TVM中的调度原语

TVM是一种用于高效内核构造的领域专用语言。

本文将展示如何通过TVM提供的各种原语来调度计算。

from __future__ import absolute_import, print_function

import tvm

from tvm import te

import numpy as np

通常存在多种方法来计算相同的结果,但是不同的方法会导致不同的局部性和性能。因此TVM要求用户提供如何执行称为Schedule的计算。

调度是一组计算转换,它转换程序中的计算循环。

# declare some variables for use later

n = te.var("n")

m = te.var("m")

可以从操作列表中创建计划,默认情况下,调度按行主要顺序以串行方式计算张量。

# declare a matrix element-wise multiply

A = te.placeholder((m, n), name="A")

B = te.placeholder((m, n), name="B")

C = te.compute((m, n), lambda i, j: A[i, j] * B[i, j], name="C")

s = te.create_schedule([C.op])

# lower will transform the computation from definition to the real

# callable function. With argument `simple_mode=True`, it will

# return you a readable C like statement, we use it here to print the

# schedule result.

print(tvm.lower(s, [A, B, C], simple_mode=True))

Out:

primfn(A_1: handle, B_1: handle, C_1: handle) -> ()

attr = {"global_symbol": "main", "tir.noalias": True}

buffers = {B: Buffer(B_2: Pointer(float32), float32, [m: int32, n: int32], [stride: int32, stride_1: int32], type="auto"),

C: Buffer(C_2: Pointer(float32), float32, [m, n], [stride_2: int32, stride_3: int32], type="auto"),

A: Buffer(A_2: Pointer(float32), float32, [m, n], [stride_4: int32, stride_5: int32], type="auto")}

buffer_map = {A_1: A, B_1: B, C_1: C} {

for (i: int32, 0, m) {

for (j: int32, 0, n) {

C_2[((i*stride_2) + (j*stride_3))] = ((float32*)A_2[((i*stride_4) + (j*stride_5))]*(float32*)B_2[((i*stride) + (j*stride_1))])

}

}

}

一个计划由多个阶段组成,一个阶段代表一个操作的进度。提供各种方法来分派每个阶段。

split分裂

split拆分”可以按因子factor将指定的轴拆分为两个轴。

A = te.placeholder((m,), name="A")
B = te.compute((m,), lambda i: A[i] * 2, name="B")
 
s = te.create_schedule(B.op)
xo, xi = s[B].split(B.op.axis[0], factor=32)
print(tvm.lower(s, [A, B], simple_mode=True))

Out:

primfn(A_1: handle, B_1: handle) -> ()

attr = {"global_symbol": "main", "tir.noalias": True}

buffers = {B: Buffer(B_2: Pointer(float32), float32, [m: int32], [stride: int32], type="auto"),

A: Buffer(A_2: Pointer(float32), float32, [m], [stride_1: int32], type="auto")}

buffer_map = {A_1: A, B_1: B} {

for (i.outer: int32, 0, floordiv((m + 31), 32)) {

for (i.inner: int32, 0, 32) {

if @tir.likely((((i.outer*32) + i.inner) < m), dtype=bool) {

B_2[(((i.outer*32) + i.inner)*stride)] = ((float32*)A_2[(((i.outer*32) + i.inner)*stride_1)]*2f32)

}

}

}

}

也可以按nparts拆分轴,这将与factor相反地拆分轴。

A = te.placeholder((m,), name="A")
B = te.compute((m,), lambda i: A[i], name="B")
 
s = te.create_schedule(B.op)
bx, tx = s[B].split(B.op.axis[0], nparts=32)
print(tvm.lower(s, [A, B], simple_mode=True))

Out:

primfn(A_1: handle, B_1: handle) -> ()

attr = {"global_symbol": "main", "tir.noalias": True}

buffers = {B: Buffer(B_2: Pointer(float32), float32, [m: int32], [stride: int32], type="auto"),

A: Buffer(A_2: Pointer(float32), float32, [m], [stride_1: int32], type="auto")}

buffer_map = {A_1: A, B_1: B} {

for (i.outer: int32, 0, 32) {

for (i.inner: int32, 0, floordiv((m + 31), 32)) {

if @tir.likely(((i.inner + (i.outer*floordiv((m + 31), 32))) < m), dtype=bool) {

B_2[((i.inner + (i.outer*floordiv((m + 31), 32)))*stride)] = (float32*)A_2[((i.inner + (i.outer*floordiv((m + 31), 32)))*stride_1)]

}

}

}

}

tile

tile help you execute the computation tile by tile over two axises.

