明敏 发自 凹非寺

量子位 报道 | 公众号 QbitAI
清华自研的深度学习框架
计图
(Jittor)在动态图推理速度上又一次完胜PyTorch。

最近,计图团队完成了在寒武纪芯片MLU270上的移植。

这一次跟寒武纪的合作,使Jittor在backbone网络模型中的动态图推理速度较PyTorch平均提升了276.69倍
从团队公布的实验结果可以看到,在寒武纪芯片上分别用计图(Jittor)和PyTorch进行推理。
计图(Jittor)在16种backbone网络模型中的推理速度都较PyTorch大幅提升,其中包括alexnet、vgg系列、resnet系列。
其中最快的是alexnet,提升速度达到了464.43倍,最慢的resnet50也达到了153倍。
平均提升速度达276.69倍。


表1:模型具体数值
与此同时,计图的精度损失也较PyTorch大幅减少。

表2:resnet18的mse误差对比
团队以resnet18网络为例进行对比,baseline是CPU;结果显示:计图的精度损失比PyTorch降低了42.53%。

还是「元算子」的功劳

性能得到如此大的提升,是怎么实现的呢?
要知道,在TensorFlow,PyTorch框架底层,有上千个算子;想要移植新的硬件,就必须将大量的算子复写,这样一来不仅工作量剧增、而且难度也会加大。
Jittor这次还是依靠他们的核心武器——元算子
根据Jittor官方文档定义,元算子是指神经网络所需的基本算子。
早在设计Jittor的时候,研发团队就定下了一个目标,即用户只需要数行代码,就可定义新的算子和模型。在保证易用的同时,不丧失任何可定制性。
所以在Jittor中,多个元算子之间,可以相互融合成更加复杂的算子,这些复杂算子构成了神经网络计算的多个模块,如卷积层,归一化层等等。

使用元算子实现卷积层
这一次将Jittor移植到寒武纪上,也是同样的原理。
研究团队把神经网络所需的基本算子,定义为三类共18个元算子。
让元算子相互融合形成
常用算子
,这样就能通过优化非常少的元算子,实现对常用算子性能的提升。

并且,元算子还是反向传播闭包,所有元算子反向传播后依旧是元算子。
所以在完成三类元算子的移植后,Jittor天然就能支持大部分常用元子的推理和简单训练。

从Jittor元算子到BANG

为了能让用户更为简单地操作,Jittor内置了元算子编译器,可以将用户的Python代码动态编译成寒武纪BANG语言
BANG语言是专门针对寒武纪产品架构的一种代码语言,它能极大优化寒武纪芯片的通用编程能力,提升用户编程的自由度。
并且它还有全套编译工具链来提高性能。包括CNCC(Cambricon Neuware Compiler Collection )、CNAS(Cambricon Neuware Assembler)、CNLINKER(Cambricon Neuware Linker)。
Jittor内置的元算子编码器可以把元算子自动转化为BANG算子。
采用动态编译的方式,能在运行时获取更多的信息,比如计算图上下文、形状信息等,这些信息都可以进一步提升算子的性能。
并且,Jittor还内置了可以根据硬件设备自动对BANG语言进行优化的优化编译遍(complier pass),从而生成对硬件设备更为适合的底层算子。
用这种方法,仅仅一行Python代码,就能表示BatchNorm算子的核心思想。

元子编码器再把这行代码自动优化成BANG语言代码。
由于BANG语言的设计更加成熟,提供了类似于CUDA语言的线程调度模式,使得上手和调试都更加简单;也能更好地释放寒武纪芯片的算力。

清华自研,首个中国高校深度学习开源框架

计图(Jittor)的开发团队,均来自清华大学计算机系图形学实验室,负责人是清华大学计算机系的胡事民教授。
而主要负责开发的,则是来自实验室的博士生们:梁盾、杨国烨、杨国炜、周文洋……
计图(Jittor)与主流的深度学习框架TensorFlow、Pytorch等最大的不同在于,它是一个完全基于动态编译(Just-in-time)、使用元算子和统一计算图的深度学习框架。
它可以不像Pytorch那样依赖tracing机制,让用户的操作更加简单,同时还可以得到更好的学习训练效果。
对于这一次取得的成果,开发者之一梁盾透露未来有可能发表在顶会上,并且会开源给大家。
此前,计图开源的点云模型库,在多种主流模型上训练性,能都比Pytorch提升一倍以上;并发布了第一个支持金属度、粗糙度的可微渲染库。
最近,他们还开源了一个智能P图神器DeepFaceEditing,可以通过草图自由编辑人脸。

感兴趣的同学可以去试试哦~
GitHub开源:https://github.com/IGLICT/DeepFaceEditing-Jittor
参考链接:
https://mp.weixin.qq.com/s/LqF2wqTAiLdVKcZ4facxug
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