編寫可調模板并使用Auto-tuner自動調諧器
本文介紹在TVM自動調諧模塊。
自動調諧有兩個步驟。第一步是定義搜索空間。第二步是運行一個搜索算法來探索這個空間?？梢詫W習如何在TVM中執行這兩個步驟。以矩陣乘法為例說明了整個工作流程。
本文不會在Windows或最新版本的macOS上運行。要讓它運行，需要將主體包裝在if name == “main”:塊中。
安裝依賴項
要在TVM中使用autotvm包，需要安裝一些額外的依賴項。此步驟（安裝xgboost）可以跳過，它不需要xgboost（如果使用python2，請將“3”更改為“2”）：
pip3 install --user psutil xgboost
為了使TVM的調諧速度更快，建議使用cython作為TVM的FFI。在TVM的根目錄中，執行（如果使用python2，將“3”更改為“2”）：
pip3 install --user cython
sudo make cython3
現在回到python代碼。導入包。
import logging
import sys

import numpy as np
import tvm
from tvm import te, testing

the module is called autotvm

from tvm import autotvm
Step 1: Define the search space
在本節中，將把一個確定的TVM調度代碼重寫為可調調度模板。可以將定義搜索空間的過程視為現有計劃代碼的參數化。
首先，這里是如何在TVM中實現分塊矩陣乘法。

Matmul V0: Constant tiling factor

def matmul_v0(N, L, M, dtype):
A = te.placeholder((N, L), name=“A”, dtype=dtype)
B = te.placeholder((L, M), name=“B”, dtype=dtype)

k = te.reduce_axis((0, L), name="k")
C = te.compute((N, M), lambda i, j: te.sum(A[i, k] * B[k, j], axis=k), name="C")
s = te.create_schedule(C.op)# schedule
y, x = s[C].op.axis
k = s[C].op.reduce_axis[0]yo, yi = s[C].split(y, 8)
xo, xi = s[C].split(x, 8)s[C].reorder(yo, xo, k, yi, xi)

return s, [A, B, C]
Parametrize the schedule
在前面的計劃代碼中，使用常數“8”作為平鋪系數。然而，它可能不是最好的，因為最佳平鋪系數取決于實際的硬件環境和輸入形狀。
如果希望計劃代碼在更廣泛的輸入形狀和目標硬件之間可移植，則最好定義一組候選值，并根據目標硬件上的測量結果選擇最佳值。
在autotvm中，可以定義一個可調參數，或者為此類值定義一個“旋鈕”。

Matmul V1: List candidate values

@autotvm.template(“tutorial/matmul_v1”) # 1. use a decorator
def matmul_v1(N, L, M, dtype):
A = te.placeholder((N, L), name=“A”, dtype=dtype)
B = te.placeholder((L, M), name=“B”, dtype=dtype)

k = te.reduce_axis((0, L), name="k")
C = te.compute((N, M), lambda i, j: te.sum(A[i, k] * B[k, j], axis=k), name="C")
s = te.create_schedule(C.op)# schedule
y, x = s[C].op.axis
k = s[C].op.reduce_axis[0]# 2. get the config object
cfg = autotvm.get_config()# 3. define search space
cfg.define_knob("tile_y", [1, 2, 4, 8, 16])
cfg.define_knob("tile_x", [1, 2, 4, 8, 16])# 4. schedule according to config
yo, yi = s[C].split(y, cfg["tile_y"].val)
xo, xi = s[C].split(x, cfg["tile_x"].val)s[C].reorder(yo, xo, k, yi, xi)return s, [A, B, C]

這里對前面的調度代碼做了四個修改，得到了一個可調的“模板”?？梢灾鹨唤忉屝薷摹?br /> 使用修飾符將此函數標記為簡單模板。
獲取一個config對象：可以將這個cfg看作這個函數的一個參數，但是以不同的方式獲得它。有了這個參數，這個函數不再是一個確定性的調度代碼。相反，可以將不同的配置傳遞給這個函數并獲得不同的調度，所以這個函數是一個“模板”。
為了使模板函數更緊湊，在一個函數中做兩件事。（1） 定義一個搜索空間和（2）根據該空間中的實體調度。為了實現這一點，將cfg設置為ConfigSpace或ConfigEntity對象。
當它是一個ConfigSpace時，它將收集此函數中的所有可調旋鈕并構建搜索空間。當它是ConfigEntity時，它將忽略所有空間定義API（即，定義(…)). 相反，它存儲所有可調旋鈕的確定值，根據這些值進行調度。
在自動調優期間，將首先使用ConfigSpace對象調用此模板來構建搜索空間。然后使用構建空間中不同的ConfigEntity調用這個模板，以獲得不同的調度。最后，將測量由不同計劃生成的代碼，并選擇最佳的。
定義兩個可調旋鈕。第一個是帶5個可能值的圖塊。第二個是tile_x，它具有相同的可能值列表。這兩個旋鈕是獨立的，因此它們跨越一個搜索空間，大小為5x5=25
根據cfg中的確定值進行調度
使用更好的空間定義API
在前面的模板中，手動列出旋鈕的所有可能值。這是定義空間的最低級別API。不過，還提供了另一組API，以使空間定義更簡單、更智能。建議使用這套高級API。
在下面的示例中，使用ConfigSpace.define_split定義拆分旋鈕。它將列舉所有可能的方法來分割一個軸和構造空間。
也有ConfigSpace.define_reorder重新排序用于重新訂購旋鈕和ConfigSpace.define_annotate用于像展開、矢量化、線程綁定之類的注釋。當高級API不能滿足的需求時，可以隨時使用低級API。
@autotvm.template(“tutorial/matmul”)
def matmul(N, L, M, dtype):
A = te.placeholder((N, L), name=“A”, dtype=dtype)
B = te.placeholder((L, M), name=“B”, dtype=dtype)

