在SIMD算子实现章节已经介绍了host侧Tiling核心的实现方法,本章节侧重于介绍接入CANN框架时编程模式和API的使用。
大多数情况下,Local Memory的存储,无法完整的容纳算子的输入与输出,需要每次搬运一部分输入进行计算然后搬出,再搬运下一部分输入进行计算,直到得到完整的最终结果,这个数据切分、分块计算的过程称之为Tiling。根据算子的shape等信息来确定数据切分算法相关参数(比如每次搬运的块大小,以及总共循环多少次)的计算程序,称之为Tiling实现。
Tiling实现完成后,获取到的Tiling切分算法相关参数,会传递给kernel侧,用于指导并行数据的切分。由于Tiling实现中完成的均为标量计算,AI Core并不擅长,所以我们将其独立出来放在host CPU上执行。
如上图所示,Tiling实现即为根据算子shape等信息来确定切分算法相关参数的过程,这里的算子shape等信息可以理解为是Tiling实现的输入,切分算法相关参数可以理解为是Tiling实现的输出。输入和输出都通过Tiling函数的参数(TilingContext* context上下文结构)来承载。也就是说,开发者可以从上下文结构中获取算子的输入、输出以及属性信息,也就是Tiling实现的输入,经过Tiling计算后,获取到TilingData数据结构(切分算法相关参数)、numBlocks变量、用于选择不同的kernel实现分支的TilingKey、算子workspace的大小,也就是Tiling实现的输出,并将这些输出设置到上下文结构中。
TilingData、numBlocks、TilingKey、workspace这些概念的具体解释如下:
TilingData结构定义支持单结构定义方法,也支持结构体嵌套:
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namespace optiling { BEGIN_TILING_DATA_DEF(MyAddTilingData) // 声明tiling结构名字 TILING_DATA_FIELD_DEF(uint32_t, field1); // 结构成员的类型和名字 TILING_DATA_FIELD_DEF(uint32_t, field2); TILING_DATA_FIELD_DEF(uint32_t, field3); END_TILING_DATA_DEF; REGISTER_TILING_DATA_CLASS(MyAdd, MyAddTilingData) // tiling结构注册给算子 } |
Tiling实现函数中对tiling结构成员赋值的方式如下:
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MyAddTilingData myTiling; myTiling.set_field1(1); myTiling.set_field2(2); |
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namespace optiling { BEGIN_TILING_DATA_DEF(MyStruct1) // 声明结构1名字 TILING_DATA_FIELD_DEF(uint32_t, field1); // 结构成员的类型和名字 TILING_DATA_FIELD_DEF(uint32_t, field2); // 结构成员的类型和名字 END_TILING_DATA_DEF; REGISTER_TILING_DATA_CLASS(MyStruct1Op, MyStruct1) // 注册结构体到<op_type>Op BEGIN_TILING_DATA_DEF(MyStruct2) // 声明结构2名字 TILING_DATA_FIELD_DEF(uint32_t, field3); // 结构成员的类型和名字 TILING_DATA_FIELD_DEF(uint32_t, field4); // 结构成员的类型和名字 END_TILING_DATA_DEF; REGISTER_TILING_DATA_CLASS(MyStruct2Op, MyStruct2) // 注册结构体到<op_type>Op BEGIN_TILING_DATA_DEF(MyAddTilingData) // 声明tiling结构名字 TILING_DATA_FIELD_DEF_STRUCT(MyStruct1, st1); // 结构成员的引用结构体 TILING_DATA_FIELD_DEF_STRUCT(MyStruct2, st2); // 结构成员的引用结构体 END_TILING_DATA_DEF; REGISTER_TILING_DATA_CLASS(MyAdd, MyAddTilingData) // tiling结构注册给算子 } |
Tiling实现函数中对tiling结构成员赋值的方式如下:
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MyAddTilingData myTiling; myTiling.st1.set_field1(1); myTiling.st1.set_field2(2); myTiling.st2.set_field3(3); myTiling.st2.set_field4(4); |
numBlocks是逻辑核的概念,取值范围为[1,65535]。为了充分利用硬件资源,一般设置为物理核的核数或其倍数。
假如有如下kernel代码:
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if (condition) { ProcessA(); } else { ProcessB(); } |
如果函数ProcessA、ProcessB两个函数是个非常大的函数,那么上述代码在编译后会变得更大,而每次kernel运行只会选择1个分支,条件的判断和跳转在代码大到一定程度(16-32K,不同芯片存在差异)后会出现icache miss。通过TilingKey可以对这种情况进行优化,给2个kernel的处理函数设置不同的TilingKey 1和2:
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if (TILING_KEY_IS(1)) { ProcessA(); } else if (TILING_KEY_IS(2)) { ProcessB(); } |
这样device kernel编译时会自动识别到2个TilingKey并编译2个kernel入口函数,将条件判断进行常量折叠。同时需要和host tiling函数配合,判断走ProcessA的场景设置TilingKey为1,走ProcessB的场景设置TilingKey为2:
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static ge::graphStatus TilingFunc(gert::TilingContext* context) { // some code if (condition) { context->SetTilingKey(1); } else { context->SetTilingKey(2); } return ge::GRAPH_SUCCESS; } |
workspace内存分为两部分:Ascend C API需要的workspace内存和算子实现使用到的workspace内存(按需)。
API在计算过程需要一些workspace内存作为缓存,因此算子Tiling函数需要为API预留workspace内存,预留内存大小通过GetLibApiWorkSpaceSize接口获取。
