基本原理

AOE（Ascend Optimization Engine）是一款自动调优工具，通过生成调优策略、编译和在运行环境上验证的闭环反馈机制，不断迭代出更优的调优策略，最终得到最佳的调优策略，从而可以更充分利用硬件资源，不断提升网络的性能，达到最优的效果。

使用场景

判断整网中的MatMul算子是否还有优化空间，主要看MTE2-ratio、Mac-ratio两个指标。

图1 数据图

如图1，通过summary表格能看到每个shape的PMU数据。在例子图中，可以看到基本都是MTE2bound，mte2-ratio达到99%以上，mac-ratio则都在63%左右。针对mac-ratio未达到70%以上的case，则认为存在优化的空间，可以使用AOE工具进行调优；请联系华为工程师进行优化。

操作步骤

表1 各种场景的支持情况说明
当前调优支持	FP16	BF16	FP32	INT8（全量化）
Tensorflow(.pb)	支持	支持	支持	待测试
Pytorch(.txt)	支持	支持	支持	待测试
MindSpore(.air/proto*.txt)	待测试	待测试	待测试	待测试

生成用户输入文件。

pb离线模型：
1. 当前msopst框架中存在生成MatMul算子的pb模型的模板，可以借以调用。
2. 构建msopst所需的xlsx表格，以所需算子shape构建(参考gen_case目录下的MatMul网络用例如./aicore_test/gen_case/cube_daily_case/milan_case/matmul_network_case.xlsx)。
3. 调用op_template生成pb模型，调用./aicore_test/msopst/op_template/fusion_mm_gen_pb_model.py，通过msopst框架生成对应pb模型，指令可参考：
```
bash run.sh --case_file=./aicore_test/msopst/msopst_case.xlsx --sheet_name=matmul_v2  --fusion_file=op_template/fusion_mm_gen_pb_model.py --case_type=stc --host_process_count=1 --testcase_id=case1
```
4. 输出的pb模型保存在./aicore_test/msopst/tmp_wks/process_MainProcess_host_done_device_done/op_models/中。

torch模型：

原则上需要在模型开头添加以下内容以生成dump的txt文件。

torch_npu.npu.set_aoe('./dump_path')

参考安装PyTorch获取torch安装对应torch环境。

通过torch脚本dump所需txt模型。

使用source命令配置Ascend环境变量。

source /usr/local/Ascend/latest/bin/setenv.bash

通过aoe接口在指定路径下生成所需模型文件。
```
torch_npu.npu.set_aoe('./dump_path')
```

MatMul算子torch模型生成脚本可参考：

python
import torch
import torch_npu
import numpy as np
torch_npu.npu.set_compile_mode(jit_compile=True)    # 当前aoe仅在静态时生成dump图
torch_npu.npu.set_aoe('./dump_path')
def case1():
 
    input_shape_0 = (1024,10240)
    input_shape_1 = (5120,10240)
    fmap = torch.from_numpy(np.ones(input_shape_0).astype(np.float16))
    fmap_npu = fmap.npu()
    weight = torch.from_numpy(np.ones(input_shape_1).astype(np.float16))
    weight_npu = weight.npu()
    attn_output_npu = torch.mm(fmap_npu, weight_npu.t())
    print("successed!")
case1()

批量生成MatMul算子dump图脚本可参考：

import torch
import torch_npu
import numpy as np
torch_npu.npu.set_compile_mode(jit_compile=True)
torch_npu.npu.set_aoe('./1119ms')
def case1():
    input_shape_0 = (2048,12288)
    input_shape_1 = (12288,6144)
    fmap = torch.from_numpy(np.ones(input_shape_0))
    fmap = fmap.to(torch.float16)
    fmap_npu = fmap.npu()
    weight = torch.from_numpy(np.ones(input_shape_1))
    weight = weight.to(torch.float16)
    weight_npu = weight.npu()
    attn_output_npu = torch.mm(fmap_npu, weight_npu)
    print("successed!")
def case2():
    input_shape_0 = (2048,12288)
    input_shape_1 = (1536,12288)
    fmap = torch.from_numpy(np.ones(input_shape_0))
    fmap = fmap.to(torch.float16)
    fmap_npu = fmap.npu()
    weight = torch.from_numpy(np.ones(input_shape_1))
    weight = weight.to(torch.float16)
    weight_npu = weight.npu()
    attn_output_npu = torch.mm(fmap_npu, weight_npu.t())
    print("successed!")
def case3():
    input_shape_0 = (2048,12288)
    input_shape_1 = (2048,6144)
    fmap = torch.from_numpy(np.ones(input_shape_0))
    fmap = fmap.to(torch.float16)
    fmap_npu = fmap.npu()
    weight = torch.from_numpy(np.ones(input_shape_1))
    weight = weight.to(torch.float16)
    weight_npu = weight.npu()
    attn_output_npu = torch.mm(fmap_npu.t(), weight_npu)
    print("successed!")
case1()
case2()
case3()

在配置路径的文件夹中生成模型文件则代表生成成功。

-- dump_path
---- ge_proto_00000_MatMul1.txt
---- ge_proto_00001_MatMul3.txt
---- ge_proto_00002_MatMul5.txt
---- ge_proto_00003_MatMul7.txt

配置AOE环境。
1. 参考《AOE工具使用指南》中的“PyTorch训练场景下调优>环境准备”章节完成CANN和AOE环境配置。以下步骤默认已配置CANN软件基础环境变量及Python环境变量，请在调优前提前配置。
2. 使用source命令配置环境变量。
```
source /usr/local/Ascend/latest/bin/setenv.bash 
source /usr/local/Ascend/latest/tools/aoe/bin/setenv.bash
```
3. 开启调优模式。
```
export REPEAT_TUNE=True
```
4. 配置生成知识库存放路径。
```
export TUNE_BANK_PATH=./matmul_bank
```