A = te.placeholder((m, n), name="A")
B = te.compute((m, n), lambda i, j: A[i, j], name="B")
 
s = te.create_schedule(B.op)
xo, yo, xi, yi = s[B].tile(B.op.axis[0], B.op.axis[1], x_factor=10, y_factor=5)
print(tvm.lower(s, [A, B], simple_mode=True))

Out:

primfn(A_1: handle, B_1: handle) -> ()

attr = {"global_symbol": "main", "tir.noalias": True}

buffers = {B: Buffer(B_2: Pointer(float32), float32, [m: int32, n: int32], [stride: int32, stride_1: int32], type="auto"),

A: Buffer(A_2: Pointer(float32), float32, [m, n], [stride_2: int32, stride_3: int32], type="auto")}

buffer_map = {A_1: A, B_1: B} {

for (i.outer: int32, 0, floordiv((m + 9), 10)) {

for (j.outer: int32, 0, floordiv((n + 4), 5)) {

for (i.inner: int32, 0, 10) {

if @tir.likely((((i.outer*10) + i.inner) < m), dtype=bool) {

for (j.inner: int32, 0, 5) {

if @tir.likely((((j.outer*5) + j.inner) < n), dtype=bool) {

B_2[((((i.outer*10) + i.inner)*stride) + (((j.outer*5) + j.inner)*stride_1))] = (float32*)A_2[((((i.outer*10) + i.inner)*stride_2) + (((j.outer*5) + j.inner)*stride_3))]

}

}

}

}

}

}

}

fuse

fuse can fuse two consecutive axises of one computation.

A = te.placeholder((m, n), name="A")
B = te.compute((m, n), lambda i, j: A[i, j], name="B")
 
s = te.create_schedule(B.op)
# tile to four axises first: (i.outer, j.outer, i.inner, j.inner)
xo, yo, xi, yi = s[B].tile(B.op.axis[0], B.op.axis[1], x_factor=10, y_factor=5)
# then fuse (i.inner, j.inner) into one axis: (i.inner.j.inner.fused)
fused = s[B].fuse(xi, yi)
print(tvm.lower(s, [A, B], simple_mode=True))

Out:

primfn(A_1: handle, B_1: handle) -> ()

attr = {"global_symbol": "main", "tir.noalias": True}

buffers = {B: Buffer(B_2: Pointer(float32), float32, [m: int32, n: int32], [stride: int32, stride_1: int32], type="auto"),

A: Buffer(A_2: Pointer(float32), float32, [m, n], [stride_2: int32, stride_3: int32], type="auto")}

buffer_map = {A_1: A, B_1: B} {

for (i.outer: int32, 0, floordiv((m + 9), 10)) {

for (j.outer: int32, 0, floordiv((n + 4), 5)) {

for (i.inner.j.inner.fused: int32, 0, 50) {

if @tir.likely((((i.outer*10) + floordiv(i.inner.j.inner.fused, 5)) < m), dtype=bool) {

if @tir.likely((((j.outer*5) + floormod(i.inner.j.inner.fused, 5)) < n), dtype=bool) {

B_2[((((i.outer*10) + floordiv(i.inner.j.inner.fused, 5))*stride) + (((j.outer*5) + floormod(i.inner.j.inner.fused, 5))*stride_1))] = (float32*)A_2[((((i.outer*10) + floordiv(i.inner.j.inner.fused, 5))*stride_2) + (((j.outer*5) + floormod(i.inner.j.inner.fused, 5))*stride_3))]

}

}

}

}

}

}

reorder

reorder can reorder the axises in the specified order.

A = te.placeholder((m, n), name="A")
B = te.compute((m, n), lambda i, j: A[i, j], name="B")
 
s = te.create_schedule(B.op)
# tile to four axises first: (i.outer, j.outer, i.inner, j.inner)
xo, yo, xi, yi = s[B].tile(B.op.axis[0], B.op.axis[1], x_factor=10, y_factor=5)
# then reorder the axises: (i.inner, j.outer, i.outer, j.inner)
s[B].reorder(xi, yo, xo, yi)
print(tvm.lower(s, [A, B], simple_mode=True))

Out:

primfn(A_1: handle, B_1: handle) -> ()

attr = {"global_symbol": "main", "tir.noalias": True}

buffers = {B: Buffer(B_2: Pointer(float32), float32, [m: int32, n: int32], [stride: int32, stride_1: int32], type="auto"),

