TensorFlow+TVM优化NMT神经机器翻译
背景
神经机器翻译（NMT）是一种自动化的端到端方法，具有克服传统基于短语的翻译系统中的弱点的潜力。本文为全球电子商务部署NMT服务。
目前，将Transformer用作NMT系统的主要骨干，对基于经典RNN / LSTM模型的同等（甚至更高）精度进行高效的离线训练更为友好。尽管Transformer在离线训练阶段很友好，打破了跨时间步长的依赖性，但在线推理效率不高。在生产环境中，已经发现，初始版本的Transformer的推理速度约为1.5倍至2倍比LSTM版本慢。进行一些优化来提高推理性能，例如图形级op融合，循环不变节点运动。一个特殊挑战是，批处理matmul是Transformer中的主要性能热点，cuBLAS中的实现并未得到很好的优化。

下面的结果表明TVM生成内核（与调度表优化）带来至少13X加速批量MATMUL计算和futher加快与运营商的融合功能。

批处理Matmul
为什么批量matmul
在Transformer中，批处理matmul广泛用于计算多头注意。使用批处理matmul，层中的多个头部并行运行，帮助提高硬件的计算效率。

在推理阶段对Transformer模型进行了全面的分析，结果表明，批量matmul计算贡献了约30％的GPU内核执行时间。使用nvprof [2]对cuBLAS批处理matmul内核进行一些第一性原理分析，清楚地表明，当前的实现方式表现不佳，并且观察到了一些有趣的现象。
什么是批量matmul
批量矩阵计算对一批矩阵执行矩阵矩阵乘法。批处理被认为是“统一的”，即所有实例的A，B和C矩阵具有相同的大小（M，N，K），前导大小（Ida，Idb，Idc）和置换。
批量matmul计算可以更具体地描述如下：
void BatchedGemm(input A, input B, output C, M, N, K, batch_dimension) {
for (int i = 0; i < batch_dimension; ++i) {
DoGemm(A[i],B[i],C[i],M,K,N)
}
}
批处理matmulshanpe
在语言翻译任务中，批处理matmul的shanpe比其它工作负载中的常规matmul计算小得多。Transformer中的shanpe与输入语句的长度和解码器步长有关。通常小于30。
对于批处理大小，给定一定的推理批处理大小，它是一个固定的数字。例如，如果将16用作光束大小为4的批大小，则批大小为16 * 4 * #head（多头注意中的头数，通常为8）。矩阵M，K，N的shanpe在[1，最大解码长度]或[1，最大编码长度]的范围内。
cuBLAS批次batch matmul的性能问题
首先，对批处理matmul内核进行了理论上的FLOP分析。结果非常有趣：所有批处理批量具有有限的计算强度（少于1个TFLOP）。
然后，通过nvprof剖析了具有多种shanpe的批处理matmul的cuBLAS性能。下表显示了在带有CUDA8.0的NVIDIA M40 GPU上获得的一些指标。

即使具有不同的shanpe（M，N，K不同），所有maxwell_sgemmBatched_128x128_raggedMn_tn调用也执行相同数量的FLOP，这比理论值大得多。所有这些不同的shanpe都可以被填充成一定的shanpe。在所有这些shanpe中，即使在最佳情况下，理论上的FLOP仍仅是实际执行的FLOP的2.74％，大多数计算是相当多余的。另一个cuBLAS内核maxwell_sgemmBatched_64x64_raggedMn_tn的调用也显示相同的现象。
cuBLAS的批量matmul实施远非效率。因此，使用TVM为NMT工作负载生成有效的批处理matmul内核。
批量matmul计算
在TVM中，一般的批量Matmul计算可以声明为：

computation representation

A = tvm.placeholder((batch, M, K), name=‘A’)
B = tvm.placeholder((batch, K, N), name=‘B’)
k = tvm.reduce_axis((0, K), ‘k’)
C = tvm.compute((batch, M, N),
lambda b, y, x: tvm.sum(A[b, y, k] * B[b, k, x], axis = k),
name = ‘C’)
日程优化
计算之后，需要精心设计自己的调度表以压缩性能潜力。
块/线程号的调整参数

thread indices

block_y = tvm.thread_axis(“blockIdx.y”)
block_x = tvm.thread_axis(“blockIdx.x”)
thread_y = tvm.thread_axis((0, num_thread_y), “threadIdx.y”)
thread_x = tvm.thread_axis((0, num_thread_x), “threadIdx.x”)
thread_yz = tvm.thread_axis((0, vthread_y), “vthread”, name=“vy”)
thread_xz = tvm.thread_axis((0, vthread_x), “vthread”, name=“vx”)

