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动转静两大升级!一键转静成功率领先,重点模型训练提速18%+
发布日期:2023-03-07 03:50浏览量:405次

       目前主流深度学习框架支持的编程方式有两种,分别为动态图和静态图。动态图的Pythonic编程体验更佳、更易调试,但性能方面与静态图有一定差距。静态图先组网再执行,预先拥有完整网络结构,更利于全局优化,虽调试难度大,但执行性能更佳。

       百度飞桨采用动静统一的技术架构设计,提供了动转静(@to_static)模块功能,支持用户动态图编程,并可一键切换静态图训练和部署。2022年11月,飞桨框架 2.4 版本(以下简称飞桨v2.4)正式发布,动转静“转换成功率”和“训练性能”迎来全面升级,带来了全新的用户使用体验。

  • 动转静成功率明显提升,一键转换成功率达到92.1%。

  • 动转静训练加速效果明显,重点模型训练可提速18%+。

01 一键转静成功率明显提升

       动转静的转换成功率是动转静功能的一个重要指标,与用户的使用体验息息相关,飞桨v2.4从“动转静语法完善”和“API动静行为统一”两个方面进行了重点优化和升级:

PART1 动转静语法完善

JIT 式动态执行

新增 Shape、Len、Attr、List、Unpack、Indexable等JIT 形式接口,提升语法转写的鲁棒性。

控制流语法重构

重构了控制流IF/For/While语法转写逻辑,完备支持复杂嵌套场景下变量名解析等疑难问题。

关键字语法优化

优化了控制流中提前return、break、continue 等关键字语法转写机制,有效减少了静态图中间表示多余算子的引入,提升执行效率。

PART2 API动静行为统一

属性参数可变

完成了20多个中高频动态图API参数的升级,如Reduce系列的paddle.mean/sum/max/min API的参数 axis ,新增支持为Tensor类型,动态可变。

接口动静统一

补齐了Tensor类静态图下缺失的接口,升级了paddle.to_tensor、paddle.grad等高频API 功能,支持静态图调用。

Einsum 升级

实现了动静统一爱因斯坦求和算子,并支持Python二元、多元输入,训推一体。

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动转静成功率和语法支持度

       飞桨v2.4下,动转静具备了更丰富的语法支持,Python语法支持比例达到了90%,在80多个外部用户真实论文复现模型集合上,动转静一键转写成功率提升至92.1%,功能完备性和易用性都有明显提升。如下是一个动转静导出预测模型的样例代码:

执行上述代码样例后,在当前目录下会生成三个文件,即代表成功导出预测模型:

simple_net.pdiparams        // 存放模型中所有的权重数据
simple_net.pdmodel          // 存放模型的网络结构
simple_net.pdiparams.info   // 存放额外的其他信息动转静导出模型一般包括三个步骤:

  • 添加装饰器

    将@to_static装饰器装饰在forward函数上。

  • 切换 eval 模式

    如Dropout 、LayerNorm 接口在 train() 和 eval() 模式下行为存在较大的差异,在模型导出前,请务必确认模型已切换到正确的模式。

  • 调用 save 接口

    调用 paddle.jit.save接口导出其对应的模型文件和参数文件。

    飞桨动转静@to_staitc更多功能用法,可参考【扩展阅读—动转静使用样例】

02 动转静训练加速效果明显

       在飞桨框架中,通常情况下使用动态图训练即可满足大部分场景需求。飞桨v2.4优化了动转静训练的相关逻辑,面向重点模型,动态图训练的性能已经可以和静态图媲美,例如在ResNet50、Transformer、YOLOv3等模型上,动转静训练相较于动态图有18.6%~21.5%的显著加速效果。

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重点模型加速效果

       在如下场景中,开发者可以考虑使用动转静方式进行模型训练,将会获得较明显的性能提升效果。

PART1 场景一:重调度模型

       即每个API背后的GPU Kernel 计算耗时较少,在CPU端拉起后很快就执行完了,此类任务的特点:

  • PU 利用率较低(可通过watch -n 1 nvidia-smi命令查看)。

  • 常见于NLP 领域或AMP/FP16 任务。

  • 训练性能瓶颈点主要是Host端调度开销。

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       如上图是重调度模型的动态图和动转静 Timeline 示意图。从图中可以看出:

  • 一个Batch的训练耗时取决于 Host 端总耗时。

  • 动态图每个Python API在运行时,都会产生一次Python 和C++交互,会产生较大的调度开销。

  • 动转静之后,整体上切分为执行前向和反向的两个Python C API,故减少了很多个API间的调度开销。

  • 动转静内核执行器也经过了极致的优化(如Instruction缓存等),Kernel launch效率也会比纯动态图模式要高。

       对于想使用动态图训练代码的用户来说,只需要在组网入口的forward函数处添加装饰器@to_static,其他代码无需改动就可以一键切换为动转静训练。@to_static装饰器会将此函数内的所有subLayers 转化为一个静态子图并执行。如下是一个动转静训练样例代码:

PART2 场景二:调度+计算共存模型

       即模型训练时同时存在计算量小和计算量大的GPU Kernel,且一个Batch的起始位置常为小Kernel,此类任务的特点:

  • GPU 利用率波动比较大(可通过watch -n 1 nvidia-smi命令查看)。

  • 训练性能瓶颈点同时受局部调度和局部 Kernel 计算效率影响。

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如上图是调度+计算共存的动态图和动转静Timeline示意图。从图中可以看出:

  • 一个Batch的训练耗时取决于 Max(Host端,GPU端)。

  • 动转静降低了Python C API 调度开销,收益点大多在Batch前半部分,后半部分可能会被overlap,调度方面的收益会打折扣。

  • 动转静可借助全局图优化技术,通过算子融合等技术提升模型训练的吞吐。

       在此种场景下,飞桨动转静@to_static API 提供build_strategy参数,在动转静的全图视角下,用户可以通过build_strategy参数开启不同的全局图优化策略。通过装饰器@to_static(build_strategy=get_build_strategy())或者API调用paddle.jit.to_static(net, build_strategy=get_build_strategy())两种方式开启全局图优化策略,如下是一个简单的使用样例:

飞桨动转静@to_static开启更多全局图优化用法,可参考【扩展阅读—动转静训练图优化策略】

拓展阅读

[1]动转静使用样例https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/guides/jit/basic_usage_cn.html

[2] 动转静训练图优化策略https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/guides/jit/basic_usage_cn.html#sidongzhuanjinggengduoyongfa

[3]动转静转换原理https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/guides/jit/principle_cn.html

[4] 动转静报错调试https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/guides/jit/debugging_cn.html

[5] 动转静Limitations

https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/develop/guides/jit/limitations_cn.html

 

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