TASO: 利用Tensor代数优化深度学习计算图

TASO是一个专门针对深度神经网络（DNN）模型的Tensor代数SuperOptimizer。它的核心功能是通过自动化图转换来自动生成和验证，从而对DNN模型的计算图进行优化。TASO将这一过程视为构建一个与原始DNN模型等效的更大潜在计算图搜索空间，并利用基于成本的搜索算法来探索这个空间，最终自动发现更高效、更优化的计算图。 ### 深度学习与优化 在深度学习领域，模型的优化至关重要。优化的目的是提高模型的推理效率，减少资源消耗，如内存和计算能力，同时保持或提高模型的性能。DNN模型通常由大量的参数和复杂的计算图组成，优化这些模型的计算图可以显著提升其在执行推理时的性能。 ### 计算图与图优化 计算图是一个表示计算流程的图模型，通常包含节点（操作）和边（数据流）。深度学习框架中的模型通常首先被表达为计算图，然后通过图优化技术进行优化。图优化可以包括算子融合、算子调度、内存分配优化等。这些优化通常可以减少计算资源的使用，加速推理过程。 ### SuperOptimizer技术 SuperOptimizer是一种自动化技术，用于在给定的优化空间中寻找最优的程序变换序列。TASO使用这一概念来优化DNN模型的计算图。通过自动生成和验证图变换，TASO能够探索更多的优化可能性，并发现更优秀的优化方案。 ### 在NVIDIA V100 GPU上的应用 NVIDIA V100 GPU是NVIDIA推出的高性能计算GPU，广泛应用于深度学习训练和推理。TASO在NVIDIA V100 GPU上的性能表现优于现有的图形优化器。这表明TASO在实际硬件平台上具有显著的优化效果，能够在高端硬件上充分发挥其计算图优化的潜力。 ### 安装与使用 TASO支持从源代码安装，并提供了预构建的安装包，其中已经包含了所有必要的依赖项。这为用户提供了便利，尤其是对于希望快速部署和使用TASO的开发者而言。此外，TASO也支持优化任何预训练的DNN模型，包括TensorFlow、PyTorch等主流深度学习框架格式的模型。 ### Python接口与ONNX支持 为了方便集成和扩展使用，TASO提供了Python接口，使得用户可以方便地使用Python代码来调用TASO优化DNN模型。此外，优化后的计算图可以导出为ONNX（Open Neural Network Exchange）格式。ONNX是一个开放的模型格式标准，允许DNN模型在不同的深度学习框架之间迁移和部署。TASO支持将优化后的模型导出为ONNX格式，使得用户能够利用ONNX兼容的框架进行进一步的部署和推理。 ### 结论 TASO作为一个针对深度学习计算图优化的SuperOptimizer，提供了高效的自动图优化方案。它通过自动生成和验证图变换，探索更大的潜在计算图搜索空间，并使用基于成本的搜索算法来发现高效的计算图。这一技术对于提升DNN模型在现代GPU上的性能具有重要意义。通过提供源代码安装和预构建的安装包，以及对多种深度学习框架和ONNX的支持，TASO显著降低了用户使用门槛，使其成为一个实用的深度学习优化工具。