架构详解

这篇文档会从开发者角度详细介绍开发 Paddle Lite 需要的相关信息。

设计及思考

近年来,各种深度学习预估硬件层出不穷,从手机 APP 到车载设备,再到音箱,均需要部署深度学习预测,且有如下共性需求:

  1. 高性能

  2. 硬件支持和扩展容易

  3. 轻量级部署

Paddle Lite 的架构方面便是定向参考如上需求设计实现的,具体地

  • 高性能方面

    • 通过 MIR(Machine IR) 实现精细复杂的计算图的分析和优化

    • 执行期 Kernel 的简单设计,几乎没有额外调度开销

    • 适当的硬件层抽象,框架支持各个硬件后端中做特定的调度实现

  • 轻量级部署方面

    • 拆分分析和执行两个阶段,执行阶段轻量级实现,可以单独部署

    • 轻量级 Op 和 Kernel 设计

  • 硬件支持和扩展方面

    • 通过 MIR 支撑带硬件和执行信息的宏观分析优化

    • TypeSystem 抽象带硬件的不同计算模式的表示,实现整个计算图的强类型推导,以及执行状态机的静态分析

Paddle Lite 的架构尝试从强类型推导的角度建模支持多硬件,多种计算模式(不同量化精度、不同的 Data Layout等)的混合计算,从而实现宏观上的各异硬件和计算模式的混合。

框架部分已经经过 FPGA、GPU、NPU 等异构硬件的打磨,各项能力也在完善中。

重要模块介绍

OpLite

OpLite 是 Paddle Lite 中的 Operator,用户扩展单个硬件时,最多的就是扩展 Op 和 Kernel。 重要方法如下:

class OpLite : public Registry {
 public:
  // Check the shape.
  virtual bool CheckShape() const { return true; }
  // Inference the outputs' shape.
  virtual bool InferShape() const { return true; }
  virtual bool InferShape();
  // Infer the outputs's data type during opt period
  virtual bool InferType() {return false};
  // Run this operator.
  virtual bool Run();
  // Indicate whether the Op runs only once or not
  virtual bool run_once() const { return false; }
  // Attach it with the runtime environment.
  virtual bool AttachImpl(const cpp::OpDesc &opdesc, lite::Scope *scope) = 0;
};

其中,分析期执行

  • InferType

  • AttachImpl

执行期执行

  • CheckShape

  • InferShape

扩展须知:

  1. CheckShape 只在第一个 Batch 执行,所以耗时不敏感

  2. InferShape 需要在每个 Batch 执行,应该严格耗时

    可以通过添加 Member Variable 的方式,对其中一部分信息增加 Cache,比如

    class XXOp : public OpLite {
        void InferShape() {
            int batch_size = param().input.shape[0];
            if (!shape_cache_.empty()) {
                shape_cache_[0] = batch_size;
                param().output->Resize(shape_cache_);
            }
        }
    
     private:
        shape_t shape_cache_;
    }
    

OpParam

OpParam 用于存储执行期 Kernel 需要的各项参数。 所有字段可以直接存储(比如指针或者 int),以避免执行中获取参数的延迟。

因为没有需求,OpParam 暂时没有设置基类。

实际例子:

// For Softmax op
struct SoftmaxParam {
  lite::Tensor* x{};
  lite::Tensor* output{};
  int axis{-1};
};

OpLite 的 AttachImpl 方法就用于构建 OpParam ,复制传递给 Kernel 用于执行。

OpParam 是执行期的重要模块,需要严格保证性能,相应的扩展要求:

  1. 字段的获取必须是低延迟的,可以直接用指针,或者直接复制值

  2. 避免执行无关信息混入,包括 Debug 信息

  3. 命名需要与 Paddle OpDesc 中的信息严格一致,以降低功能对齐和理解的难度

Kernel

template <TargetType Target,
          PrecisionType Precision,
          DataLayoutType DataLayout = DataLayoutType::kNCHW>
class KernelLite : public KernelBase {
 public:
  // Run the kernel.
  virtual void Run() { CHECK(false) << "Not Implemented"; }

  TargetType target() const override { return Target; }
  PrecisionType precision() const override { return Precision; }
  DataLayoutType layout() const override { return DataLayout; }
  Place place() const override { return Place{Target, Precision, DataLayout}; }
  std::string name() const override;
};

Kernel是执行期的重要概念,因此设计地非常简单高效。

其中,执行期的 Run 是其唯一重要的接口,其中包含具体的计算逻辑。

模板中的参数主要用于方便多硬件编译,以及自解释:

  • Target: 执行硬件

  • Precision: 主要的计算精度

  • DataLayout: 主要计算的 Data Layout

这部分信息用于帮助挑选 Kernel,具体的值并不严格。

Kernel 的注册需要用到 TypeSystem,不光对 Kernel 本身的特性进行描述,对其输入和输出均进行详尽的定义。

例如 FullyConnected 的注册

REGISTER_LITE_KERNEL(
    fc, kARM, kFloat, kNCHW, paddle::lite::kernels::arm::FcCompute, def)
    .BindInput("Input", {LiteType::GetTensorTy(TARGET(kARM), PRECISION(kFloat), LAYOUT(kNCHW))})
    .BindInput("Bias", {LiteType::GetTensorTy(TARGET(kARM))})
    .BindInput("W", {LiteType::GetTensorTy(TARGET(kARM))})
    .BindOutput("Out", {LiteType::GetTensorTy(TARGET(kARM))})
    .Finalize();

Kernel 自身定义是 kARM 的,也就是 ARM 上的 Kernel,主要的计算精度是 kFloat,主要的 Data Layout 是 kNCHW

接着会对其所有的输入和输出做详细定义,比如看 Input 输入的定义是 LiteType::GetTensorTy(TARGET(kARM), PRECISION(kFloat), LAYOUT(kNCHW)),也就是声明其 Target 是 kARM, Precision 是 kFloat,Data Layout 是 kNCHW

这里的设计思想是类似 C++ 中的函数重载,同一个 Kernel(的名字),在重载了其输入输出的类型之后可以是不同的 Kernel。

扩展须知

  1. 模板参数选用计算中主要的来表示 比如,Scale Kernel,同时能接受 floatint 的输入,但其不算量化 Kernel,那应该设置为 Precision=float,代表常规的计算精度中使用

  2. Kernel 输入输出的定义需要足够精确,是什么类型就是什么类型;框架会根据其输入输出的定义来动态构建状态机,否则会出现分析期和执行期的状态机不一致,造成未定义行为

MIR

MIR 类似于 LLVM 里的 IR,只是加上了硬件和执行期的信息参与分析优化。

Pass 是 MIR 中的模块化策略,其输入和输出都是 SSA Graph.

框架会自动基于模型的 Program 构建 SSA Graph,之后按 Optimizer 中定义的 Pass 的顺序调用一系列 Pass。

Op Fusion

MIR 中的 PatternMacher 实现了简单有效的基于图的模板识别的算法,相关的 Op Fusion 的图操作可以基于此实现。

实际的例子可以参考 fc_fuse_pass.h

TypeSystem

TypeSystem 是 Paddle Lite 中构建复杂计算图的基础模块,核心思想是协助 SSA Graph 构建一个状态机,表示其中不同的状态。

这里的 Type 主要包含下面四组信息,更多的信息可以按需扩展:

  • TargetType

  • Precision

  • DataLayout

  • Device Id,用于表示卡号

状态机的表示:

Tensor0(kARM, kFloat, kNCHW) --pass--> Tensor1(kOpenCL, kFloat, kNCHW)

MIR 会识别出,Tensor0 和 Tensor1 的硬件位置不同,因此触发相依的 Pass 插入对应的 Cast Op 来进行 Type Cast,比如

Tensor0(kARM, kFloat, kNCHW) --pass-> IoCopyOp(kARM, kOpenCL) --pass-> Tensor1(kOpenCL, kFloat, kNCHW)

KernelContext

KernelContext 是硬件支持的核心封装,主要用于为 Kernel 提供执行期的硬件上下文。

KernelContext 的设计类似于 OpParam,两者均没有基类;对于 KernelContext,其假定是,不同的硬件间的接口和逻辑可能完全不同,比如 kARM 和 kCUDA,因此不设定基类,也不需要提供统一的接口来封装不同硬件行为。

不同硬件的 KernelContext 直接与该硬件对应的 Kernel 对接。

KernelContext 的行为可以被 MIR 在分析期确定和调度。

注意事项:

  1. 由于是执行期概念,KernelContext 也需要注意性能和轻量化

  2. 移动端部署时只会部署执行期,因此 MIR 和 KernelContext 会拆开,因此 KernelContext 相应的设置需要能够序列化到 ProgramDesc 中,以便执行期载入和执行

扩展硬件后端

扩展现有的硬件后端

主要是扩充 Op 和 Kernel 的工作,如果需要 Fuse,则参考 MIR 章节,增加相应的 Fuse Pass 便可,具体地,可以参考

扩展全新硬件后端

需要额外扩充如下模块,让框架能够支撑硬件执行:

  • TypeSystem,需要扩充其中相关的 Type

  • MIR,需要扩展其中的 Type Cast 相关的 Pass

  • KernelContext,具体地可以参考

    • ARM Context

    • 需要注意的是,硬件 Context 的接口只服务于该硬件的 Kernel

    • Context 有分析期和执行期两个阶段,如果分析期没有特殊的优化,则无需考虑;否则,需要注意将分析期的信息整理并序列化到离线模型中,用于执行期直接加载。