利用 UMA 使硬件加速器可直接用于 TVM

本篇文章译自英文文档 Making your Hardware Accelerator TVM-ready with UMA

作者是 Michael J. Klaiber,Christoph Gerum,Paul Palomero Bernardo。

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本节介绍通用模块化加速器接口（UMA）。UMA 提供了一个易用的 API 来将新的硬件加速器集成到 TVM 中。

本教程详细介绍了如何利用 UMA 使得你的硬件加速器可直接用于 TVM。虽然这个问题没有万能的解决方案，但 UMA 旨在提供一个稳定的纯 Python API，从而将许多种类的硬件加速器集成到 TVM 中。

本教程将通过三个逐渐复杂的用例来介绍 UMA API。这些用例引入了三个模拟加速器 Vanilla、Strawberry 和 Chocolate，并用 UMA 将它们集成到 TVM 中。

Vanilla

Vanilla 是一个由 MAC 数组组成的简单加速器，没有内部存储器。它只能处理 Conv2D 层，所有其他层都在 CPU 上执行，同时也协调 Vanilla。 CPU 和 Vanilla 共享内存。

Vanilla 的 C 接口 vanilla_conv2dnchw(…) 用于执行 Conv2D 操作（包括 same-padding），它接收指向输入特征图、权重和结果的指针，以及 Conv2D 的维度：oc、iw、ih、ic、kh 和 kw。

int vanilla_conv2dnchw(float* ifmap, float*  weights, float*  result, int oc, int iw, int ih, int ic, int kh, int kw);

脚本 uma_cli 为新的加速器创建带有 API（UMA-API）调用的代码骨架。

Vanilla 的使用方式如下：（–tutorial vanilla 添加了本部分教程所需的所有附加文件）

pip install inflection
cd $TVM_HOME/apps/uma
python uma_cli.py --add_hardware vanilla_accelerator --tutorial vanilla

uma_cli.py 在 vanilla_accelerator 目录中生成这些文件。

backend.py
codegen.py
conv2dnchw.cc
passes.py
patterns.py
run.py
strategies.py

Vanilla 后端

vanilla 生成的后端位于 vanilla_accelerator/backend.py 中：

class VanillaAcceleratorBackend(UMABackend):"""VanillaAccelerator 的 UMA 后端。"""def __init__(self):super().__init__()self._register_pattern("conv2d", conv2d_pattern())self._register_tir_pass(PassPhase.TIR_PHASE_0, VanillaAcceleratorConv2DPass())self._register_codegen(fmt="c", includes=gen_includes)@propertydef target_name(self):return "vanilla_accelerator"

定义迁移模式

为了指定 Conv2D 迁移到 Vanilla，vanilla_accelerator/patterns.py 中将其描述为 Relay 数据流模式（DFPattern）。

def conv2d_pattern():pattern = is_op("nn.conv2d")(wildcard(), wildcard())pattern = pattern.has_attr({"strides": [1, 1]})return pattern

为了将输入计算图的 Conv2D 算子映射到 Vanilla 的底层函数调用 vanilla_conv2dnchw(…)，在 VanillaAcceleratorBackend 中注册了 TIR pass VanillaAcceleratorConv2DPass（稍后讨论）。

Codegen

文件 vanilla_accelerator/codegen.py 定义了静态 C 代码，它被添加到生成的结果 C 代码（由 gen_includes 中的 TVM 的 C-Codegen 生成）中，其目的是包含 Vanilla 的底层库 vanilla_conv2dnchw()。

def gen_includes() -> str:topdir = pathlib.Path(__file__).parent.absolute()includes = ""includes += f'#include "{topdir}/conv2dnchw.cc"'return includes

如上面的 VanillaAcceleratorBackend 所示，用 self._register_codegen 可将其注册到 UMA。

self._register_codegen(fmt="c", includes=gen_includes)

构建神经网络并在 Vanilla 上运行

为了演示 UMA 的功能，将为单个 Conv2D 层生成 C 代码，并在 Vanilla 加速器上运行。文件 vanilla_accelerator/run.py 提供了一个使用 Vanilla 的 C-API 运行 Conv2D 层的 demo。

def main():mod, inputs, output_list, runner = create_conv2d()uma_backend = VanillaAcceleratorBackend()uma_backend.register()mod = uma_backend.partition(mod)target = tvm.target.Target("vanilla_accelerator", host=tvm.target.Target("c"))export_directory = tvm.contrib.utils.tempdir(keep_for_debug=True).pathprint(f"Generated files are in {export_directory}")compile_and_run(AOTModel(module=mod, inputs=inputs, outputs=output_list),runner,interface_api="c",use_unpacked_api=True,target=target,test_dir=str(export_directory),)main()

运行 vanilla_accelerator/run.py，将以模型库格式（MLF）生成输出文件。

输出结果：

Generated files are in /tmp/tvm-debug-mode-tempdirs/2022-07-13T13-26-22___x5u76h0p/00000

查看生成的文件：

输出结果：

cd /tmp/tvm-debug-mode-tempdirs/2022-07-13T13-26-22___x5u76h0p/00000
cd build/
ls -1codegen
lib.tar
metadata.json
parameters
runtime
src

若要评估生成的 C 代码，请查看 codegen/host/src/default_lib2.c。

cd codegen/host/src/
ls -1default_lib0.c
default_lib1.c
default_lib2.c

在 default_lib2.c 中，可以看到生成的代码调用了 Vanilla 的 C-API，然后执行了一个 Conv2D 层：

TVM_DLL int32_t tvmgen_default_vanilla_accelerator_main_0(float* placeholder, float* placeholder1, float* conv2d_nchw, uint8_t* global_workspace_1_var) {vanilla_accelerator_conv2dnchw(placeholder, placeholder1, conv2d_nchw, 32, 14, 14, 32, 3, 3);return 0;
}

Strawberry

即将上线

Chocolate

即将上线

征求社区意见

若本教程不适合你的加速器，请将你的需求添加到 TVM 论坛中的 UMA 帖子中。我们很乐意通过扩展本教程来提供更多指导，例如如何利用 UMA 接口使得更多种类的 AI 硬件加速器可直接用于 TVM。

参考
[UMA-RFC]UMA：通用模块化加速器接口，TVM RFC，2022 年 6 月。

[DFPattern]Relay 中的模式匹配

下载 Python 源代码：uma.py

下载 Jupyter Notebook：uma.ipynb

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