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为 Mobile GPU 自动调优卷积网络

备注

单击 此处 下载完整的示例代码

作者Lianmin Zheng, Eddie Yan

针对特定设备的自动调优对于获得最佳性能至关重要。本文介绍如何调优整个卷积网络。

TVM 中 Mobile 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,vectorization,unrolling 等)。对神经网络中的所有卷积、深度卷积和密集算子调优后,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,将查询此日志文件以获取最佳参数值。

我们还发布了一些 arm 设备的预调参数,可以前往 Mobile 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。若要运行,需要将本教程的主体包装在 if __name__ == "__main__": 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:(若使用 Python2,将「3」改为「2」):

pip3 install --user cython
sudo make cython3

在 Python 代码中导入包:

import os
import numpy as np

import tvm
from tvm import relay, autotvm
import tvm.relay.testing
from tvm.autotvm.tuner import XGBTuner, GATuner, RandomTuner, GridSearchTuner
from tvm.contrib.utils import tempdir
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 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_model

block = 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

启动 RPC Tracker

TVM 使用 RPC session 与 ARM 板进行通信,在调优期间,调优器会将生成的代码发送到板上并测试板上代码的速度。

为了加速调优,TVM 使用 RPC Tracker(集中的控制器节点)来管理分布式设备。例如,若有 10 部手机,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。

在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,在主机上运行如下命令启动 RPC tracker:

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

将设备注册到 RPC Tracker

接下来把设备注册到 Tracker。第一步是为 ARM 设备构建 TVM runtime 。

  • 对于 Linux:按照 在设备上构建 TVM Runtime 教程操作,然后将设备注册到 Tracker

      python -m tvm.exec.rpc_server --tracker=[HOST_IP]:9190 --key=rk3399

    (将 [HOST_IP] 替换为你的主机的 IP 地址)

  • 对于 Android:按照此 说明 在 Android 设备上安装 TVM RPC APK,确保可以通过 Android rpc 测试。在调优期间,打开手机开发者选项并勾选「在更改期间保持屏幕唤醒」,为手机接通电源。

注册设备后,通过查询 rpc_tracker 来确认是否注册成功

python -m tvm.exec.query_rpc_tracker --host=0.0.0.0 --port=9190

例如,如果有 2 台华为 mate10 pro、11 台树莓派 3B 和 2 台 rk3399,则输出是

Queue Status
----------------------------------
key total free pending
----------------------------------
mate10pro 2 2 0
rk3399 2 2 0
rpi3b 11 11 0
----------------------------------

将多个设备注册到 tracker,从而加快调优测试。

设置调优选项

在调优之前,需要先进行配置。这里以 RK3399 板为例。根据自己的设备修改 target 和 device_key。若用 Android 手机,请将 use_android 设置为 True。

#### 设备配置 ####
# 将 "aarch64-linux-gnu" 替换为你的板子的正确 target。
# 此 target 用于交叉编译。可以通过:code:`gcc -v` 来查询。
target = tvm.target.Target("opencl -device=mali", host="llvm -mtriple=aarch64-linux-gnu")

# 根据设备替换 device_key 的值
device_key = "rk3399"

# 若使用 Android 手机,设置 use_android 为 True
use_android = False

#### 调优选项 ####
network = "resnet-18"
log_file = "%s.%s.log" % (device_key, network)
dtype = "float32"

tuning_option = {
"log_filename": log_file,
"tuner": "xgb",
"n_trial": 1000,
"early_stopping": 450,
"measure_option": autotvm.measure_option(
builder=autotvm.LocalBuilder(build_func="ndk" if use_android else "default"),
runner=autotvm.RPCRunner(
device_key,
host="127.0.0.1",
port=9190,
number=10,
timeout=5,
),
),
}
备注

如何设置调优选项

通常,提供的默认值效果就不错。如果调优时间充足,可以把 n_trialearly_stopping 设置得大一些,让调优运行的时间更长。若设备运行速度非常慢,或者 conv2d 算子有很多 GFLOP,把 timeout 设置大一点。