block partitioning

BB, FF, MM, PP = s[C].op.axis
BBFF = s[C].fuse(BB, FF)
MMPP = s[C].fuse(MM, PP)
by, ty_block = s[C].split(BBFF, factor = num_thread_y * vthread_y)
bx, tx_block = s[C].split(MMPP, factor = num_thread_x * vthread_x)
s[C].bind(by, block_y)
s[C].bind(bx, block_x)
vty, ty = s[C].split(ty_block, nparts = vthread_y)
vtx, tx = s[C].split(tx_block, nparts = vthread_x)
s[C].reorder(by, bx, vty, vtx, ty, tx)
s[C].reorder(by, bx, ty, tx)
s[C].bind(ty, thread_y)
s[C].bind(tx, thread_x)
s[C].bind(vty, thread_yz)
s[C].bind(vtx, thread_xz)
融合批处理mulmul的外部大小，即op大小的BB和FF，在批处理matmul计算中通常称为“批处理”大小。然后将外部和内部大小除以（number_thread * vthread）。
在批处理matmul中不需要交错模式，因此虚拟线程号（vthread_y和vthread_x）都设置为1。
寻找number_thread的最佳组合
以下结果是在具有CUDA8.0的NVIDIA M40 GPU设备上获得的。

找到的最佳组合num_thread_y和num_thread_x，通过强力搜索。经过强力搜索后，可以找到当前shanpe的最佳组合，该组合为num_thread_y= 8和num_thread_x= 32。
将batch matmul与其它算子融合在一起
现有的“黑盒” cuBLAS库调用充当通常使用的“ op Fusion”优化策略的边界。但是，利用所生成的高效批处理matmul核，可以容易地打破融合边界，不仅可以融合元素算子，还可以进一步提高性能。
从计算图可以看出，批处理matmul总是跟在广播添加算子或转置算子之后。通过将“ add”或“ transpose”算子与批处理mult融合，可以减少内核启动开销和冗余内存访问时间。
批处理matmul和广播添加融合计算可以声明如下：

computation representation

A = tvm.placeholder((batch_size, features, M, K), name=‘A’)

the shape of B is (N, K) other than (K, N) is because B is transposed is this fusion pattern

B = tvm.placeholder((batch_size, features, N, K), name=‘B’)
ENTER = tvm.placeholder((batch_size, 1, M, N), name = ‘ENTER’)
k = tvm.reduce_axis((0, K), ‘k’)
C = tvm.compute(
(batch_size, features, M, N),
lambda yb, yf, m, x: tvm.sum(A[yb, yf, m, k] * B[yb, yf, x, k], axis = k),
name = ‘C’)
D = topi.broadcast_add(C, ENTER)
批处理matmul和转置融合计算可以声明为：

computation representation

A = tvm.placeholder((batch_size, features, M, K), name=‘A’)
B = tvm.placeholder((batch_size, features, K, N), name=‘B’)
k = tvm.reduce_axis((0, K), ‘k’)
C = tvm.compute(
(batch_size, M, features, N),
lambda yb, m, yf, x: tvm.sum(A[yb, yf, m, k] * B[yb, yf, k, x], axis = k),
name = ‘C’)
融合内核性能
选择[batch = 64，heads = 8，M = 1，N = 17，K = 128]的shanpe以详细说明所生成代码的性能。选择17作为序列长度，输出场景中的平均输入长度。
• TF-R1.4 BatchMatmul：513.9
• TF-R1.4 BatchMatmul+ Transpose（另购）：541.9
• TVM BatchMatmul：37.62美元
• TVM BatchMatmul+ Transpose（融合）：38.39美元
内核融合优化进一步提高了1.7倍的速度。
与Tensorflow集成
批量matmul在工作量中的输入shanpe是有限的，可以很容易地预先枚举。使用这些预定义的shanpe，可以提前生成高度优化的CUDA内核（固定shanpe计算可以带来最佳的优化潜力）。同时，还将生成适用于大多数shanpe的通用批处理matmul内核，为没有相应的提前生成的内核的shanpe提供回退机制。
针对特定shanpe生成的高效内核和后备内核已集成到Tensorflow框架中。开发融合算子，例如BatchMatMulTranspose或BatchMatMulAdd，以使用TVM的运行时API针对特定输入shanpe启动特定生成的内核，或调用后备内核。进行图形优化遍历，用融合的算子自动替换原始批处理matmul +添加/转置模式。结合更积极的图形优化过程，试图利用TVM为长尾算子模式生成更有效的融合内核，以进一步提高端到端性能。
总结
在阿里巴巴内部，发现TVM是开发高性能GPU内核以满足内部需求的非常有效的工具。以NMT变压器模型为例来说明使用TVM的优化策略。首先，通过第一性原理分析确定了Transformer模型的热点。然后使用TVM生成高度优化的CUDA内核来取代CUBLAS版本（13X加速观察）。接下来，利用TVM的内核融合机制融合批处理matmul的先前/以下算子，以进一步提高性能（进一步提高1.7倍的性能）。端到端性能提高了1.4倍。基于这些生成的内核，开发了图优化遍历，自动用TVM融合内核替换原始计算模式，确保优化对最终用户是透明的，因为作为AI基础架构提供商，发现优化策略的透明性对于推广其优化算法非常重要。最后，但并非最不重要的一点是，所有这些优化都以松散耦合的方式集成到TensorFlow中，展示了将TVM与不同的深度学习框架集成的潜在方法。此外，将TVM集成为TensorFlow的代码源后端的工作，希望将来能共享更多结果。

