BladeDISC 深度学习编译器问题之在动态shape下优化整体性能如何解决

简介: BladeDISC 深度学习编译器问题之在动态shape下优化整体性能如何解决

问题一:fusion-stitching的基本思想是什么?


fusion-stitching的基本思想是什么?


参考回答:

fusion-stitching的基本思想是利用GPU硬件中低访存开销的shared memory或CPU中低访存开销的Memory Cache,将不同schedule的计算子图缝合进同一个kernel内,实现多个parallel loop复合,从而大幅增加fusion颗粒度,同时避免复杂性及编译开销爆炸。


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问题二:BladeDISC如何保证在动态shape下优化整体性能?


BladeDISC如何保证在动态shape下优化整体性能?


参考回答:

BladeDISC在IR及pass pipeline的设计过程中着重设计了shape constraint的抽象和使用,这些约束关系在编译期未知的不同dimension size之间提供了重要的优化依据。通过这些设计,BladeDISC能够在优化整体性能方面起到明显作用,保证能够足够接近甚至超过静态shape编译器的性能结果。


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问题三:AICompiler框架是如何支持不同前端框架的?


AICompiler框架是如何支持不同前端框架的?


参考回答:

AICompiler框架通过实现轻量的Converter将前端框架的IR(如PyTorch的TorchScript)转换为DHLO IR,从而支持PyTorch等前端框架的推理作业。BladeDISC包含Compiler和Bridge两部分,Bridge以插件形式接入宿主框架,透明化地支持前端计算图,适配用户各种版本的宿主框架。


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问题四:BladeDISC中的RAL层有什么作用?


BladeDISC中的RAL层有什么作用?


参考回答:

RAL层(Runtime Abstraction Layer)实现了多种运行环境的适配支持,包括全图编译独立运行、TF中子图编译运行和PyTorch中子图编译运行。它通过抽象出一套最小集合的API并定义清晰的语义,将编译器与运行时隔离开来,确保编译结果能在不同环境中执行。RAL还实现了无状态编译,简化了代码生成复杂度,支持多线程并发执行和错误处理。


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问题五:BladeDISC的典型应用场景有哪些?


BladeDISC的典型应用场景有哪些?


参考回答:

BladeDISC的典型应用场景包括作为主流硬件平台上的通用、透明的性能优化工具,降低AI作业部署的人力负担,提高模型迭代效率;另一个重要应用场景是帮助新硬件做AI场景的适配和接入支持。它已广泛应用于NLP、机器翻译、语音ASR/TTS、图像检测识别等多种AI应用,覆盖互联网、电商、自动驾驶等多个行业。


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