为 ARM CPU 自动调优卷积网络
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作者：Lianmin Zheng, Zhao Wu, Eddie Yan
针对特定 ARM 设备的自动调优对于获得最佳性能至关重要，本文介绍如何调优整个卷积网络。
TVM 中 ARM CPU 的算子实现是以 template 形式编写的，该 template 有许多可调参数（tile 因子，vectorization，unrolling等）。对神经网络中的所有卷积和深度卷积算子调优后，会生成一个日志文件，它存储所有必需算子的最佳参数值。当 TVM 编译器编译这些算子时，会查询这个日志文件，从而获取最佳参数值。
我们还发布了一些 ARM 设备的预调参数。可以前往 ARM CPU Benchmark 查看结果。
注意，本教程无法在 Windows 或最新版本的 macOS 上运行。若要运行，需要将本教程的主体包装在 if __name__ == "__main__": 块中。
安装依赖
要在 TVM 中使用 autotvm 包，需要安装额外的依赖（如果用的是 Python2，请将「3」更改为「2」）：
pip3 install --user psutil xgboost tornado cloudpickle
为了让 TVM 在调优中运行更快，推荐使用 Cython 作为 TVM 的 FFI。在 TVM 的根目录下，执行如下命令：（若使用 Python2，将「3」改为「2」）：
pip3 install --user cython
sudo make cython3
在 Python 代码中导入包：
import os
import numpy as np
import tvm
from tvm import relay, autotvm
import tvm.relay.testing
from tvm.autotvm.tuner import XGBTuner, GATuner, RandomTuner, GridSearchTuner
from tvm.contrib.utils import tempdir
import tvm.contrib.graph_executor as runtime
定义网络
首先要在 relay 前端 API 中定义网络，可以从 relay.testing 加载一些预定义的网络，还可以从 MXNet、ONNX 和 TensorFlow 加载模型。
def get_network(name, batch_size):
"""获取网络的符号定义和随机权重"""
input_shape = (batch_size, 3, 224, 224)
output_shape = (batch_size, 1000)
if "resnet" in name:
n_layer = int(name.split("-")[1])
mod, params = relay.testing.resnet.get_workload(
num_layers=n_layer, batch_size=batch_size, dtype=dtype
)
elif "vgg" in name:
n_layer = int(name.split("-")[1])
mod, params = relay.testing.vgg.get_workload(
num_layers=n_layer, batch_size=batch_size, dtype=dtype
)
elif name == "mobilenet":
mod, params = relay.testing.mobilenet.get_workload(batch_size=batch_size)
elif name == "squeezenet_v1.1":
mod, params = relay.testing.squeezenet.get_workload(
batch_size=batch_size, version="1.1", dtype=dtype
)
elif name == "inception_v3":
input_shape = (batch_size, 3, 299, 299)
mod, params = relay.testing.inception_v3.get_workload(batch_size=batch_size, dtype=dtype)
elif name == "mxnet":
# MXNet 模型的示例
from mxnet.gluon.model_zoo.vision import get_model
block = get_model("resnet18_v1", pretrained=True)
mod, params = relay.frontend.from_mxnet(block, shape={"data": input_shape}, dtype=dtype)
net = mod["main"]
net = relay.Function(
net.params, relay.nn.softmax(net.body), None, net.type_params, net.attrs
)
mod = tvm.IRModule.from_expr(net)
else:
raise ValueError("Unsupported network: " + name)
return mod, params, input_shape, output_shape
启动 RPC Tracker
TVM 使用 RPC session 与 ARM 板进行通信，在调优期间，调优器会将生成的代码发送到板上并测试板上代码的速度。
为了加速调优，TVM 使用 RPC Tracker（集中的控制器节点）来管理分布式设备。例如，若有 10 部手机，可以将它们全部注册到 Tracker，并行运行 10 次测试，从而加快调优过程。
要启动 RPC tracker，在主机上运行如下命令。在整个调优过程中都需要 tracker，因此需要为此命令打开一个新终端：
python -m tvm.exec.rpc_tracker --host=0.0.0.0 --port=9190
预期输出：
INFO:RPCTracker:bind to 0.0.0.0:9190
将设备注册到 RPC Tracker
接下来把设备注册到 Tracker。第一步是为 ARM 设备构建 TVM runtime。
-
对于 Linux：按照 在设备上构建 TVM Runtime 教程操作，然后将设备注册到 Tracker
python -m tvm.exec.rpc_server --tracker=[HOST_IP]:9190 --key=rk3399（将
[HOST_IP]换为你的主机 IP 地址） -
