数据的效率算子搬运的总数据量为搬运的左矩阵和右矩阵数据量之和。根据矩阵乘法的算法搬运左矩阵的次数为N / baseN搬运右矩阵的次数为M / baseM即搬运总数据量totalCnt (N / baseN) * M * K (M / baseM) * K * N。预估性能收益为搬运数据量的比值优化前搬运数据量totalCnt0/优化后搬运数据量totalCnt1化简后结果为(1 / baseM0 1 / baseN0) / (1 / baseM1 1 / baseN1)其中baseM0, baseN0为优化前基本块参数baseM1, baseN1为优化后基本块参数。开启大包搬运后指令条数变化、地址对齐等因素会影响性能按照经验预估对于MTE2为性能瓶颈的场景会有20%以上的MTE2性能收益。
优化分核逻辑
由Profiling数据看出分核数为4启动更多的核同时计算可以提高计算并行度。在当前案例使用的AI处理器上共20个核每个核中包含1个Cube Core和2个Vector Core。程序中设置blockDim为实际使用的核数20。 // 代码片段 uint32_t blockDim 20; // 优化前blockDim为4 CHECK_ACL(aclInit(nullptr)); aclrtContext context; int32_t deviceId 0; CHECK_ACL(aclrtSetDevice(deviceId)); CHECK_ACL(aclrtCreateContext(context, deviceId)); aclrtStream stream nullptr; CHECK_ACL(aclrtCreateStream(stream)); uint8_t *aHost; uint8_t *aDevice; CHECK_ACL(aclrtMallocHost((void **)(aHost), aFileSize)); CHECK_ACL( aclrtMalloc((void **)aDevice, aFileSize, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST)); ReadFile(./input/x1_gm.bin, aFileSize, aHost, aFileSize); // PrintData(aHost, 16, printDataType::HALF); CHECK_ACL(aclrtMemcpy(aDevice, aFileSize, aHost, aFileSize, ACL_MEMCPY_HOST_TO_DEVICE)); uint8_t *bHost; uint8_t *bDevice; CHECK_ACL(aclrtMallocHost((void **)(bHost), bFileSize)); CHECK_ACL( aclrtMalloc((void **)bDevice, bFileSize, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST)); ReadFile(./input/x2_gm.bin, bFileSize, bHost, bFileSize); // PrintData(bHost, 16, printDataType::HALF); CHECK_ACL(aclrtMemcpy(bDevice, bFileSize, bHost, bFileSize, ACL_MEMCPY_HOST_TO_DEVICE)); uint8_t *workspaceHost; uint8_t *workspaceDevice; CHECK_ACL(aclrtMallocHost((void **)(workspaceHost), workspaceSize)); CHECK_ACL(aclrtMalloc((void **)workspaceDevice, workspaceSize, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST)); uint8_t *tilingHost; uint8_t *tilingDevice; CHECK_ACL(aclrtMallocHost((void **)(tilingHost), tilingFileSize)); CHECK_ACL(aclrtMalloc((void **)tilingDevice, tilingFileSize, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST)); CHECK_ACL(aclrtMemcpy(tilingHost, tilingFileSize, GenerateTiling(), tilingFileSize, ACL_MEMCPY_HOST_TO_HOST)); // PrintData(tilingHost, 16, printDataType::UINT32_T); CHECK_ACL(aclrtMemcpy(tilingDevice, tilingFileSize, tilingHost, tilingFileSize, ACL_MEMCPY_HOST_TO_DEVICE)); uint8_t *cHost; uint8_t *cDevice; CHECK_ACL(aclrtMallocHost((void **)(cHost), cFileSize)); CHECK_ACL( aclrtMalloc((void **)cDevice, cFileSize, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST)); matmul_custom_do(blockDim, stream, aDevice, bDevice, cDevice, workspaceDevice, tilingDevice); 由于Matmul API都是从Vector侧发起的按照Cube Core和Vector Core的配比12在Matmul tiling计算中需要按照2倍的blockDim数切分因此Tiling代码中设置Tiling API按照40个核进行数据切分如下代码所示。 int usedCoreNum 40; // 优化前usedCoreNum是8 int runMode 1; int32_t baseM 64; // 64 int32_t baseN 64; // 64 optiling::TCubeTiling tilingData; auto ascendcPlatform platform_ascendc::PlatformAscendCManager::GetInstance(socVersion); MultiCoreMatmulTiling tilingApi(*ascendcPlatform); tilingApi.SetDim(usedCoreNum); 修改代码后算子执行时间对应aicore_time从12045us下降到2532us约等于(20核 / 4核) 5倍的性能提升。