A: Buffer(A_2: Pointer(float32), float32, [m, n], [stride_2: int32, stride_3: int32], type="auto")}

buffer_map = {A_1: A, B_1: B} {

for (i.inner: int32, 0, 10) {

for (j.outer: int32, 0, floordiv((n + 4), 5)) {

for (i.outer: int32, 0, floordiv((m + 9), 10)) {

if @tir.likely((((i.outer*10) + i.inner) < m), dtype=bool) {

for (j.inner: int32, 0, 5) {

if @tir.likely((((j.outer*5) + j.inner) < n), dtype=bool) {

B_2[((((i.outer*10) + i.inner)*stride) + (((j.outer*5) + j.inner)*stride_1))] = (float32*)A_2[((((i.outer*10) + i.inner)*stride_2) + (((j.outer*5) + j.inner)*stride_3))]

}

}

}

}

}

}

}

bind

bind can bind a specified axis with a thread axis, often used in gpu programming.

A = te.placeholder((n,), name="A")
B = te.compute(A.shape, lambda i: A[i] * 2, name="B")
 
s = te.create_schedule(B.op)
bx, tx = s[B].split(B.op.axis[0], factor=64)
s[B].bind(bx, te.thread_axis("blockIdx.x"))
s[B].bind(tx, te.thread_axis("threadIdx.x"))
print(tvm.lower(s, [A, B], simple_mode=True))

Out:

primfn(A_1: handle, B_1: handle) -> ()
  attr = {"global_symbol": "main", "tir.noalias": True}
  buffers = {B: Buffer(B_2: Pointer(float32), float32, [n: int32], [stride: int32], type="auto"),
             A: Buffer(A_2: Pointer(float32), float32, [n], [stride_1: int32], type="auto")}
  buffer_map = {A_1: A, B_1: B} {
  attr [IterVar(blockIdx.x: int32, (nullptr), "ThreadIndex", "blockIdx.x")] "thread_extent" = floordiv((n + 63), 64);
  attr [IterVar(threadIdx.x: int32, (nullptr), "ThreadIndex", "threadIdx.x")] "thread_extent" = 64;
  if @tir.likely((((blockIdx.x*64) + threadIdx.x) < n), dtype=bool) {
    B_2[(((blockIdx.x*64) + threadIdx.x)*stride)] = ((float32*)A_2[(((blockIdx.x*64) + threadIdx.x)*stride_1)]*2f32)
  }
}

compute_at

For a schedule that consists of multiple operators, TVM will compute tensors at the root separately by default.

A = te.placeholder((m,), name="A")
B = te.compute((m,), lambda i: A[i] + 1, name="B")
C = te.compute((m,), lambda i: B[i] * 2, name="C")
 
s = te.create_schedule(C.op)
print(tvm.lower(s, [A, B, C], simple_mode=True))

Out:

primfn(A_1: handle, B_1: handle, C_1: handle) -> ()

attr = {"global_symbol": "main", "tir.noalias": True}

buffers = {C: Buffer(C_2: Pointer(float32), float32, [m: int32], [stride: int32], type="auto"),

B: Buffer(B_2: Pointer(float32), float32, [m], [stride_1: int32], type="auto"),

A: Buffer(A_2: Pointer(float32), float32, [m], [stride_2: int32], type="auto")}

buffer_map = {A_1: A, B_1: B, C_1: C} {

for (i: int32, 0, m) {

B_2[(i*stride_1)] = ((float32*)A_2[(i*stride_2)] + 1f32)

}

for (i_1: int32, 0, m) {

C_2[(i_1*stride)] = ((float32*)B_2[(i_1*stride_1)]*2f32)

}

}

compute_at can move computation of B into the first axis of computation of C.

A = te.placeholder((m,), name="A")

B = te.compute((m,), lambda i: A[i] + 1, name="B")

C = te.compute((m,), lambda i: B[i] * 2, name="C")

s = te.create_schedule(C.op)

s[B].compute_at(s[C], C.op.axis[0])

print(tvm.lower(s, [A, B, C], simple_mode=True))

Out:

primfn(A_1: handle, B_1: handle, C_1: handle) -> ()

attr = {"global_symbol": "main", "tir.noalias": True}

buffers = {B: Buffer(B_2: Pointer(float32), float32, [m: int32], [stride: int32], type="auto"),

C: Buffer(C_2: Pointer(float32), float32, [m], [stride_1: int32], type="auto"),

A: Buffer(A_2: Pointer(float32), float32, [m], [stride_2: int32], type="auto")}

buffer_map = {A_1: A, B_1: B, C_1: C} {

for (i: int32, 0, m) {

B_2[(i*stride)] = ((float32*)A_2[(i*stride_2)] + 1f32)

C_2[(i*stride_1)] = ((float32*)B_2[(i*stride)]*2f32)

}

}

compute_inline

compute_inline can mark one stage as inline, then the body of computation will be expanded and inserted at the address where the tensor is required.

