Apache TVM 是一个端到端的深度学习编译框架，适用于 CPU、GPU 和各种机器学习加速芯片。更多 TVM 中文文档可访问 →Apache TVM 是一个端到端的深度学习编译框架，适用于 CPU、GPU 和各种机器学习加速芯片。 | Apache TVM 中文站
针对特定设备和工作负载的自动调优对于获得最佳性能至关重要，本文介绍如何为 NVIDIA GPU 调优整个卷积网络。
TVM 中 NVIDIA GPU 的算子实现是以 template 形式编写的，该 template 有许多可调参数（tile 因子，unrolling 等）。对神经网络中的所有卷积和深度卷积算子调优后，会生成一个日志文件，它存储所有必需算子的最佳参数值。当 TVM 编译器编译这些算子时，会查询这个日志文件，从而获取最佳参数值。
我们还发布了一些 NVIDIA GPU 的预调参数，可以前往 NVIDIA GPU Benchmark 查看详细信息。
注意，本教程无法在 Windows 或最新版本的 macOS 上运行。如需运行，请将本教程的主体放在 if __name__ == "__main__": 代码块中。
安装依赖
要在 TVM 中使用 autotvm 包，需要安装额外的依赖（如果用的是 Python2，请将「3」更改为「2」）：
pip3 install --user psutil xgboost tornado cloudpickle
为了让 TVM 在调优过程中运行更快，推荐使用 Cython 作为 TVM 的 FFI。在 TVM 的根目录下，执行如下命令：
pip3 install --user cython
sudo make cython3
在 Python 代码中导入包：
import os
import numpy as npimport tvm
from tvm import relay, autotvm
import tvm.relay.testing
from tvm.autotvm.tuner import XGBTuner, GATuner, RandomTuner, GridSearchTuner
import tvm.contrib.graph_executor as runtime
定义网络
首先要在 Relay 前端 API 中定义网络，可以从 tvm.relay.testing 加载一些预定义的网络。也可以从 MXNet、ONNX 和 TensorFlow 加载模型。
def get_network(name, batch_size):"""获取网络的符号定义和随机权重"""input_shape = (batch_size, 3, 224, 224)output_shape = (batch_size, 1000)if "resnet" in name:n_layer = int(name.split("-")[1])mod, params = relay.testing.resnet.get_workload(num_layers=n_layer, batch_size=batch_size, dtype=dtype)elif "vgg" in name:n_layer = int(name.split("-")[1])mod, params = relay.testing.vgg.get_workload(num_layers=n_layer, batch_size=batch_size, dtype=dtype)elif name == "mobilenet":mod, params = relay.testing.mobilenet.get_workload(batch_size=batch_size, dtype=dtype)elif name == "squeezenet_v1.1":mod, params = relay.testing.squeezenet.get_workload(batch_size=batch_size, version="1.1", dtype=dtype)elif name == "inception_v3":input_shape = (batch_size, 3, 299, 299)mod, params = relay.testing.inception_v3.get_workload(batch_size=batch_size, dtype=dtype)elif name == "mxnet":# MXNet 模型的示例from mxnet.gluon.model_zoo.vision import get_modelblock = get_model("resnet18_v1", pretrained=True)mod, params = relay.frontend.from_mxnet(block, shape={"data": input_shape}, dtype=dtype)net = mod["main"]net = relay.Function(net.params, relay.nn.softmax(net.body), None, net.type_params, net.attrs)mod = tvm.IRModule.from_expr(net)else:raise ValueError("Unsupported network: " + name)return mod, params, input_shape, output_shape
设置调优选项
在调优之前，进行配置。
#### 设备配置 ####
target = tvm.target.cuda()#### 调优 OPTION ####
network = "resnet-18"
log_file = "%s.log" % network
dtype = "float32"tuning_option = {"log_filename": log_file,"tuner": "xgb","n_trial": 2000,"early_stopping": 600,"measure_option": autotvm.measure_option(builder=autotvm.LocalBuilder(timeout=10),runner=autotvm.LocalRunner(number=20, repeat=3, timeout=4, min_repeat_ms=150),),
}
输出结果：
/workspace/python/tvm/target/target.py:389: UserWarning: Try specifying cuda arch by adding 'arch=sm_xx' to your target.warnings.warn("Try specifying cuda arch by adding 'arch=sm_xx' to your target.")
