阿里巴巴优化GPU神经机器翻译：TVM在TensorFlow中的应用

“阿里巴巴机器翻译团队通过引入TVM到TensorFlow，优化了在GPU上的神经机器翻译性能，特别是针对Transformer模型的批量矩阵乘法运算。” 在神经机器翻译（NMT）领域，Transformer模型因其高效的离线训练和高准确性，已经成为阿里巴巴NMT系统的核心。然而，Transformer在在线推理阶段的效率较低，尤其是在GPU上的批量矩阵乘法（batch matmul）运算，这是其性能瓶颈之一。批量matmul在Transformer中扮演关键角色，特别是在计算多头注意力机制时，使得不同注意力头能并行处理，从而提升硬件利用率。 在实际生产环境中，Transformer的初始版本相对于基于RNN/LSTM的模型，其推理速度较慢，约为1.5X至2X。为了提升性能，阿里巴巴团队进行了包括图层级操作融合和循环不变节点移动等优化。尽管如此，他们发现批量matmul的性能仍有很大提升空间，因为cuBLAS当前的实现并未对其进行充分优化。 通过引入TVM（一个开源的深度学习编译框架），团队能够生成优化的调度表，针对批量matmul实现至少13X的加速，进一步提升了与操作符融合的速度。批量matmul在Transformer模型的推理阶段占据了GPU核心执行时间的大约30%，对其性能优化至关重要。 批量matmul运算在一组具有相同尺寸的矩阵上执行，通常在语言翻译任务中，这些矩阵的尺寸相对较小，与输入句子长度和解码器步骤长度有关。通过深入分析和使用nvprof工具，团队揭示了cuBLAS批量内核的执行效率不足，识别出了一些可以优化的现象。 阿里巴巴机器翻译团队通过TVM的集成，针对TensorFlow中的Transformer模型优化了GPU性能，尤其是批量矩阵乘法部分，显著提升了在线推理的速度，从而增强了全球电子商务的NMT服务。这一创新优化策略不仅提高了翻译效率，也为深度学习模型在GPU上的性能优化提供了新的思路。