整体的workspace内存就是上述两部分之和,在Tiling函数中设置方法如下:
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auto workspaceSizes = context->GetWorkspaceSizes(1); // 只使用1块workspace workspaceSizes[0] = sysWorkspaceSize + usrWorkspaceSize; |
Tiling实现开发的流程图如下:
下面将从一个简单的Add算子为例介绍Tiling的实现流程。本样例中待处理数据的Shape大小可以平均分配到每个核上,并且可以对齐到一个datablock(32B)的大小。
首先完成算子TilingData结构定义头文件的编写,该文件命名为“算子名称_tiling.h”,位于算子工程的op_host目录下。样例代码如下:
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#ifndef ADD_CUSTOM_TILING_H #define ADD_CUSTOM_TILING_H #include "register/tilingdata_base.h" namespace optiling { BEGIN_TILING_DATA_DEF(TilingData) // 注册一个tiling的类,以tiling的名字作为入参 TILING_DATA_FIELD_DEF(uint32_t, totalLength); // 添加tiling字段,总计算数据量 TILING_DATA_FIELD_DEF(uint32_t, tileNum); // 添加tiling字段,每个核上总计算数据分块个数 END_TILING_DATA_DEF; // 注册算子tilingdata类到对应的AddCustom算子 REGISTER_TILING_DATA_CLASS(AddCustom, TilingData) } #endif // ADD_CUSTOM_TILING_H |
具体的编写步骤如下:
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#ifndef ADD_CUSTOM_TILING_H #define ADD_CUSTOM_TILING_H #include "register/tilingdata_base.h" namespace optiling { // tiling结构定义和注册代码 // ... } #endif // ADD_CUSTOM_TILING_H |
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BEGIN_TILING_DATA_DEF(TilingData) // 注册一个tiling的类,以tiling的名字作为入参 TILING_DATA_FIELD_DEF(uint32_t, totalLength); // 添加tiling字段,总计算数据量 TILING_DATA_FIELD_DEF(uint32_t, tileNum); // 添加tiling字段,每个核上总计算数据分块个数 END_TILING_DATA_DEF; |
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// 注册算子tilingdata类到对应的AddCustom算子 REGISTER_TILING_DATA_CLASS(AddCustom, TilingData) |
然后完成算子host实现cpp文件中Tiling函数实现,该文件命名为“算子名称.cpp”,位于算子工程的op_host目录下。Tiling函数的原型是固定的,接受一个TilingContext作为输入,在此context上可以获取到输入、输出的Shape指针等内容。注册的Tiling函数由框架调用,调用时会传入TilingContext参数。样例代码如下:
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namespace optiling { const uint32_t NUM_BLOCKS = 8; const uint32_t TILE_NUM = 8; static ge::graphStatus TilingFunc(gert::TilingContext *context) { TilingData tiling; uint32_t totalLength = context->GetInputShape(0)->GetOriginShape().GetShapeSize(); context->SetBlockDim(NUM_BLOCKS); tiling.set_totalLength(totalLength); tiling.set_tileNum(TILE_NUM); tiling.SaveToBuffer(context->GetRawTilingData()->GetData(), context->GetRawTilingData()->GetCapacity()); context->GetRawTilingData()->SetDataSize(tiling.GetDataSize()); size_t *currentWorkspace = context->GetWorkspaceSizes(1); currentWorkspace[0] = 0; return ge::GRAPH_SUCCESS; } } // namespace optiling |
具体步骤如下:
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// 获取输入shape信息 uint32_t totalLength = context->GetInputShape(0)->GetOriginShape().GetShapeSize(); |
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// 用TilingData定义一个具体的实例 TilingData tiling; // 设置TilingData tiling.set_totalLength(totalLength); tiling.set_tileNum(TILE_NUM); |
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// 序列化并保存 tiling.SaveToBuffer(context->GetRawTilingData()->GetData(), context->GetRawTilingData()->GetCapacity()); context->GetRawTilingData()->SetDataSize(tiling.GetDataSize()); |
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context->SetBlockDim(NUM_BLOCKS); |
1
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context->SetTilingKey(1); |
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size_t *currentWorkspace = context->GetWorkspaceSizes(1); currentWorkspace[0] = 0; |