k = te.reduce_axis((0, L), name="k")
C = te.compute((N, M), lambda i, j: te.sum(A[i, k] * B[k, j], axis=k), name="C")
s = te.create_schedule(C.op)# schedule
y, x = s[C].op.axis
k = s[C].op.reduce_axis[0]##### define space begin #####
cfg = autotvm.get_config()
cfg.define_split("tile_y", y, num_outputs=2)
cfg.define_split("tile_x", x, num_outputs=2)
##### define space end ###### schedule according to config
yo, yi = cfg["tile_y"].apply(s, C, y)
xo, xi = cfg["tile_x"].apply(s, C, x)s[C].reorder(yo, xo, k, yi, xi)

return s, [A, B, C]
Note
More Explanation on cfg.defile_split
In this template, cfg.define_split(“tile_y”, y, num_outputs=2) will enumerate all possible combinations that can split axis y into two axes with factors of the length of y. For example, if the length of y is 32 and we want to split it into two axes using factors of 32, then there are 6 possible values for (length of outer axis, length of inner axis) pair, namely (32, 1), (16, 2), (8, 4), (4, 8), (2, 16) or (1, 32). They are just the 6 possible values of tile_y.
During schedule, cfg[“tile_y”] is a SplitEntity object. We stores the lengths of outer axes and inner axes in cfg[‘tile_y’].size (a tuple with two elements). In this template, we apply it by using yo, yi = cfg[‘tile_y’].apply(s, C, y). Actually, this is equivalent to yo, yi = s[C].split(y, cfg[“tile_y”].size[1]) or yo, yi = s[C].split(y, nparts=cfg['tile_y"].size[0])
The advantage of using cfg.apply API is that it makes multi-level split (when num_outputs >= 3) easier.
Step 2: Search through the space
在步驟1中，通過將舊的調度代碼擴展到模板中來構建搜索空間。下一步是選擇一個調諧器并在這個空間中探索。
TVM中的自動調諧器
調諧器的工作可以通過以下偽代碼來描述
ct = 0
while ct < max_number_of_trials:
propose a batch of configs
measure this batch of configs on real hardware and get results
ct += batch_size
當建議下一批配置時，調諧器可以采取不同的策略。在autotvm中提供了四種不同策略的調諧器。
? RandomTuner: Enumerate the space in a random order
? GridSearchTuner: Enumerate the space in a grid search order
? GATuner: Using genetic algorithm to search through the space
? XGBTuner: Uses a model based method. Train a XGBoost model to predict the speed of lowered IR and pick the next batch according to the prediction.
可以根據空間大小、時間預算和其他因素選擇調諧器。例如，如果空間很小（小于1000），一個gridsearch調諧器或一個隨機調諧器就足夠了。如果空間級別為10^9（這是CUDA GPU上conv2d操作符的空間大小），XGBoostTuner可以更高效地探索并找到更好的配置。
開始調諧
這里繼續矩陣乘法例子。首先，應該創建一個調優任務。也可以檢查初始化的搜索空間。在這種情況下，對于512x512平方矩陣乘法，空間大小為10x10=100。
N, L, M = 512, 512, 512
task = autotvm.task.create(“tutorial/matmul”, args=(N, L, M, “float32”), target=“llvm”)
print(task.config_space)
Out:
ConfigSpace (len=100, space_map=
0 tile_y: Split(policy=factors, product=512, num_outputs=2) len=10
1 tile_x: Split(policy=factors, product=512, num_outputs=2) len=10
)
然后需要定義如何測量生成的代碼并選擇調諧器。因為空間很小，隨機調諧器就可以了。
本文只進行了10次試驗以供演示。實際上，可以根據你的時間預算做更多的試驗。將把調整結果記錄到一個日志文件中。此文件可用于以后獲得最佳配置。

logging config (for printing tuning log to the screen)

logging.getLogger(“autotvm”).setLevel(logging.DEBUG)
logging.getLogger(“autotvm”).addHandler(logging.StreamHandler(sys.stdout))

There are two steps for measuring a config: build and run.

