AISystem中的离线图优化技术详解

AISystem中的离线图优化技术详解

AISystem AISystem 主要是指AI系统，包括AI芯片、AI编译器、AI推理和训练框架等AI全栈底层技术 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/AISystem

前言

在深度学习模型推理过程中，计算图优化是提升性能的关键环节。本文将深入探讨AISystem项目中采用的离线图优化技术，特别是基础图优化方案，帮助读者理解如何通过优化计算图结构来提升模型推理效率。

基础图优化概述

基础图优化是指那些保留计算语义的修改操作，主要包括以下几种类型：

1. 常量折叠：将可以预先确定输出值的节点替换为常量
2. 冗余节点消除：删除计算图中无实际作用的节点
3. 算子融合：将多个连续算子合并为单个复合算子
4. 算子替换：用更高效的算子替代原有算子
5. 算子前移：将不依赖其他计算结果的算子提前执行

这些优化技术可以显著减少计算量、降低内存访问次数，从而提升模型推理速度。

常量折叠技术详解

常量折叠是编译器优化中的经典技术，在深度学习推理优化中同样发挥着重要作用。其核心思想是：如果某个操作的所有输入都是常量，那么它的输出也可以在编译阶段预先计算出来。

典型应用场景

1. 基本常量折叠：当操作的所有输入都是常量时，直接计算结果并替换为常量节点
2. ExpandDims折叠：当ExpandDims操作的维度参数是常量时，将其内化为算子属性
3. Binary操作折叠：当Binary操作的第二个输入是标量常量时，将其作为算子参数

技术优势

• 减少运行时计算量
• 简化计算图结构
• 降低内存访问需求

冗余节点消除技术

冗余节点消除旨在删除计算图中不影响最终结果的节点，主要分为以下几种情况：

1. 无意义算子消除

某些算子本身不参与实际计算，可以直接删除：

• 类型相同的Cast操作
• 单输入Tensor的Concat操作
• Identity、NoOp等空操作算子

2. 参数无意义算子消除

当算子参数设置导致操作无实际效果时：

• 输入输出类型相同的Cast算子
• 输入输出shape相同的ExpandDims算子
• 窗口为1x1的Pooling算子

3. 位置无意义算子消除

某些算子在特定位置变得多余：

• 无后续输出的算子分支
• Global Pooling后的Reshape/Flatten
• Linear前的Reshape/Flatten

4. 前后反义算子消除

相邻的逆向操作可以同时删除：

• Squeeze和ExpandDims（相同axis）
• 连续的Cast操作（类型互转）
• 量化和反量化操作对

5. 公共子图优化

相同计算子图只需执行一次：

• 记录已处理的同类型算子
• 匹配输入和参数相同的算子
• 复用计算结果，避免重复计算

算子融合技术

算子融合通过将多个连续算子合并为单个复合算子，减少中间结果的存储和访问。

典型融合模式

1. Conv+BN+Activation融合：

   • 将BN参数融入Conv权重和偏置
   • 数学变换：W' = (γ/√(σ²+ε))·W
   • 偏置变换：b' = β - (γ·μ)/√(σ²+ε)

2. MatMul+Add融合：

   • 使用GEMM替代矩阵乘加操作
   • 偏置合并：b' = b0 + b1

3. Conv+Activation融合：

   • 减少中间结果访存次数
   • 计算Conv后立即应用激活函数

融合优势

• 减少内存访问次数
• 提高计算密度
• 充分利用硬件特性

算子替换技术

算子替换是用功能相同但效率更高的算子替代原有算子。

一换一替换

• MatMul → Conv2D（Conv优化更充分）
• Linear → 1x1 Conv2D
• BatchNorm → Scale（计算量更少）

一换多替换

• ShuffleChannel → Reshape+Permute组合
• GroupConv → Slice+Conv组合
• 老版Pad → 新版Pad参数形式转换

算子前移技术

将不依赖后续计算结果的算子提前执行：

• 固定计算提前执行
• 利用算术运算交换律优化计算顺序
• 减少数据传输和访存次数

优化效果评估

通过上述优化技术，可以在以下方面获得显著提升：

1. 计算效率：减少冗余计算，提高计算密度
2. 内存效率：降低中间结果存储需求
3. 执行速度：减少内存访问，提高并行度
4. 硬件利用率：更好匹配硬件特性

总结

AISystem中的离线图优化技术通过系统性的优化策略，显著提升了深度学习模型的推理效率。理解这些优化技术的原理和应用场景，对于开发高效的推理系统至关重要。在实际应用中，通常需要结合多种优化技术，并根据具体模型和硬件特性进行调优，才能获得最佳性能。

AISystem AISystem 主要是指AI系统，包括AI芯片、AI编译器、AI推理和训练框架等AI全栈底层技术 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/AISystem