优化分核逻辑后Profilling数据 优化基本块
当前Tiling中设置的base块为 [baseM, baseN, baseK] [64, 64, 256]这种基本块Cube计算cycle少计算访存比即计算量与需要数据量的比值低搬出一次Matmul结果到Global Memory的base块是64 * 64由于输出格式是ND数据类型是float搬出下一次Matmul结果的起始地址需要偏移一个baseN的大小即64 * 4 256字节导致fixpipe搬出时Global Memory地址非512byte对齐那么需要设置更优的基本块。 针对当前shape较大的场景基本块的选择原则为计算访存比最大即在Cube计算量最大的情况下访存的数据量最小。在输入为fp16类型的情况下Cube执行单元1 cycle能算16 * 16 * 16个数。根据经验[baseM, baseN, baseK] [128, 256, 64]和[128, 128, 128]两种切分方案均满足搬出时Global Memory地址512Byte对齐每搬出一次Matmul结果时地址分别偏移256 * 4byte和128 * 4byteCube计算cycle数一致为(128 * 64 * 256) / (16 * 16 * 16) (128 * 128 * 128) / (16 * 16 * 16) 512cycle。 针对[baseM, baseN, baseK] [128, 256, 64]计算访存比为512cycle / (128 * 64 * 2 256 * 64 * 2) 512cycle / 48KB针对[baseM, baseN, baseK] [128, 128, 128]计算访存比为512cycle / (128 * 128 * 2 128 * 128 * 2) 512cycle / 64KB。可见[128, 256, 64]基本块方案的计算访存比更高计算密度更大同样的计算量需要的数据量最小可最大限度地提高Cube单元计算量。 修改Tiling代码通过SetFixSplit()接口设置baseM和baseNtiling函数会自动计算出最优baseK这里得到64。 int32_t baseM 128; // 优化前baseM是64 int32_t baseN 256; // 优化前baseN是64 optiling::TCubeTiling tilingData; auto ascendcPlatform platform_ascendc::PlatformAscendCManager::GetInstance(socVersion); MultiCoreMatmulTiling tilingApi(*ascendcPlatform); tilingApi.SetDim(usedCoreNum); tilingApi.SetAType(leftPos, leftFormat, leftDtype, bool(transposeA)); tilingApi.SetBType(rightPos, rightFormat, rightDtype, bool(transposeB)); tilingApi.SetCType(resPos, resFormat, resDtype); tilingApi.SetBiasType(biasPos, biasFormat, biasDtype); tilingApi.SetOrgShape(M, N, K); tilingApi.SetShape(M, N, K); tilingApi.SetFixSplit(baseM, baseN, -1); 从下图可以看到使能这组基本块后MTE2耗时对应aic_mte2_time从2452us降低到808usMTE2性能提升3倍。
优化基本块后Profilling数据
使能大包搬运
当前带宽利用率为totalSize / mte2Time totalCnt * dtype / mte2Time代入数据计算为 2491GB/s。未使能大包搬运的情况下矩阵从Global Memory搬运到L1一次只搬运1个基本块。通过模板参数使能大包搬运一次搬运多个基本块提高MTE2带宽利用率。 // 原始matmul对象定义: MatmulMatmulTypeTPosition::GM, CubeFormat::ND, A_T, MatmulTypeTPosition::GM, CubeFormat::ND, B_T, MatmulTypeTPosition::GM, CubeFormat::ND, C_T, MatmulTypeTPosition::GM, CubeFormat::ND, BiasT mm; // 通过在定义matmul对象的模板参数里加上CFG_MDL参数使能大包搬运功能 MatmulMatmulTypeTPosition::GM, CubeFormat::ND, A_T, MatmulTypeTPosition::GM, CubeFormat::ND, B_T, MatmulTypeTPosition::GM, CubeFormat::ND, C_T, MatmulTypeTPosition::GM, CubeFormat::ND, BiasT, CFG_MDL mm; 从下图可以看到使能大包搬运后MTE2耗时从808us下降到591us带宽利用率代入数据计算为3406GB/s利用率提升36%Cube利用率对应aic_mac_ratio达到80%。
使能大包搬运后Profilling数据
验证优化方案性能收益
优化分核逻辑实际收益4.75倍约等于(20核 / 4核) 5倍收益并且考虑到核的启动开销可以认为两者基本一致。优化基本块实际收益约3倍理论评估带入上述分析公式收益为(1 / 64 1 / 64) / (1 / 128 1 / 256)约等于2.7倍考虑到cache缓存的影响可以认为两者基本一致。大包搬运大包搬运实际收益25%与经验值基本一致。
但需要注意的是优化分核逻辑和基本块一般在输入数据shape足够大、数据量足够多时才能分满核和使能最优的基本块。因此大shape场景下MTE2 Bound算子可参考此案例的优化手段。
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