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AI推理加速原理解析与工程实践分享

作者:百度开发者中心12023.03.02 14:07浏览量:34

简介:这次分享将端到端分析 AI 推理过程以及痛点,介绍业界典型的推理加速思路和具体方案。

在上一期分享中我们介绍了关于 AI 训练加速的原理和实践,本次分享我们将介绍如何加速 AI 推理过程。内容主要包括四部分:

第一部分,端到端的分析 AI 推理的过程以及这个过程中的痛点;

第二部分,我们将介绍业界典型的推理加速思路及具体方案;

第三部分,介绍百度百舸平台的 AI 推理加速套件 AIAK-Inference 的加速方案;

最后一部分,我们则将通过 demo 的方式,演示 AIAK-Inference 的使用方式及加速效果。

1. AI 推理的痛点

AI 推理是将用户输入的数据,通过训练好的模型产生有价值信息的过程。具体的是将训练好的 AI 模型部署到提供算力的硬件上,并通过 HTTP/RPC 等接口对外提供服务。

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这个过程的参与者主要有两类人,一类是 AI 算法工程师,他们希望能将自己研发的模型高效的部署到线上,并为模型最终的效果负责。另外一类人则是基础架构工程师,他们负责管理异构算力集群,并为集群的资源利用效率负责。

这两类人群的痛点分别如下:

对 AI 算法工程师来说,他们希望自己训练的复杂模型可以更快的提供服务。而对于基础架构工程师来说,他们则希望可以将价格昂贵的 GPU 资源发挥出最好的效能。

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如果我们从端到端的视角再来分析下整个 AI 推理过程,会发现这两类用户的痛点目前没有得到很好的解决。

用户对 GPU 的使用初始于业务系统,用户根据业务需求搭建模型,并为最终模型的效果负责。

业务系统构建完成后,会从资源管理系统中申请资源,而资源管理器则会将 GPU 卡分配给业务系统,这个管理器只会为资源分配率负责,而不会关心资源分配后的业务使用效率。

用户在申请到资源后,会通过 AI 框架执行模型的计算过程。AI 框架更专注为用户提供易用的模型构建接口,而不会为业务的推理效率和资源利用率负责。

最后 AI 框架在使用异构硬件算力时,只能使用基础的加速包或工具,而不会专门结合业务特点进行优化。总的来看,整个过程中没有专门的工具为 GPU 算力的利用效率负责。

为此,我们需要 AI 推理加速,针对用户训练好的模型进行针对性的加速,缩短业务推理时间,同时提升资源利用率。

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2. 推理加速的业界解决方案

为了系统性的分析和进行推理加速方案,我们首先需要能够定义推理加速的优化目标。为此我们先简单回顾下 GPU 的硬件架构和执行模式。

从硬件上看,GPU 的强大算力来源于多 SM 处理器,每个 SM 中包含多个 ALU 计算单元和专有的 Tensor Core 处理单元。对 GPU 来说,当所有 SM 上的所有计算单元都在进行计算时,我们认为其算力得到了充分的发挥。

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GPU 无法自己独立工作,其工作任务还是由 CPU 进行触发的。

整体的工作流程可以看做是 CPU 将需要执行的计算任务异步的交给 GPU,GPU 拿到任务后,会将 Kernel 调度到相应的 SM 上,而 SM 内部的线程则会按照任务的描述进行执行。当 CPU 不发起新的任务时,则 GPU 的处理单元就处在空闲状态。

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通过这两个层面的分析,我们知道要想将 GPU 的算力充分发挥,其核心就是保持GPU 上有任务,同时对单个 GPU 计算任务,使其可以尽量充分的用好 SM 处理器。

针对这两个层面的使用情况,NVIDIA 提供了相应的牵引指标 GPU 利用率和 SM 利用率:GPU 利用率被定义为在采样间隔内,GPU 上有任务在执行的时间。而 SM 利用率则被定义为在采样间隔内,每个 SM 有 warp 活跃时间的平均值。

我们可以通过 2 个 case 来比较下这两个指标的差异。在下图的 case 1 中,由于 CPU 异步发射任务到 GPU 上,GPU 很快就处理完了,于是就出现了等待下一个任务的空隙。在这种情况下,按照定义,GPU 利用率比较低,SM 利用率也相对较低。两个指标都能反应这种情况没有充分利用 GPU 资源。

针对下图的第二个 case,对于某一个 Kernel 来说,由于计算实现、参数配置等一系列问题,它只使用了 1 个 SM 处理器,而剩下的 3 个 SM 处理器(假设只有 4 个 SM 处理器)空闲。