A = te.placeholder((m,), name="A")

B = te.compute((m,), lambda i: A[i] + 1, name="B")

C = te.compute((m,), lambda i: B[i] * 2, name="C")

s = te.create_schedule(C.op)

s[B].compute_inline()

print(tvm.lower(s, [A, B, C], simple_mode=True))

Out:

primfn(A_1: handle, B_1: handle, C_1: handle) -> ()

attr = {"global_symbol": "main", "tir.noalias": True}

buffers = {C: Buffer(C_2: Pointer(float32), float32, [m: int32], [stride: int32], type="auto"),

B: Buffer(B_2: Pointer(float32), float32, [m], [stride_1: int32], type="auto"),

A: Buffer(A_2: Pointer(float32), float32, [m], [stride_2: int32], type="auto")}

buffer_map = {A_1: A, B_1: B, C_1: C} {

for (i: int32, 0, m) {

C_2[(i*stride)] = (((float32*)A_2[(i*stride_2)] + 1f32)*2f32)

}

}

compute_root

compute_root can move computation of one stage to the root.

A = te.placeholder((m,), name="A")

B = te.compute((m,), lambda i: A[i] + 1, name="B")

C = te.compute((m,), lambda i: B[i] * 2, name="C")

s = te.create_schedule(C.op)

s[B].compute_at(s[C], C.op.axis[0])

s[B].compute_root()

print(tvm.lower(s, [A, B, C], simple_mode=True))

Out:

primfn(A_1: handle, B_1: handle, C_1: handle) -> ()

attr = {"global_symbol": "main", "tir.noalias": True}

buffers = {B: Buffer(B_2: Pointer(float32), float32, [m: int32], [stride: int32], type="auto"),

C: Buffer(C_2: Pointer(float32), float32, [m], [stride_1: int32], type="auto"),

A: Buffer(A_2: Pointer(float32), float32, [m], [stride_2: int32], type="auto")}

buffer_map = {A_1: A, B_1: B, C_1: C} {

for (i: int32, 0, m) {

B_2[(i*stride)] = ((float32*)A_2[(i*stride_2)] + 1f32)

}

for (i_1: int32, 0, m) {

C_2[(i_1*stride_1)] = ((float32*)B_2[(i_1*stride)]*2f32)

}

}

Summary

本文介绍tvm中的调度原语,它允许用户轻松灵活地调度计算。

为了获得性能良好的内核实现,一般的工作流程通常是:

通过一系列的运算来描述计算。

尝试用基元来调度计算。

编译并运行以查看性能差异。

根据运行结果调整你的日程安排。

下载Python源代码:schedule_primitives.py

下载Jupyter笔记本:schedule_primitives.ipynb

TVM中的调度原语的更多相关文章

  1. OS中处理机调度模型和调度算法

    OS中处理机调度模型和调度算法 调度层次 1.1. 高级调度(长程调度,作业调度) 功能:依据某种算法.把在外存队列上处于后备队列的那些作业调入内存.以作业为操做对象. 作业:比程序更为广泛的概念,不 ...

  2. 自主数据类型:在TVM中启用自定义数据类型探索

    自主数据类型:在TVM中启用自定义数据类型探索 介绍 在设计加速器时,一个重要的决定是如何在硬件中近似地表示实数.这个问题有一个长期的行业标准解决方案:IEEE 754浮点标准.1.然而,当试图通过构 ...

  3. Spring中Quartz调度器的使用

    一.Quartz的特点 * 按作业类的继承方式来分,主要有以下两种: 1.作业类继承org.springframework.scheduling.quartz.QuartzJobBean类的方式 2. ...

  4. RxSwift 中的调度器

    与 ReactiveCocoa 相比,Rx 的一大优势就是更丰富的并发模型.提到并发,就不得不提多线程.在 RxSwift 中,与线程对应的概念就是调度器,本文就调度器做些介绍,包括并发调度器.串行调 ...