执行调优。

pb模型，fp16进fp16出用例：

source /usr/local/Ascend/latest/bin/setenv.bash 
source /usr/local/Ascend/latest/tools/aoe/bin/setenv.bash 
export REPEAT_TUNE=True    # 执行调优流程
rm -rf ./matmul_bank
mkdir ./matmul_bank
export TUNE_BANK_PATH=./matmul_bank    # 配置知识库输出路径
aoe -m case10_model.pb -f 3 -j 2

pb模型，fp32进fp32出（或bf16进bf16出）用例：

source /usr/local/Ascend/latest/bin/setenv.bash 
source /usr/local/Ascend/latest/tools/aoe/bin/setenv.bash 
export REPEAT_TUNE=True    # 执行调优流程
rm -rf ./matmul_bank
mkdir ./matmul_bank
export TUNE_BANK_PATH=./matmul_bank     # 配置知识库输出路径
aoe --precision_mode=must_keep_origin_dtype -m case10_model.pb -f 3 -j 2

torch模型，fp16进fp16出用例(调优文件夹中存放ge_proto_xxxx.txt，可批量存放)：

source /usr/local/Ascend/latest/bin/setenv.bash 
source /usr/local/Ascend/latest/tools/aoe/bin/setenv.bash 
export REPEAT_TUNE=True    # 执行调优流程
rm -rf ./matmul_bank
mkdir ./matmul_bank
export TUNE_BANK_PATH=./matmul_bank    # 配置知识库输出路径
aoe --job_type=2 --model_path=./dump_path/

torch模型，fp32进fp32出（或bf16进bf16出）用例(调优文件夹中存放ge_proto_xxxx.txt，可批量存放)：

source /usr/local/Ascend/latest/bin/setenv.bash 
source /usr/local/Ascend/latest/tools/aoe/bin/setenv.bash 
export REPEAT_TUNE=True    # 执行调优流程
rm -rf ./matmul_bank
mkdir ./matmul_bank
export TUNE_BANK_PATH=./matmul_bank    # 配置知识库输出路径
aoe --job_type=2 --precision_mode=must_keep_origin_dtype --model_path=./dump_path/

MindSpore模型：

由于当前cache_tiling调优仅支持离线模型调优，先前MindSpore适配的在线调优接口不可用，因此可尝试dump出离线模型进行调优。
dump方式：增加图模式环境变量，dump出ge_proto_xxxx.txt文件：
```
export DUMP_GE_GRAPH=1
export DUMP_GRAPH_LEVEL=4 
```

调优脚本如下：

source /usr/local/Ascend/latest/bin/setenv.bash 
source /usr/local/Ascend/latest/tools/aoe/bin/setenv.bash 
export REPEAT_TUNE=True # 执行调优流程
rm -rf ./matmul_bank
mkdir ./matmul_bank
export TUNE_BANK_PATH=./matmul_bank #配置知识库输出路径
aoe --job_type=2 --precision_mode=must_keep_origin_dtype --model_path=./dump_path/ #torch txt bf16 fp32

生成知识库样式参考。

在配置知识库输出路径下，找到./AscendXX/AscendXX_24_AiCore_MatMulV2_runtime_kb.json中存在对应知识库(参考)则说明成功。

{"id":1550289820,"info_dict":{"a_dtype":1,"a_format":2,"aub_double_num":1.0,"b_dtype":1,"b_format":2,"batch_a1":1,"batch_a2":1,"batch_a3":1,"batch_a4":1,"batch_b1":1,"batch_b2":1,"batch_b3":1,"batch_b4":1,"bias_flag":false,"bub_double_num":1.0,"fused_double_operand_num":0.0,"k":8000,"k_align_flag":true,"l1_fused_num":0.0,"m":4096,"m_align_flag":true,"n":10240,"n_align_flag":true,"out_dtype":1,"out_format":2,"reserved_bool":false,"reserved_params1":2,"reserved_params2":0,"reserved_params3":0,"reserved_params4":0,"reserved_params5":0,"reserved_params6":0,"trans_a_flag":false,"trans_b_flag":false},"knowledge":{"batch_aub":1,"batch_bub":1,"batch_cub":1,"batch_dim":1,"batch_l0":1,"db_al1":2,"db_aub":2,"db_bl1":2,"db_bub":2,"db_cub":2,"db_l0a":2,"db_l0b":2,"db_l0c":1,"k_al1":16,"k_aub":8192,"k_bl1":8,"k_bub":9,"k_dim":1,"k_l0":4,"m_al1":1,"m_aub":12,"m_dim":8,"m_l0":16,"n_bl1":1,"n_bub":10240,"n_cub":1,"n_dim":3,"n_l0":8},"op":"MatMulV2","version":0}

验证调优生成的知识库结果。
1. 生成知识库后，将生成知识库复制到CANN仓路径中重新验证性能，CANN仓路径参考：
```
cd /usr/local/Ascend/CANN-7.x/opp/built-in/data/op/
```
2. 找到对应版本，路径为：
```
./AscendXX/unified_bank/AscendXX_24_AiCore_MatMulV2_runtime_kb.json
```
3. 将AOE生成的知识库复制到文件中，重新批跑获取性能，筛选出使性能优化的对应用例知识库。

AOE调优（MatMul算子）

基本原理

使用场景

操作步骤