AI芯片软件栈：挑战、本质与华为、Habana实践

"AI芯片软件栈技术挑战和初探.pdf"文档深入探讨了人工智能领域中的关键技术和策略，重点关注AI芯片的软件栈构建及其面临的挑战。该研究首先介绍了AI芯片软件栈的基本概念，包括Habana和华为等公司所采用的方法，如将AI框架图导入自研图编译器进行推理和训练。 在AI编译本质问题上，文档揭示了两个主要核心问题：一是图和算子的调度问题。这涉及到如何有效地整合和划分计算任务，通过粗粒度和细粒度的DAG划分以及算子的融合或拆分，实现自动并行化和算子向量化，以充分利用硬件资源。二是性能优化，特别是通过Roofline模型分析，理解模型在特定平台上的性能极限，目标是将内存受限的问题转化为计算受限，提升整体性能。 此外，文档还讨论了AI应用中的调度机会，涉及多个层面。在抽象层，通过数据准备、多模型流水线和并发处理，可以优化业务软件或模型 serving 的效率。在框架和编译层，关注的是分布式训练中的模型和数据并行性，包括数据并行、模型并行和流水线并行等策略，以及DAG的并发调度、算子融合和循环优化等技术。 更具体的技术手段包括算子融合子图编译（如Polyhedral方法）、kernel和buffer融合，以及表达式简化和稀疏量化等优化技巧。框架/编译层的TensorTurbo方案基于TVM，提供了stream运行时异步并发和batched streamgraph schedule等高级功能。 总结来说，这篇论文深入剖析了AI芯片软件栈技术的关键要素，强调了性能优化的重要性，并提出了一系列针对不同层面的调度和优化策略，为AI芯片设计和软件栈开发提供了实用的指导和参考。