备注
如何设置调优选项
通常，提供的默认值效果很好。
如果调优时间充足，可以把 n_trial，early_stopping 设置得大一些，就可以让调优运行的时间更长。
若有多个设备，可以用所有设备进行测试，以加快调优过程。（参阅下面的 Scale up measurement 部分）。
开始调优
现在从网络中提取调优任务，并开始调优。接下来我们提供一个简单的实用函数。它只是一个初始实现，按顺序对任务列表进行调优。未来会引入更复杂的调优 scheduler。
# 可跳过此函数的实现。
def tune_tasks(tasks,measure_option,tuner="xgb",n_trial=1000,early_stopping=None,log_filename="tuning.log",use_transfer_learning=True,
):# 创建 tmp 日志文件tmp_log_file = log_filename + ".tmp"if os.path.exists(tmp_log_file):os.remove(tmp_log_file)for i, tsk in enumerate(reversed(tasks)):prefix = "[Task %2d/%2d] " % (i + 1, len(tasks))# 创建调优器if tuner == "xgb":tuner_obj = XGBTuner(tsk, loss_type="reg")elif tuner == "xgb_knob":tuner_obj = XGBTuner(tsk, loss_type="reg", feature_type="knob")elif tuner == "xgb_itervar":tuner_obj = XGBTuner(tsk, loss_type="reg", feature_type="itervar")elif tuner == "xgb_curve":tuner_obj = XGBTuner(tsk, loss_type="reg", feature_type="curve")elif tuner == "xgb_rank":tuner_obj = XGBTuner(tsk, loss_type="rank")elif tuner == "xgb_rank_knob":tuner_obj = XGBTuner(tsk, loss_type="rank", feature_type="knob")elif tuner == "xgb_rank_itervar":tuner_obj = XGBTuner(tsk, loss_type="rank", feature_type="itervar")elif tuner == "xgb_rank_curve":tuner_obj = XGBTuner(tsk, loss_type="rank", feature_type="curve")elif tuner == "xgb_rank_binary":tuner_obj = XGBTuner(tsk, loss_type="rank-binary")elif tuner == "xgb_rank_binary_knob":tuner_obj = XGBTuner(tsk, loss_type="rank-binary", feature_type="knob")elif tuner == "xgb_rank_binary_itervar":tuner_obj = XGBTuner(tsk, loss_type="rank-binary", feature_type="itervar")elif tuner == "xgb_rank_binary_curve":tuner_obj = XGBTuner(tsk, loss_type="rank-binary", feature_type="curve")elif tuner == "ga":tuner_obj = GATuner(tsk, pop_size=100)elif tuner == "random":tuner_obj = RandomTuner(tsk)elif tuner == "gridsearch":tuner_obj = GridSearchTuner(tsk)else:raise ValueError("Invalid tuner: " + tuner)if use_transfer_learning:if os.path.isfile(tmp_log_file):tuner_obj.load_history(autotvm.record.load_from_file(tmp_log_file))# 开始调优tsk_trial = min(n_trial, len(tsk.config_space))tuner_obj.tune(n_trial=tsk_trial,early_stopping=early_stopping,measure_option=measure_option,callbacks=[autotvm.callback.progress_bar(tsk_trial, prefix=prefix),autotvm.callback.log_to_file(tmp_log_file),],)# 选择最佳记录到缓存文件autotvm.record.pick_best(tmp_log_file, log_filename)os.remove(tmp_log_file)
最后启动调优作业，并评估端到端性能。
def tune_and_evaluate(tuning_opt):# 从 relay 程序中提取工作负载print("Extract tasks...")mod, params, input_shape, out_shape = get_network(network, batch_size=1)tasks = autotvm.task.extract_from_program(mod["main"], target=target, params=params, ops=(relay.op.get("nn.conv2d"),))# 运行调优任务print("Tuning...")tune_tasks(tasks, **tuning_opt)# 编译具有历史最佳记录的内核with autotvm.apply_history_best(log_file):print("Compile...")with tvm.transform.PassContext(opt_level=3):lib = relay.build_module.build(mod, target=target, params=params)# 加载参数dev = tvm.device(str(target), 0)module = runtime.GraphModule(lib["default"](dev))data_tvm = tvm.nd.array((np.random.uniform(size=input_shape)).astype(dtype))module.set_input("data", data_tvm)# 评估print("Evaluate inference time cost...")print(module.benchmark(dev, number=1, repeat=600))# 不在网页服务器中运行调优，因为它需要的时间太长。
# 取消注释运行下一行
# tune_and_evaluate(tuning_option)
样本输出
调优需要编译许多程序并从中提取特征，所以推荐使用高性能的 CPU。下面列出了一个输出示例。在 32T AMD Ryzen Threadripper 上大约耗时 4 小时才能看到以下输出，调优 target 是 NVIDIA 1080 Ti。（编译时会看到一些报错，若调优继续运行则可以忽略。）
Extract tasks...
Tuning...
[Task 1/12] Current/Best: 541.83/3570.66 GFLOPS | Progress: (960/2000) | 1001.31 s Done.