对于这种情况,由于 GPU 上有 Kernel 在执行,在这个时间段内 GPU 利用率仍然是 100%,但 SM 利用率只有 25%。可以看到这种场景下,SM 利用率可以反应计算任务效率不高的问题,而 GPU 利用率则无法反应此类问题。
我们认为 SM 利用率可以更精细的反应 GPU 算力发挥情况,所以把 SM 利用率当做 AI 推理加速的牵引指标。

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有了牵引指标,结合模型执行的流程,我们就可以在逻辑上将优化方案分为三类:

第一类优化是模型精简类,即在模型真正执行之前就对模型的计算量进行精简,从而提升推理速度。这部分业界常见的优化方向包括量化、减枝、蒸馏和 NAS 等;

第二类和第三类则是当模型已经交由推理引擎在 GPU 上执行时,如何更好的提升 GPU 的利用效率。

我们由 SM 利用率公式做一个近似可以导出这两类优化方案,分别是尽可能让 GPU 上有计算任务和单个计算任务在 GPU 上执行效率更高。这两类优化方案常见的手段分别是算子融合和单算子优化。

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接下来分别介绍这三类优化方案。

在模型精简上,通常大家会采用量化、减枝和蒸馏等手段。

简单来说,量化就是将模型中的计算类型进行压缩,从而降低计算量。常见的手段包括离线量化和量化训练两类。

离线量化是指在模型训练完成后,离线的对计算算子进行量化,这种方案通常易用性较好,对算法开发人员几乎透明,但对模型精度会有一定损失;

量化训练则是在模型训练过程中就显示插入量化相关的操作,这样通常会有更好的精度,但需要算法开发同学准备相关数据。

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而减枝则是通过将模型中对结果影响较小的一些计算进行移除,从而降低计算量。

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蒸馏则通常是将一个复杂的大模型通过降维的知识传递层,将大模型中的复杂计算,减少为效果相当的更小规模的计算,从而实现降低计算量,提升推理效率的效果。下图中是百度文心 3.0 大模型知识蒸馏的过程。

这些模型精简的方案,由于涉及到对精度的影响,通常需要算法工程师介入,协同优化。

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第二类优化则是算子融合,算子融合顾名思义是指将多个计算算子合并成一个大算子的过程。

例如对于 BERT Base 这个模型,经过 PyTorch 原生 jit 编译生成的 TorchScript 图中有 800 多个小算子,这些小算子会带来 2 类问题:一是这些算子通常执行过程较短,因此会造成大量的 GPU 空闲时间;二是由于不同的任务之间还有数据的依赖,因此也会带来额外的访存开销。

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目前针对算子融合,业界通常会采用手写或自动化生成的方式发现可融合的模式,并提供融合后的算子。例如针对 Transformer 结构,NVIDIA 开发了 FasterTransformer 这个库,其中包括针对多种 Transformer 类结构模型的具体融合算子。

例如下图中,针对 batch GEMM Q x K、Softmax、batch GEMM for QK x V 和长尾的 transpose 等操作,FasterTransformer 提供 Fused Multi-head Attention 等融合后算子。BERT Base 在经过 FasterTransformer 的算子融合优化后,数量可以降到 100 个左右。

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第三类优化则是单算子优化。单算子优化是根据单个算子,结合计算模式和硬件架构特点,调整 GPU 核函数的实现方法,从而提升具体算子的执行效率。单算子优化中,最经典的例子就是对通用矩阵乘(GEMM)的优化。
下图是 NVIDIA Cutlass 库对 GEMM 操作的抽象:

Cutlass 结合 GPU Global Memory、Shared Memory、Register File 这几层存储架构和 block、warp、thread 和 tensor core 这几层计算抽象,设计了一系列计算模板,并提供相关可优化参数(切分大小等),方便开发者开发高性能的 GEMM 实现。

以上就是业界常见的几类 AI 推理加速的方法和业界的一些解决方案。接下来我们重点介绍下 AIAK-Inference 是如何站在巨人的肩膀上,提供性能更好的推理加速方案。

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3. AIAK-Inference推理加速套件简介

AIAK-Inference 是百度智能云提出的 AI 推理加速套件,是百度百舸整体方案中的一部分。

AIAK-Inference 旨在优化在百度智能云上采购的 GPU 等异构算力的推理效率,降低推理延迟,提升推理吞吐。只要通过百度百舸方案提供的 GPU 算力,都可以使用AIAK-Inference 进行推理加速。

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AIAK-Inference 的整体架构如下图所示,整体分为 4 个层次,分别解决的问题如下:

图接入:解决多框架动态图/静态图捕获问题,将动态图转换为推理友好的静态图;

后端抽象:支持将业界多种优化方案统一整合,通过计时的方式选择最优的加速后端;