By default, we use all CPU cores to compile program. Then measure them sequentially.

We measure 5 times and take average to reduce variance.

measure_option = autotvm.measure_option(builder=“local”, runner=autotvm.LocalRunner(number=5))

Begin tuning with RandomTuner, log records to file matmul.log

You can use alternatives like XGBTuner.

tuner = autotvm.tuner.RandomTuner(task)
tuner.tune(
n_trial=10,
measure_option=measure_option,
callbacks=[autotvm.callback.log_to_file(“matmul.log”)],
)
Out:
Get devices for measurement successfully!
No: 1 GFLOPS: 0.52/0.52 result: MeasureResult(costs=(0.5179643672,), error_no=0, all_cost=8.699557542800903, timestamp=1607225778.9184623) [(‘tile_y’, [-1, 64]), (‘tile_x’, [-1, 1])],None,6
No: 2 GFLOPS: 2.05/2.05 result: MeasureResult(costs=(0.1307110214,), error_no=0, all_cost=2.452157735824585, timestamp=1607225781.4836178) [(‘tile_y’, [-1, 512]), (‘tile_x’, [-1, 8])],None,39
No: 3 GFLOPS: 2.77/2.77 result: MeasureResult(costs=(0.0968108324,), error_no=0, all_cost=2.015434741973877, timestamp=1607225783.5040994) [(‘tile_y’, [-1, 2]), (‘tile_x’, [-1, 8])],None,31
No: 4 GFLOPS: 7.71/7.71 result: MeasureResult(costs=(0.0348177938,), error_no=0, all_cost=0.9887301921844482, timestamp=1607225784.5313203) [(‘tile_y’, [-1, 1]), (‘tile_x’, [-1, 32])],None,50
No: 5 GFLOPS: 13.46/13.46 result: MeasureResult(costs=(0.0199451586,), error_no=0, all_cost=0.7833263874053955, timestamp=1607225785.3334467) [(‘tile_y’, [-1, 256]), (‘tile_x’, [-1, 64])],None,68
No: 6 GFLOPS: 11.91/13.46 result: MeasureResult(costs=(0.0225446656,), error_no=0, all_cost=0.7622959613800049, timestamp=1607225786.1802726) [(‘tile_y’, [-1, 256]), (‘tile_x’, [-1, 512])],None,98
No: 7 GFLOPS: 0.92/13.46 result: MeasureResult(costs=(0.2913359364,), error_no=0, all_cost=5.074311971664429, timestamp=1607225791.3119547) [(‘tile_y’, [-1, 128]), (‘tile_x’, [-1, 2])],None,17
No: 8 GFLOPS: 2.37/13.46 result: MeasureResult(costs=(0.1133100596,), error_no=0, all_cost=2.2167930603027344, timestamp=1607225793.595454) [(‘tile_y’, [-1, 8]), (‘tile_x’, [-1, 4])],None,23
No: 9 GFLOPS: 11.52/13.46 result: MeasureResult(costs=(0.0233022846,), error_no=0, all_cost=0.7279143333435059, timestamp=1607225795.1428313) [(‘tile_y’, [-1, 256]), (‘tile_x’, [-1, 32])],None,58
No: 10 GFLOPS: 14.67/14.67 result: MeasureResult(costs=(0.0182990712,), error_no=0, all_cost=0.7626948356628418, timestamp=1607225795.9127738) [(‘tile_y’, [-1, 64]), (‘tile_x’, [-1, 128])],None,76
Finally we apply history best from the cache file and check its correctness. We can call the function matmul directly under the autotvm.apply_history_best context. When we call this function, it will query the dispatch context with its argument and get the best config with the same argument.
最后，從緩存文件中應用歷史記錄，并檢查其正確性?？梢灾苯釉赼utotvm.apply_history_best上下文。當調用這個函數時，它將用它的參數查詢分派上下文，并用相同的參數獲得最佳配置。

apply history best from log file

with autotvm.apply_history_best(“matmul.log”):
with tvm.target.Target(“llvm”):
s, arg_bufs = matmul(N, L, M, “float32”)
func = tvm.build(s, arg_bufs)

check correctness

a_np = np.random.uniform(size=(N, L)).astype(np.float32)
b_np = np.random.uniform(size=(L, M)).astype(np.float32)
c_np = a_np.dot(b_np)

c_tvm = tvm.nd.empty(c_np.shape)
func(tvm.nd.array(a_np), tvm.nd.array(b_np), c_tvm)

tvm.testing.assert_allclose(c_np, c_tvm.asnumpy(), rtol=1e-2)
Download Python source code: tune_simple_template.py
Download Jupyter notebook: tune_simple_template.ipynb

https://tvm.apache.org/docs/tutorials/autotvm/tune_simple_template.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的编写可调模板并使用Auto-tuner自动调谐器的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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