  5. DLPack构建跨框架的深度学习编译器

    DLPack构建跨框架的深度学习编译器 Tensorflow,PyTorch和ApacheMxNet等深度学习框架提供了一个功能强大的工具包,可用于快速进行原型设计和部署深度学习模型.易用性通常是以碎 ...

  6. TVM自动调度器

    TVM自动调度器 随着模型大小,算子多样性和硬件异构性的不断增长,优化深度神经网络的执行速度非常困难.从计算的角度来看,深度神经网络只是张量计算的一层又一层.这些张量计算(例如matmul和conv2 ...

  7. 在指定时间干,必须干(kbmmw 中的事件调度)

    从去年开始,kbmmw 慢慢增加内涵,除了完善各种服务外,陆续增加和扩展了作为一个中间件必须有的功能, 例如,权限管理.日志系统.调度系统.内存调试等功能. 今天给大家介绍一下kbmmw 的调度事件, ...

  8. 利刃 MVVMLight 8:DispatchHelper在多线程和调度中的使用

    在应用程序中,线程可以被看做是应用程序的一个较小的执行单位.每个应用程序都至少拥有一个线程,我们称为主线程,这是在启动时调用应用程序的主方法时由操作系统分配启动的线程. 当调用和操作主线程的时候,该操 ...

  9. 在linux系统中I/O 调度的选择

        I/O 调度算法再各个进程竞争磁盘I/O的时候担当了裁判的角色.他要求请求的次序和时机做最优化的处理,以求得尽可能最好的整体I/O性能. 在linux下面列出4种调度算法 CFQ (Compl ...

随机推荐

  1. hdu1722 切蛋糕

    题意:CakeTime Limit: 1000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Subm ...

  2. 如何让c语言使用结构体近似模拟c++中的类

    如今统治市场的主流编程语言,如c++,java,大都是面向对象类型的编程语言. 而众所周知,c语言是面向过程的编程语言,但是它拥有一个类似于类的结构,叫做结构体,主要的区别在于结构体无法定义函数. 因 ...

  3. SSRF_FastCGI

    SSRF_FastCGI 目录 SSRF_FastCGI FastCGI协议 SSRF ssrf + fastcgi 参考 FastCGI协议 简介 Fast CGI源自旧版本的CGI 路由/结构图 ...

  4. 类的两个装饰器classmethod、staticethod和内置魔术方法

    一.两个装饰器@classmethod.@staticmethod @classmethod:把类中的绑定方法变成一个类方法,cls 就等于类名 有什么用? 1.在方法中任然可以引用类中的静态变量 2 ...

  5. 【开源技术分享】无需流媒体服务,让浏览器直接播放rtsp/rtmp的神器:EasyMedia

    不同于市面上其他需要各种转发到流媒体服务的中间件来说,EasyMedia不需要依赖任何nginx-rtmp,srs,zlmediakit等等第三方流媒体服务,只需要你有rtsp或者rtmp等等协议的视 ...

  6. x265编码命令

    CQP: #/bin/bash ./x265 --input FourPeople_1280x720_60.yuv --input-res 1280x720 --fps 60 --qp 40 --fr ...

  7. 事后分析$\alpha$

    项目 内容 课程:北航-2020-春-软件工程 博客园班级博客 要求 事后分析 我们在这个课程的目标是 提升团队管理及合作能力,开发一项满意的工程项目 这个作业在哪个具体方面帮助我们实现目标 组织组员 ...

  8. ZOHO的下一个25年:用心为企业服务

    来源:中国软件网 作者:海策 在25周年会上,ZOHO大中华区总裁侯康宁先生豪情壮志,"25岁的ZOHO,已经成长为非典型一线大厂." 1996年,ZOHO成立.截止2021年,Z ...

  9. Java GUI学习,贪吃蛇小游戏

    JAVA GUI练习 贪吃蛇小游戏 前几天虽然生病了,但还是跟着狂神学习了GUI的方面,跟着练习了贪吃蛇的小项目,这里有狂神写的源码点我下载,还有我跟着敲的点我下载,嘿嘿,也就注释了下重要的地方,这方 ...

  10. [bug] maven“1.5不支持diamond运算符,请使用source 7或更高版本以启用diamond运算符”

    原因 maven打包默认采用jdk 1.5,无法识别<> 解决 在pom.xml中加入: <properties> <maven.compiler.source>1 ...