AI芯片软件栈技术挑战与解决方案探索
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更新于2024-07-05
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"这篇文档主要探讨了AI芯片软件栈的技术挑战和实践,涵盖了AI芯片软件栈的基本介绍,以及AI编译过程中的核心问题和优化策略。文档提到了Habana和华为在AI芯片软件栈上的不同做法,并深入分析了调度的本质、性能优化的关键——Roof-line模型,以及在AI应用中不同层次的调度机会。"
1. AI芯片软件栈简介:
AI芯片软件栈是用于高效执行人工智能任务的一系列软件层,包括AI框架、编译器、运行时库和硬件接口等。如文中提到的Habana和华为,都在尝试将AI框架的计算图导入到自研的图编译器中,以实现推理和训练的优化。
2. AI编译本质问题剖析:
- 调度的本质:涉及到图和算子的融合/划分,图的自动并行化,以及算子的自动并行化和向量化,目的是最大化利用多核计算能力和SIMD指令。
- Roof-line模型:这是一个用于评估性能优化潜力的工具,通过计算量和访存量确定理论性能上限,指导如何从内存限制转换到计算限制。
- AI应用中的调度机会:从应用层的数据准备到框架/编译层的DAG并发调度,再到算子级别的优化,提供了多种并行化和优化策略。
3. 希姆AI编译方案:
文档提及了希姆AI软件栈,但未提供详细信息,可能涉及其独特的编译技术和优化策略,例如图的细粒度融合与拆分,异构部署调度等。
4. 解决方案概述:
- 数据并行、模型并行和流水并行是分布式训练中的常见并发策略。
- DAG的并发调度通过算子融合、图的异构部署和异步并发来提高效率。
- 降低计算量和数据搬移量通过kernel融合、buffer融合、表达式化简、稀疏量化和剪枝等手段实现。
- 子图编译和Polyhedral模型等技术用于提供灵活的图调度服务。
总结,这篇文档深入讨论了AI芯片软件栈的技术挑战,包括编译优化、性能分析和调度策略,这些对于理解AI系统的性能瓶颈和优化路径至关重要,对于AI芯片开发者和系统优化人员具有很高的参考价值。
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2024-04-04 上传
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2021-04-24 上传
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