对于 Android：按照此 说明 在 Android 设备上安装 TVM RPC APK，确保可以通过 Android rpc 测试。在调优期间，打开手机开发者选项并勾选「在更改期间保持屏幕唤醒」，为手机接通电源。
注册设备后，通过查询 rpc_tracker 来确认是否注册成功
python -m tvm.exec.query_rpc_tracker --host=0.0.0.0 --port=9190
例如， 如果有 2 台华为 mate10 pro、11 台树莓派 3B 和 2 台 rk3399，则输出是
Queue Status
----------------------------------
key total free pending
----------------------------------
mate10pro 2 2 0
rk3399 2 2 0
rpi3b 11 11 0
----------------------------------
将多个设备注册到 tracker，从而加快调优测试。
设置调优选项
在调优之前，进行配置。这里以 RK3399 板为例。根据自己的设备修改 target 和 device_key。若用 Android 手机，请将 use_android 设置为 True。
#### 设备配置 ####
# 将 "aarch64-linux-gnu" 替换为 单板的正确 target。
# 此 target 用于交叉编译。可以通过：code:`gcc -v` 来查询。
target = tvm.target.Target("llvm -device=arm_cpu -mtriple=aarch64-linux-gnu")
# 根据设备替换 device_key 的值
device_key = "rk3399"
# 若使用 Android 手机，设置 use_android 为 True
use_android = False
#### 调优选项 ####
network = "resnet-18"
log_file = "%s.%s.log" % (device_key, network)
dtype = "float32"
tuning_option = {
"log_filename": log_file,
"tuner": "xgb",
"n_trial": 1500,
"early_stopping": 800,
"measure_option": autotvm.measure_option(
builder=autotvm.LocalBuilder(build_func="ndk" if use_android else "default"),
runner=autotvm.RPCRunner(
device_key,
host="127.0.0.1",
port=9190,
number=5,
timeout=10,
),
),
}
如何设置调优选项
通常，提供的默认值效果很好。
若模型包含深度卷积，将 try_spatial_pack_depthwise 设置为 True，这会使得执行效果优于默认优化。例如，在 ARM CPU A53 2.0GHz 上，可以将 Mobilenet V1 模型的深度卷积性能提高 1.6 倍。
开始调优
下面开始从网络中提取调优任务，并开始调优。接下来我们提供一个简单的实用函数。它只是一个初始实现，按顺序对任务列表进行调优。未来会引入更复杂的调优 scheduler。
# 可跳过此函数的实现。
def tune_tasks(
tasks,
measure_option,
tuner="xgb",
n_trial=1000,
early_stopping=None,
log_filename="tuning.log",
use_transfer_learning=True,
):
# 创建 tmp 日志文件
tmp_log_file = log_filename + ".tmp"
if os.path.exists(tmp_log_file):
os.remove(tmp_log_file)
for i, tsk in enumerate(reversed(tasks)):
prefix = "[Task %2d/%2d] " % (i + 1, len(tasks))
# 创建调优器
if tuner == "xgb" or tuner == "xgb-rank":
tuner_obj = XGBTuner(tsk, loss_type="rank")
elif tuner == "xgb_knob":
tuner_obj = XGBTuner(tsk, loss_type="rank", feature_type="knob")
elif tuner == "xgb_itervar":
tuner_obj = XGBTuner(tsk, loss_type="rank", feature_type="itervar")
elif tuner == "xgb_curve":
tuner_obj = XGBTuner(tsk, loss_type="rank", feature_type="curve")
elif tuner == "ga":
tuner_obj = GATuner(tsk, pop_size=50)
elif tuner == "random":
tuner_obj = RandomTuner(tsk)
elif tuner == "gridsearch":
tuner_obj = GridSearchTuner(tsk)
else:
raise ValueError("Invalid tuner: " + tuner)
if use_transfer_learning:
if os.path.isfile(tmp_log_file):
tuner_obj.load_history(autotvm.record.load_from_file(tmp_log_file))
# 开始调优
tsk_trial = min(n_trial, len(tsk.config_space))
tuner_obj.tune(
n_trial=tsk_trial,
early_stopping=early_stopping,
measure_option=measure_option,
callbacks=[
autotvm.callback.progress_bar(tsk_trial, prefix=prefix),
autotvm.callback.log_to_file(tmp_log_file),
],
)
# 选择最佳记录到缓存文件
autotvm.record.pick_best(tmp_log_file, log_filename)
os.remove(tmp_log_file)
最后启动调优任务，并评估端到端性能。
def tune_and_evaluate(tuning_opt):
# 从 relay 程序中提取工作负载
print("Extract tasks...")
