从零实现AI编译器核心组件：实习学习开发实践

项目背景

今年实习过程中，我从参与了一个简化版AI编译器的开发来学习有关AI的内容，这个项目旨在帮助初学者理解深度学习系统的核心组件。作为一个C++和深度学习爱好者，这次实践让我对AI编译器底层原理有了深刻认识。本文将分享我在实现八个核心组件过程中的思考与收获。

作业一：内存分配器实现

内存分配是编译器最基础的组件之一。我实现了一个基于空闲链表的高效内存分配器。

// include/core/allocator.h
std::map<size_t, size_t> free_blocks; // key:起始地址, value:块大小

// src/core/allocator.cc
size_t Allocator::alloc(size_t size) {
    // 寻找第一个足够大的空闲块
    for (auto it = free_blocks.begin(); it != free_blocks.end(); ++it) {
        if (it->second >= size) {
            size_t addr = it->first;
            // 更新空闲块信息
            if (it->second > size) {
                free_blocks[addr + size] = it->second - size;
            }
            free_blocks.erase(it);
            return addr;
        }
    }
    throw std::bad_alloc();
}

void Allocator::free(size_t addr, size_t size) {
    // 合并相邻空闲块
    auto next = free_blocks.lower_bound(addr);
    auto prev = next;
    if (prev != free_blocks.begin()) --prev;
    
    // 与前一块合并
    if (prev != free_blocks.end() && prev->first + prev->second == addr) {
        prev->second += size;
        addr = prev->first;
        size = prev->second;
        free_blocks.erase(prev);
    }
    
    // 与后一块合并
    if (next != free_blocks.end() && addr + size == next->first) {
        size += next->second;
        free_blocks.erase(next);
    }
    
    free_blocks[addr] = size;
}

作业二：Transpose算子实现

转置算子的形状推导相对简单，但需要考虑不同维度的排列组合。

optional<vector<Shape>> TransposeObj::inferShape(const TensorVec &inputs) {
    const auto A = inputs[0];
    auto input_dim = A->getDims();
    auto output_dim = input_dim;
    int rank = A->getRank();
    
    // 默认反向转置 (0,1,2,...,rank-1) → (rank-1,...,2,1,0)
    for (int i = 0; i < rank; ++i) {
        output_dim[i] = input_dim[rank - 1 - i];
    }
    return {{output_dim}};
}

作业三：Clip算子实现

Clip算子的形状推导最为简单，输出形状与输入相同。

optional<vector<Shape>> ClipObj::inferShape(const TensorVec &inputs) {
    return {{inputs[0]->getDims()}}; // 输出形状与输入相同
}

作业四：Cast算子实现

Cast算子需要处理数据类型转换和形状推导。

vector<DataType> CastObj::inferDataType(const TensorVec &inputs) const {
    return {target_type}; // 返回目标数据类型
}

optional<vector<Shape>> CastObj::inferShape(const TensorVec &inputs) {
    return {{inputs[0]->getDims()}}; // 形状不变
}

作业五：Concat算子实现

Concat算子需要沿指定轴连接多个张量。

optional<vector<Shape>> ConcatObj::inferShape(const TensorVec &inputs) {
    Shape dims = inputs[0]->getDims();
    auto rank = inputs[0]->getRank();
    
    // 沿axis维度相加
    for (size_t i = 1; i < inputs.size(); ++i) {
        dims[axis] += inputs[i]->getDims()[axis];
    }
    return {{dims}};
}

作业六：双向广播实现

广播机制是深度学习中的核心概念之一。

Shape infer_broadcast(const Shape &A, const Shape &B) {
    Shape result;
    size_t max_len = std::max(A.size(), B.size());
    
    // 从右向左逐维比较
    for (size_t i = 0; i < max_len; ++i) {
        size_t a_dim = i < A.size() ? A[A.size()-1-i] : 1;
        size_t b_dim = i < B.size() ? B[B.size()-1-i] : 1;
        
        if (a_dim == b_dim || a_dim == 1 || b_dim == 1) {
            result.insert(result.begin(), std::max(a_dim, b_dim));
        } else {
            throw std::runtime_error("Incompatible shapes for broadcasting");
        }
    }
    return result;
}

作业七：矩阵乘法实现

矩阵乘法是深度学习中最常用的运算之一。

optional<vector<Shape>> MatmulObj::inferShape(const TensorVec &inputs) {
    const auto &A = inputs[0]->getDims();
    const auto &B = inputs[1]->getDims();
    
    // 处理二维矩阵乘法
    if (A.size() == 2 && B.size() == 2) {
        if (A[1] != B[0]) throw std::runtime_error("Matrix dimensions mismatch");
        return {{Shape{A[0], B[1]}}};
    }
    
    // 处理高维张量的批量矩阵乘法
    Shape result;
    size_t batch_dims = std::max(A.size(), B.size()) - 2;
    for (size_t i = 0; i < batch_dims; ++i) {
        size_t a_dim = i < A.size()-2 ? A[i] : 1;
        size_t b_dim = i < B.size()-2 ? B[i] : 1;
        result.push_back(std::max(a_dim, b_dim));
    }
    result.push_back(A[A.size()-2]);
    result.push_back(B[B.size()-1]);
    return {{result}};
}

作业八：图优化实现

图优化是编译器性能提升的关键。

void GraphObj::optimize() {
    // 1. 去除冗余Transpose算子
    for (auto it = nodes.begin(); it != nodes.end(); ) {
        if (auto transpose = dynamic_cast<TransposeObj*>(it->get())) {
            // 检查相邻Transpose是否可抵消
            if (auto next_transpose = dynamic_cast<TransposeObj*>(it->get()->outputs[0]->consumer)) {
                if (canCancelTranspose(transpose, next_transpose)) {
                    // 连接上游到下游
                    it->get()->inputs[0]->consumer = next_transpose->outputs[0]->consumer;
                    it = nodes.erase(it);
                    continue;
                }
            }
        }
        
        // 2. 将Transpose融合到Matmul中
        if (auto matmul = dynamic_cast<MatmulObj*>(it->get())) {
            if (auto transpose = dynamic_cast<TransposeObj*>(matmul->inputs[0]->producer)) {
                if (isLastTwoDimsTranspose(transpose)) {
                    matmul->transA = !matmul->transA;
                    matmul->inputs[0] = transpose->inputs[0];
                    nodes.erase(std::find(nodes.begin(), nodes.end(), transpose));
                    continue;
                }
            }
            // 对B输入做同样处理...
        }
        ++it;
    }
}

开发心得

1. ​​内存管理至关重要​​：内存分配器的实现让我理解了深度学习框架如何高效管理内存，特别是内存碎片问题。

2. ​​形状推导是基础​​：每个算子都需要精确的形状推导，这对后续内存分配和优化至关重要。

3. ​​图优化提升性能​​：通过消除冗余操作和融合算子，可以显著提升计算效率。

4. ​​测试驱动开发​​：每个组件都对应一个测试用例，确保功能的正确性。

这个简化版AI编译器项目让我深入理解了深度学习系统的底层原理，为后续AI项目的实现打下了坚实基础。