AISystem 计算图调度与执行机制详解

AISystem 计算图调度与执行机制详解

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

引言

在现代深度学习框架中，计算图的调度与执行是核心功能之一。本文将深入探讨 AISystem 项目中计算图的调度机制和执行策略，帮助读者理解深度学习框架如何高效地管理和执行神经网络计算任务。

计算图基础概念

计算图是深度学习框架中表示神经网络计算过程的抽象数据结构。在前向传播阶段，计算图描述了从输入数据到输出结果的完整计算路径；在反向传播阶段，则自动构建出用于梯度计算的子图。

计算图由两种基本元素组成：

1. 节点：代表具体的计算操作（算子）
2. 边：表示数据依赖关系

计算图调度机制

1. 静态图调度

静态图调度是 AISystem 中性能优化的关键环节。在静态图模式下，框架会在执行前完成整个计算图的构建和优化，主要特点包括：

• 提前确定计算流程，减少运行时开销
• 支持更激进的优化策略（如算子融合、内存复用等）
• 适合生产环境部署

2. 算子调度策略

AISystem 提供了多种算子调度方式：

2.1 串行调度

最基本的调度方式，按照计算图的拓扑顺序依次执行算子。实现简单但效率较低。

2.2 并发调度

通过分析计算图的数据依赖关系，识别可以并行执行的算子分支。关键技术包括：

• 依赖关系分析
• 任务队列管理
• 线程池优化

2.3 异构调度

针对多设备环境（CPU+GPU+NPU）的调度策略：

• 设备感知调度
• 跨设备通信优化
• 负载均衡

计算图执行模式

1. 单算子执行模式

特点：

• 解释性执行，灵活性高
• 便于调试
• 适合研发阶段

执行流程：

1. Python 层触发算子调用
2. 框架初始化算子参数
3. 分配计算资源
4. 下发到硬件执行

2. 整图下沉执行

专为 AI 加速芯片设计的执行模式：

• 整个计算图一次性下发到设备
• 最小化主机-设备交互
• 极致性能优化

技术挑战：

• 动态形状支持
• 控制流实现
• 内存管理

3. 分布式图执行

针对大模型的解决方案：

• 计算图切分策略
  • 层间切分（模型并行）
  • 层内切分（张量并行）
• 通信优化
  • 集合通信优化
  • 流水线并行

关键技术实现

1. 算子实现机制

AISystem 中的算子实现分为多个层次：

1. 前端 API：Python 接口层
2. 函数实现：包含调度逻辑和自动微分支持
3. 内核实现：针对不同硬件的优化代码

2. 调度系统设计

典型的两级调度架构：

1. 设备/布局调度：根据输入张量特性选择实现
2. 数据类型调度：选择具体计算内核

3. 自动并行技术

核心组件：

• 代价模型：评估计算和通信开销
• 策略搜索：寻找最优并行方案
• 运行时优化：动态调整执行策略

性能优化实践

1. 计算图优化

常见优化手段：

• 算子融合
• 常量折叠
• 死代码消除
• 内存复用

2. 执行效率提升

关键技术：

• 异步执行
• 流水线并行
• 内存预分配
• 计算通信重叠

总结与展望

AISystem 的计算图调度与执行系统展现了现代深度学习框架的核心设计思想。随着AI模型的不断发展，这一领域仍面临诸多挑战：

1. 超大模型的高效执行
2. 异构计算资源的统一管理
3. 动态计算图的优化
4. 自动并行技术的完善

理解这些底层机制不仅有助于开发者更好地使用深度学习框架，也为框架的二次开发和优化提供了理论基础。

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