如何在AutoTVM上实现批处理矩阵乘法算子

在AutoTVM上实现批量矩阵乘法算子需要进行以下步骤：

1. 定义算子：在TVM中，可以使用`tvm.te.compute`和`tvm.te.reduce`函数定义算子。对于批量矩阵乘法算子，可以使用`tvm.te.compute`定义输入和输出张量，并使用`tvm.te.reduce`定义矩阵乘法。

2. 定义调度策略：使用AutoTVM的调度器来自动寻找最佳的调度策略。可以使用`autotvm.tuner`模块中的`auto_scheduler.Task`类来定义任务，并使用`autotvm.tuner`模块中的`tuner`类来搜索最佳调度策略。

3. 运行调度：使用`autotvm.measure`模块中的`measure_batch`函数对多个调度进行评估，并选取最优的调度策略。

以下是一个简单的示例代码，用于在AutoTVM上实现批量矩阵乘法算子：

import tvm
from tvm import te, autotvm

# 定义批量矩阵乘法算子
def batch_matmul(N, M, K):
    A = te.placeholder((N, M, K), name='A')
    B = te.placeholder((N, K, M), name='B')
    k = te.reduce_axis((0, K), name='k')
    C = te.compute((N, M, M), lambda i, j, k: te.sum(A[i, j, k] * B[i, k, j], axis=k), name='C')
    return [A, B, C]

# 定义调度策略
def schedule_batch_matmul(outs):
    s = te.create_schedule([x.op for x in outs])

    A, B, C = outs
    N, M, K = C.shape

    # 将矩阵乘法中的reduce_axis进行并行化
    k = C.op.reduce_axis[0]
    ko, ki = s[C].split(k, factor=32)
    s[C].parallel(ko)

    # 优化循环顺序，减小存储访问量
    s[C].reorder(ki, s[C].op.axis[0], s[C].op.axis[1])

    # 将计算放置在GPU上
    s[C].bind(s[C].op.axis[0], te.thread_axis("blockIdx.x"))
    s[C].bind(s[C].op.axis[1], te.thread_axis("threadIdx.x"))

    return s

# 定义任务
N, M, K = 32, 64, 128
task = autotvm.task.create('batch_matmul', args=(N, M, K), target='cuda')

# 运行调度器
measure_input = autotvm.measure.MeasureInput(task.target, task=task, args=task.args, setup=task.config_space)
tuner = autotvm.tuner.XGBTuner(task)
tuner.tune(n_trial=1000, measure_option=autotvm.measure_option(
    builder=autotvm.LocalBuilder(),
    runner=autotvm.LocalRunner(repeat=3, min_repeat_ms=100),
    timeout=4.0,
))
# 获取最佳调度策略
dispatch_context = tuner.load_best()

# 实例化计算图
with tvm.target.Target('cuda'):
    s, arg_bufs = task.instantiate(dispatch_context)
    func = tvm.build(s, arg_bufs)

# 运行计算图
ctx = tvm.gpu()
A = tvm.nd.array(np.random.rand(N, M, K).astype('float32'), ctx)
B = tvm.nd.array(np.random.rand(N, K, M).astype('float32'), ctx)
C = tvm.nd.array(np.zeros((N, M, M), dtype='float32'), ctx)
func(A, B, C)

# 验证结果
np.testing.assert_allclose(np.matmul(A.asnumpy(), B.asnumpy()), C.asnumpy())

这个示例代码中，我们使用`batch_matmul`函数定义了批量矩阵乘法算子，并使用`schedule_batch_matmul`函数定义了针对GPU的调度策略。我们使用AutoTVM的调度器来搜索最佳的调度策略，并使用TVM的`build`函数实例化计算图。最后，我们使用TVM的`ndarray`类来运行计算图并验证结果。