[Task 2/12] Current/Best: 0.56/ 803.33 GFLOPS | Progress: (704/2000) | 608.08 s Done.
[Task 3/12] Current/Best: 103.69/1141.25 GFLOPS | Progress: (768/2000) | 702.13 s Done.
[Task 4/12] Current/Best: 2905.03/3925.15 GFLOPS | Progress: (864/2000) | 745.94 sterminate called without an active exception
[Task 4/12] Current/Best: 2789.36/3925.15 GFLOPS | Progress: (1056/2000) | 929.40 s Done.
[Task 5/12] Current/Best: 89.06/1076.24 GFLOPS | Progress: (704/2000) | 601.73 s Done.
[Task 6/12] Current/Best: 40.39/2129.02 GFLOPS | Progress: (1088/2000) | 1125.76 s Done.
[Task 7/12] Current/Best: 4090.53/5007.02 GFLOPS | Progress: (800/2000) | 903.90 s Done.
[Task 8/12] Current/Best: 4.78/1272.28 GFLOPS | Progress: (768/2000) | 749.14 s Done.
[Task 9/12] Current/Best: 1391.45/2325.08 GFLOPS | Progress: (992/2000) | 1084.87 s Done.
[Task 10/12] Current/Best: 1995.44/2383.59 GFLOPS | Progress: (864/2000) | 862.60 s Done.
[Task 11/12] Current/Best: 4093.94/4899.80 GFLOPS | Progress: (224/2000) | 240.92 sterminate called without an active exception
[Task 11/12] Current/Best: 3487.98/4909.91 GFLOPS | Progress: (480/2000) | 534.96 sterminate called without an active exception
[Task 11/12] Current/Best: 4636.84/4912.17 GFLOPS | Progress: (1184/2000) | 1381.16 sterminate called without an active exception
[Task 11/12] Current/Best: 50.12/4912.17 GFLOPS | Progress: (1344/2000) | 1602.81 s Done.
[Task 12/12] Current/Best: 3581.31/4286.30 GFLOPS | Progress: (736/2000) | 943.52 s Done.
Compile...
Evaluate inference time cost...
Mean inference time (std dev): 1.07 ms (0.05 ms)
参考基线为 MXNet + TensorRT 在 ResNet-18 上的时间成本为 1.30ms，所以我们更快一点。
备注
遇到困难？
自调优模块容易出错，若总是看到「0.00/ 0.00 GFLOPS」，则表明存在问题。
首先确保设置了正确的设备配置，然后，在脚本开头添加如下行来打印调试信息，它将打印每个测试结果，可从中找到有用的错误消息。
import logging
logging.getLogger(‘autotvm’).setLevel(logging.DEBUG)
随时在 https://discuss.tvm.apache.org 上向社区寻求帮助。
使用多个设备加速测试
若有多个设备，可用所有设备进行测试。 TVM 使用 RPC Tracker（集中的控制器节点）来管理分布式设备，若有 10 个 GPU 卡，可以将它们全部注册到 tracker，并行运行 10 次测试，从而加快调优过程。
要启动 RPC tracker，在主机上运行如下命令。整个调优过程中都需要 tracker，因此需要为此命令打开一个新终端：
python -m tvm.exec.rpc_tracker --host=0.0.0.0 --port=9190
预期输出：
INFO:RPCTracker:bind to 0.0.0.0:9190
需要为每个设备打开一个新终端，启动一个 RPC 专用服务器。使用 key 来区分设备的类型。（注意：对于 rocm 后端，编译器存在一些内部错误，需要在参数列表中添加 --no-fork。）
python -m tvm.exec.rpc_server --tracker=127.0.0.1:9190 --key=1080ti
注册设备后，可以通过查询 rpc_tracker 来确认是否注册成功
python -m tvm.exec.query_rpc_tracker --host=127.0.0.1 --port=9190
比如有 4 个 1080 ti，2 个 titanx，1 个 gfx900，输出如下：
Queue Status
----------------------------------
key total free pending
----------------------------------
1080ti 4 4 0
titanx 2 2 0
gfx900 1 1 0
----------------------------------
最后，更改调优选项来使用 RPCRunner。用下面的代码替换上面的相应部分。
tuning_option = {"log_filename": log_file,"tuner": "xgb","n_trial": 2000,"early_stopping": 600,"measure_option": autotvm.measure_option(builder=autotvm.LocalBuilder(timeout=10),runner=autotvm.RPCRunner("1080ti", # change the device key to your key"127.0.0.1",9190,number=20,repeat=3,timeout=4,min_repeat_ms=150,),),
}
下载 Python 源代码：tune_relay_cuda.py
下载 Jupyter Notebook：tune_relay_cuda.ipynb