mod, params, input_shape, _ = get_network(network, batch_size=1)
tasks = autotvm.task.extract_from_program(
mod["main"], target=target, params=params, ops=(relay.op.get("nn.conv2d"),)
)
# 运行调优任务
print("Tuning...")
tune_tasks(tasks, **tuning_opt)
# 编译具有历史最佳记录的内核
with autotvm.apply_history_best(log_file):
print("Compile...")
with tvm.transform.PassContext(opt_level=3):
lib = relay.build_module.build(mod, target=target, params=params)
# 导出库
tmp = tempdir()
if use_android:
from tvm.contrib import ndk
filename = "net.so"
lib.export_library(tmp.relpath(filename), ndk.create_shared)
else:
filename = "net.tar"
lib.export_library(tmp.relpath(filename))
# 上传模块到设备
print("Upload...")
remote = autotvm.measure.request_remote(device_key, "127.0.0.1", 9190, timeout=10000)
remote.upload(tmp.relpath(filename))
rlib = remote.load_module(filename)
# 上传参数到设备
dev = remote.device(str(target), 0)
module = runtime.GraphModule(rlib["default"](dev))
data_tvm = tvm.nd.array((np.random.uniform(size=input_shape)).astype(dtype))
module.set_input("data", data_tvm)
# 评估
print("Evaluate inference time cost...")
print(module.benchmark(dev, number=1, repeat=10))
# 不在网页服务器中运行调优，因为它耗时很久。
# 取消注释运行下一行
# tune_and_evaluate(tuning_option)
样本输出
调优需要编译许多程序，并从中提取特征，所以推荐使用高性能的 CPU。下面列出了一个输出示例。在 32T AMD Ryzen Threadripper 设备上，大约耗时 2 个小时。
Extract tasks...
Tuning...
[Task 1/12] Current/Best: 22.37/ 52.19 GFLOPS | Progress: (544/1000) | 406.59 s Done.
[Task 2/12] Current/Best: 6.51/ 18.77 GFLOPS | Progress: (608/1000) | 325.05 s Done.
[Task 3/12] Current/Best: 4.67/ 24.87 GFLOPS | Progress: (480/1000) | 372.31 s Done.
[Task 4/12] Current/Best: 11.35/ 46.83 GFLOPS | Progress: (736/1000) | 602.39 s Done.
[Task 5/12] Current/Best: 1.01/ 19.80 GFLOPS | Progress: (448/1000) | 262.16 s Done.
[Task 6/12] Current/Best: 2.47/ 23.76 GFLOPS | Progress: (672/1000) | 563.85 s Done.
[Task 7/12] Current/Best: 14.57/ 33.97 GFLOPS | Progress: (544/1000) | 465.15 s Done.
[Task 8/12] Current/Best: 1.13/ 17.65 GFLOPS | Progress: (576/1000) | 365.08 s Done.
[Task 9/12] Current/Best: 14.45/ 22.66 GFLOPS | Progress: (928/1000) | 724.25 s Done.
[Task 10/12] Current/Best: 3.22/ 15.36 GFLOPS | Progress: (864/1000) | 564.27 s Done.
[Task 11/12] Current/Best: 11.03/ 32.23 GFLOPS | Progress: (736/1000) | 635.15 s Done.
[Task 12/12] Current/Best: 8.00/ 21.65 GFLOPS | Progress: (1000/1000) | 1111.81 s Done.
Compile...
Upload...
Evaluate inference time cost...
Mean inference time (std dev): 162.59 ms (0.06 ms)
遇到困难？
自调优模块容易出错，若总是看到「0.00/ 0.00 GFLOPS」，则表示存在问题。
首先确保设置了正确的设备配置，然后，在脚本开头添加如下行来打印调试信息，它将打印每个测试结果，可从中找到有用的报错消息。
import logging
logging.getLogger('autotvm').setLevel(logging.DEBUG)
你也可以随时访问 https://discuss.tvm.apache.org 社区寻求帮助