TensorFlow+TVM优化NMT神经机器翻译相关推荐

神经机器翻译（Neural machine translation, NMT）学习笔记
神经机器翻译(Neural machine translation, NMT)是最近提出的机器翻译方法.与传统的统计机器翻译不同,NMT的目标是建立一个单一的神经网络,可以共同调整以最大化翻译性能.最 ...
TVM优化GPU机器翻译
TVM优化GPU机器翻译背景神经机器翻译(NMT)是一种自动化的端到端方法,具有克服传统基于短语的翻译系统中的弱点的潜力.最近,阿里巴巴集团正在为全球电子商务部署NMT服务. 将Transform ...
[转]神经机器翻译（NMT）相关资料整理
1 简介自2013年提出了神经机器翻译系统之后,神经机器翻译系统取得了很大的进展.最近几年相关的论文,开源系统也是层出不穷.本文主要梳理了神经机器翻译入门.进阶所需要阅读的资料和论文,并提供了相关链 ...
神经机器翻译（NMT）详细资料整理
1 简介自2013年提出了神经机器翻译系统之后,神经机器翻译系统取得了很大的进展.最近几年相关的论文,开源系统也是层出不穷.本文主要梳理了神经机器翻译入门.进阶所需要阅读的资料和论文,并提供了相关链 ...
对抗神经机器翻译：GAN＋NMT 模型，中国研究者显著提升机翻质量
今天介绍的是中山大学.中国科技大学.微软亚洲研究院与广东省信息安全技术重点实验室合作完成的一项研究. 第一作者 Lijun Wu 来自中山大学数据与计算机科学学院,二作 Yingce Xia 是中国科 ...
Seq2Seq and NMT(基于cs224n的最全综述神经机器翻译技术)
文章目录 Machine Translation的简介: 统计机器翻译模型(SMT): 神经机器翻译(NMT)-sequence 2 sequence Greedy decoding Beam sea ...
神经机器翻译（NMT）的一些重要资源分享
教程: · 由Thang Luong编写的NMT教程 -这是一个简短的教程,循序渐进的介绍神经机器翻译的原理.但稍微令人感到失望的是,没有详细记录基础实验的运行和评估情况.当然,解决这些问题很简单,但 ...
「自然语言处理(NLP)」神经机器翻译(NMT)论文整理(一)
来源: AINLPer 微信公众号(每日更新-) 编辑: ShuYini 校稿: ShuYini 时间: 2020-02-27 引言: 下面是作者整理的关于神经机器翻译(NMT)相关的论文文章,下面这 ...
神经机器翻译（NMT）中的不确定性（Uncertainty）应用思考
神经机器翻译(NMT)中的不确定性(Uncertainty)应用思考前言什么是不确定性? Uncertainty 应用 NMT中量化Uncertainty的常见思路总结前言本文的目的是帮助笔 ...

TensorFlow+TVM优化NMT神经机器翻译

computation representation

thread indices

block partitioning

computation representation

the shape of B is (N, K) other than (K, N) is because B is transposed is this fusion pattern

computation representation

TensorFlow+TVM优化NMT神经机器翻译相关推荐

最新文章

热门文章