具体加速后端,支持业界多种开源加速后端,包括飞桨提供的 FastDeploy 等;此外还有一套自研加速后端,通过图优化、图转换和加速运行时三部分对模型进行整体的推理加速;

算子库:除了使能业界最优的常见计算算子库,还针对具体场景的重点计算模式进行定制化开发,提供场景加速的算子库。

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与业界其他方案相比,AIAK-Inference 主要有 2 大特点,第一个是博采众长,支持多种优化后端的无缝接入,并通过计时选优的方法将效果最后的加速后端提供给用户;第二则是深入场景,针对重点场景的计算模式,通过 AIAK-OP 算子库进行专有加速。

AIAK-Inference 的加速原理也类似第二节讨论的业界常见方案,主要从图精简、算子融合、算子优化几个层面展开:

在图精简上,AIAK-Inference 除了兼容社区常见的量化、减枝、蒸馏、NAS 等方案,还提供一些数学等价代换、死代码移除等精度无算的图精简操作;

在算子融合上,AIAK-Inference 支持访存密集型算子融合、GEMM/Conv 长尾运算融合和背靠背 GEMM 融合等多种融合策略;

而针对具体的单个算子,AIAK-Inference 则通过调度、访存、模板化优化等思路,实现了一系列高性能场景化算子。

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具体举几个例子,对于单算子优化,我们通过 ncu 工具发现我们生成的 Conv 算子执行时有 20% 的访存指令浪费,通过将访存操作聚合,减少访存操作,最终模型端到端性能提升 3%。

算子融合上,我们针对 NLP、CV 场景开发了相应的重点融合算子(如 FMHA、YoloBox 等),并在通用场景针对卷积 + 长尾操作生成了一系列融合算子。

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除了这些之外,我们还紧跟社区生态,正在开发适配 PyTorch 2.0 编译生态的 Dynamo 编译 Backend;在算子生成方面,我们也开发了一套针对模板的自动化算子生成方案。

以上就是 AIAK-Inference 推理加速套件的整体介绍,我们接下来看看如何在百度智能云上使用推理加速套件。

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4. 使用 AIAK-Inference 推理加速套件

首先整体介绍下 AIAK-Inference 推理加速套件在 AI 推理流程中的位置。
如下图所示,AIAK-Inference 是通过优化推理模型进行推理加速的。具体的说,算法工程师原来进行模型部署,是将 TorchScript/SavedModel 等训练好的模型通过 Inference Server 进行部署。

而 AIAK-Inference 则是在部署之前增加一个流程,通过开发一个核心只有 1 行代码的优化脚本,通过 aiak_inference.compile 优化接口,对 TorchScript/SavedModel 等模型进行优化,并返回优化后的模型。

用户可以将优化后的模型仍然部署到 Inference Server 上,部署无感的进行加速。总结下来就是优化代码离线化改造,业务部署零代码侵入。

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了解了整体使用方式后,我们来具体操作一下。

首先为了使用 AIAK-Inference 推理加速套件,需要进行环境准备。AIAK-Inference 提供加速镜像和 wheel 包两种安装方法,无论哪种方案,用户只需要下载对应的镜像或安装 wheel 包,即可完成环境准备。

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环境准备完成后,只需要开发刚才演示的一个优化脚本,即可完成模型的优化。接下来以 ResNet50 模型为例,进行一个完整流程的演示。

AIAK Inference 操作演示视频

本次演示中使用了 2 个脚本,分别是 infer.py 和 optimize.py。其中 infer.py 是模拟用户部署的脚本,简单看下代码可以看到,这个脚本主要是加载模型,进行 100 次预热操作,然后执行 1000 次推理,并在 CPU 侧完成计时。

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简单执行这个脚本,可以看到 FP32 精度下,BS=1 的 ResNet50 在 T4 平台上,推理平均延迟是 6.73ms。

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接下来使用 AIAK-Inference 对模型进行优化。这里我们使用 optimize.py 脚本,其代码如下:

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整体代码非常简单,加载模型,调用 aiak_inference.optimize 接口进行优化,并将优化后的模型进行保存。这里为了演示我将优化后的模型保存成与优化前模型同名的模型。

有了优化后的模型,我们什么都不做改动,再次执行 infer.py(即模拟业务部署代码零改动),可以看到模型推理耗时大幅降低,只需要 3.54ms。
从而可以看出使用 AIAK-Inference 可以通过简单的脚本对模型进行透明优化,优化后的模型在推理效率上有大幅提升。

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除了刚才演示的单个模型,AIAK-Inference 还在多个模型上验证了效果。下表是 6 个典型 CV 类模型,可以看到推理延迟分别降低 40%~90%。

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以上就是今天分享的全部内容,谢谢大家。

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