开始调优

下面开始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" or tuner == "xgb-rank":
tuner_obj = XGBTuner(tsk, loss_type="rank")
elif tuner == "ga":
tuner_obj = GATuner(tsk, pop_size=50)
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)

最后启动调优任务,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, _ = 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)
# 导出库
tmp = tempdir()
if use_android:
from tvm.contrib import ndk

filename = "net.so"
lib.export_library(tmp.relpath(filename), ndk.create_shared)
else:
filename = "net.tar"
lib.export_library(tmp.relpath(filename))

# 上传模块到设备
print("Upload...")
remote = autotvm.measure.request_remote(device_key, "127.0.0.1", 9190, timeout=10000)
remote.upload(tmp.relpath(filename))
rlib = remote.load_module(filename)

# 上传参数到设备
dev = remote.device(str(target), 0)
module = runtime.GraphModule(rlib["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=30))

# 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 设备上,大约需要 3 个小时。

Extract tasks...
Tuning...
[Task 1/17] Current/Best: 25.30/ 39.12 GFLOPS | Progress: (992/1000) | 751.22 s Done.
[Task 2/17] Current/Best: 40.70/ 45.50 GFLOPS | Progress: (736/1000) | 545.46 s Done.
[Task 3/17] Current/Best: 38.83/ 42.35 GFLOPS | Progress: (992/1000) | 1549.85 s Done.
[Task 4/17] Current/Best: 23.31/ 31.02 GFLOPS | Progress: (640/1000) | 1059.31 s Done.
[Task 5/17] Current/Best: 0.06/ 2.34 GFLOPS | Progress: (544/1000) | 305.45 s Done.
[Task 6/17] Current/Best: 10.97/ 17.20 GFLOPS | Progress: (992/1000) | 1050.00 s Done.
[Task 7/17] Current/Best: 8.98/ 10.94 GFLOPS | Progress: (928/1000) | 421.36 s Done.
[Task 8/17] Current/Best: 4.48/ 14.86 GFLOPS | Progress: (704/1000) | 582.60 s Done.
[Task 9/17] Current/Best: 10.30/ 25.99 GFLOPS | Progress: (864/1000) | 899.85 s Done.
[Task 10/17] Current/Best: 11.73/ 12.52 GFLOPS | Progress: (608/1000) | 304.85 s Done.
[Task 11/17] Current/Best: 15.26/ 18.68 GFLOPS | Progress: (800/1000) | 747.52 s Done.
[Task 12/17] Current/Best: 17.48/ 26.71 GFLOPS | Progress: (1000/1000) | 1166.40 s Done.
[Task 13/17] Current/Best: 0.96/ 11.43 GFLOPS | Progress: (960/1000) | 611.65 s Done.
[Task 14/17] Current/Best: 17.88/ 20.22 GFLOPS | Progress: (672/1000) | 670.29 s Done.
[Task 15/17] Current/Best: 11.62/ 13.98 GFLOPS | Progress: (736/1000) | 449.25 s Done.
[Task 16/17] Current/Best: 19.90/ 23.83 GFLOPS | Progress: (608/1000) | 708.64 s Done.
[Task 17/17] Current/Best: 17.98/ 22.75 GFLOPS | Progress: (736/1000) | 1122.60 s Done.
Compile...
Upload...
Evaluate inference time cost...
Mean inference time (std dev): 128.05 ms (7.74 ms)
备注

遇到困难?

自动调优模块容易出错,若总是看到「0.00/ 0.00 GFLOPS」,则意味着有问题。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,打印所有测试结果,可从中找到有用的报错消息。

import logging
logging.getLogger('autotvm').setLevel(logging.DEBUG)

随时在 https://discuss.tvm.apache.org 上向社区寻求帮助。

下载 Python 源代码:tune_relay_mobile_gpu.py

下载 Jupyter Notebook:tune_relay_mobile_gpu.ipynb