使用TensorFlow XLA辅助实现BERT预训练加速

最新推荐文章于 2025-05-01 15:44:39 发布

福将～白鹿

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文章标签： tensorflow xla加速

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_41475067/article/details/122821008

XLA是TensorFlow的编译器，能显著提升模型性能，尤其在GPU上。它通过融合运算减少内存使用，提高计算效率。文章介绍了XLA的工作原理，展示了如何使用xla.compile API在代码中应用XLA，并提到了使用注意事项，包括GPU后端的实验性质、不支持的部分运算以及对可推断形状和运算的支持要求。

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XLA 简介

XLA 是 TensorFlow 图表的编译器，只需更改极少的源代码，便可加速您的 TensorFlow ML 模型。这篇文章将介绍 XLA，并说明如何在您自己的代码中试用 XLA。

在使用 NVIDIA® Tesla® V100 GPU 训练 ResNet50 v1.0 时，相比 TensorFlow 1.11（未配备 XLA），TensorFlow 1.12（配备 XLA）的性能有显著提升：合成数据为每秒 10526 张图像，真实数据为每秒 10267 张图像（复制说明请见附录）。我们在各种内部模型上观察到速度提升（从 1.13 倍至 3.04 倍）。
在这里插入图片描述

加速原理

通常情况下，当您运行 TensorFlow 图表时，所有运算都由 TensorFlow 图表执行器单独执行。每个运算都会安装由图表执行器分派的预编译 GPU 内核（随附于 TensorFlow 二进制文件中）。

XLA 提供了另一种运行 TensorFlow 模型的模式：这种模式会将您的 TensorFlow 图表编译成专为您的模型生成的 GPU 内核序列。由于这些是您程序独有的内核，因此它们可以利用模型的特定信息进行优化。

举一个例子，我们一起看看 XLA 在简单 TensorFlow 计算环境中的优化过程：

def get_learning_rate(is_warmup, learning_rate, warmup_learning_rate):
    return (1.0 - is_warmup) * learning_rate + is_warmup * warmup_learning_rate

如果运行模型时不使用 XLA，图表会启动三个内核，分别用于乘法、加法和减法。

但是，XLA 可以优化图表，以便在启动单个内核时计算结果。方法是将加法、乘法和减法 “融合” 到单个 GPU 内核中。此外，这种融合运算不会将 yz 和 x+yz 生成的中间值写入内存，而是将这些中间计算的结果直接 “流式传输” 给用户，并完整保存在 GPU 寄存器中。

融合是 XLA 最重要的一种优化方式。内存带宽通常是硬件加速器上最稀缺的资源，因此删除内存运算是提升性能的最佳方法之一。

应用演示

XLA 使用 xla.compile API，让您可以在部分 TensorFlow 图表上显式调用 XLA 编译器。xla.compile 会接受生成 TensorFlow 计算的 Python 函数，然后连接所生成的计算以供 XLA 编译。xla.compile 还会返回张量列表，其中每个张量对应传入函数构建的计算结果，但现在会立即由 XLA 优化。

因此，通过调用 xla.compile，您可以使用 XLA 运行以上由 model_fn 生成的计算，如下所示：

    learning_rate = xla.compile(computation=get_learning_rate, inputs=(is_warmup, learning_rate, warmup_learning_rate))

官方已经设置 colab，让您可以在稍微复杂一些的模型上使用 xla.compile。

xla.compile 不是在 TensorFlow 子图表上调用 XLA 的唯一方法；具体来说，有一些方法可以让 TensorFlow 自动找到与 XLA 兼容的子图表并使用 XLA 进行编译，但我们不会在这篇文章中讨论这些方法。

使用 XLA 的注意事项

第一，XLA GPU 后端目前仍处于实验阶段，虽然我们没有发现任何重大问题，但其尚未进行广泛的生产使用测试。
第二，xla.compile 仍不适用于 model.fit 等 Keras 高级 API（但您可以使用 Keras 运算），也不支持 Eager 模式。我们正在积极开发 API 以便在这些模式下启用 XLA；敬请期待。
第三，XLA 无法编译所有 TensorFlow 图表；只有具有以下属性的图表才能传递给 xla.compile。

所有运算都必须具有可推断的形状

XLA 需要能够在给定计算输入的情况下，推断出其编译的所有运算的形状。因此，如果模型函数生成的 Tensor 具有不可推断的形状，则运行时将会出现错误，进而导致运行失败。（在这个例子中，tf.expand_dims 的输出形状取决于 random_dim_size，但其无法在给定 x、y 和 z 的情况下推断出来。）

请注意，由于 XLA 是 JIT 编译器，形状会因不同的运行过程而异，前提是能够根据给定的集群输入条件推断出来。这个例子很好地体现了这一点。