ONNC深度解析：连接开源与定制化DLA的编译器解决方案

ONNC（Open Neural Network Compiler）是一个介绍性的文档，着重于将ONNX（Open Neural Network Exchange）规范与专有深度学习加速器（DNN Accelerators）相连接。ONNC由Luba Tang创立的Skymizer Inc.开发，旨在解决异构神经网络处理器中的编译挑战。随着计算机性能增长放缓，如摩尔定律和德纳定律的失效，以及深度学习（DL）对计算需求的爆炸性增长，ONNC的出现旨在应对这一新时期的计算架构需求。 ONNC的目标是提供一个解决方案，使得编译器能够有效地将ONNX模型转换为各种定制的硬件加速器，从而提高执行效率。据报告，从ONNX到现有硬件的一年改进仅有3%的增长，这表明了优化编译过程的必要性。DL设备需要更专门的集成电路设计，因为它们需要针对深度学习算法的特定架构进行优化，而传统的通用计算平台可能无法充分满足这些需求。 在ONNC的内部结构中，包括了以下几个关键部分： 1. **ONNC Overview**：介绍了ONNC的整体架构，强调其在处理异构硬件上的作用，以及如何通过统一标准来简化跨平台部署。 2. **ONNC Logistic Layers**：这部分讨论了ONNC如何处理和优化逻辑层，确保在不同硬件上实现高效的前向传播和反向传播操作。 3. **ONNC Intermediate Representation (IR)**：ONNC使用一种中间表示来抽象源代码，便于进行编译优化，这可能是低级硬件指令集或者经过高度优化的数据流图形式。 4. **Pass Management**：ONNC的编译流程管理，涉及一系列优化步骤，如常量折叠、循环展开、量化等，以减少计算复杂性和提高能效。 5. **ONNCTarget Backend**：针对不同的目标硬件平台，ONNC会提供定制化的后端支持，这包括针对GPU、ASIC或者其他专用硬件的特殊优化。 通过这些组件，ONNC致力于缩小专有硬件和ONNX之间的差距，为深度学习应用提供更快、更节能的计算体验。在这个快速发展的领域，ONNC的重要性在于它作为连接开源神经网络格式与硬件加速器的关键桥梁，推动了定制化芯片设计的繁荣，并有助于满足深度学习计算的持续增长需求。