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AutoKernel

简介

随着人工智能的普及，深度学习网络的不断涌现，为了让各硬件(CPU, GPU, NPU,...)能够支持深度学习应用，各硬件芯片需要软件库去支持高性能的深度学习张量运算。目前，这些高性能计算库主要由资深HPC工程师(高性能计算优化工程师）进行开发，为了加快开发进程，缩短深度学习应用落地周期，自动化算子优化是一个趋势。

AutoKernel是由OPEN AI LAB提出的高性能算子自动优化工具，可以自动优化调度策略、生成底层优化代码，大幅减少各硬件芯片算子开发成本，提升算子优化效率，让工程师更快实现深度学习算法在各硬件芯片上的高性能部署。

AutoKernel特色

  • 自动化
  • 高效率
  • 低门槛

AutoKernel架构

AutoKernel 架构

AutoKernel分为三个模块：

  • 算子生成器:

    该模块使用了开源项目Halide；Halide是业界广泛使用的自动代码生成项目，它首次提出将计算和调度分离。该模块的输入是和硬件无关的算子计算描述，输出是相应后端的优化汇编代码/目标文件；

  • 自动搜索模块AutoSearch：

    AutoSearch 可以通过最优化算法/搜索算法/机器学习/强化学习搜索出不同后端的最优算子的调度策略参数，支持x86-cpu, cuda-gpu, arm-cpu, arm-mali-gpu等后端的调度策略自动生成。AutoSearch 集成了学术界自动调优近年来的最新研究成果。(该模块在持续开发中);

  • 算子部署插件（ AutoKernel Plugin）：

    Tengine是OPEN AILAB开源的深度学习推理框架，实现了AI算法在不同硬件的快速高效部署。该模块实现了将自动生成的优化算子代码以plugin的形式一键集成到Tengine中，实现自动优化算子的一键部署；

Docker

我们提供了以下三个docker镜像，镜像内安装了Halide和Tengine, 方便开发者直接使用:

  • cpu: openailab/autokernel
  • cuda: openailab/autokernel:cuda
  • opencl: openailab/autokernel:opencl

具体的Dockerfile见 Dockerfiles目录

[NOTE]: 使用cuda镜像需要用nvidia-docker, 安装指南见 nvidia-docker install-guide.

nvidia-docker pull openailab/autokernel:cuda
nvidia-docker run -it openailab/autokernel:cuda /bin/bash

License

技术讨论

  • Github issues
  • QQ 群: 829565581