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软件|地平线AI芯片技术专场第2讲主讲回顾( 五 )

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在编译器优化上 ， 首先是把张量计算拆分开 ， 通过对特征图和卷积kernel的计算拆分 ， 编译器可以用更小的粒度描述计算 ， 避免引入不必要的依赖 ， 提升数据并行性 ， 创造潜在的调度机会 。

接着是指令调度 ， 指定调度也是非常经典的编译器优化方法 ， 我们在编译器层面也做了很多工作 。 首先它是张量 ， 相对于寄存器来说 ， 很大的不同在于张量是变化的 ， 它有不同的channel、kernel ， 卷积核 。 因此 ， 需要对张量数据做建模 ， 同时在软件方面要有很强的指令流水线调度 ， 即是软流水 。
软流水的流程如左上角图所示 ， 做完Load、Conv、Store后 ， 再做Load、Conv、Store 。 由于两个Load之间没有必然的联系 ， 可以用如左下角图的方式做成流水线 ， 可以看到每一组的方块本身就是一个循环体 ， 但是循环体内部的三条指令没有必然的联系 ， 通过这种方式三个指令就能自由灵活的同时运行 。 右下角图表示一个实际的网络执行过程 ， 可以看到卷积阵列基本上是完全排满的 ， 没有任何缝隙 。 ddr_load在中间配合着为卷积阵列提供输入 ， 同时会有一些别的运算 。 整体上可以获得非常高的卷积利用率 。
上面是提到了卷积切分和指令调度 ， 但很关键的问题是这么多层该怎么样切分？这首先想到了C语言编译器是怎么做的 ， 它针对每一个函数内部做分析、编译 ， 然后看函数内部的这些代码该怎样做相互之间的优化 。 同理 ， 当把卷积神经网络的一次Inference看成一个函数时 ， 应该通盘去看函数内部的整个执行过程中计算要怎样去做 。

在地平线的实践中 ， 我们利用了一套计算融合技术 ， 把算子综合去看 。 如上图左边所示 ， 把operator整个融合在一起 ， 因为片上的memory总是很有限的 ， 而且很贵 ， 必要时溢出一些数据到DDR里 ， 腾出一块片上空间来保证执行可以进行下去 ， 这块空间越小越好 ， 这样整个DDR的访存带宽可以很小 。
右下角这张图是720p图片输入到ResNet101网络中 ， 可以看到开始是先把图片装载到芯片内部 ， 然后通过中间的运算 ， 再把它存到DDR里 。 中间的过程只有三次DDR的访问 ， 这三次实现了一些数据的搬进、搬出 ， 前面大概是一个18层的层融合输出 ， 再有一个14层的层融合输出 ， 最后是一个三层的融合输出 ， 通过这种方式可以最小化整个Inference过程中对DDR带宽的访存压力 。 与此同时 ， 还可以看片上的memory到底被利用的怎样 ， 挖掘接下来memory怎样被利用满 ， 是在编译器上优化 ， 还是在芯片架构或算法张量大小上做更合理的调整 。

上图是把所有的效果放在一起宏观展示 ， 可以看到有全局的计算融合 ， 单层计算拆分和全局计算融合和依赖分析与指令调度 。
2.好用的关键：提升产品研发效率
什么是“好用”？我认为好用是把开发者头脑里对产品的思考 ， 利用芯片上所能提供的辅助设施 ， 以最快的方式打造出他最想要的产品 ， 来提升研发效率 。

怎么样提升研发效率 ， 也不是一个容易衡量的词 ， 所以先看历史 。 上图是过去100年时间里整个计算技术的发展 ， 从最早利用机械摇杆的密码破译、线缆插拔的弹道计算 ， 到商用计算、办公游戏云服务 ， 再到大家比较熟悉的移动通信 ， 包括安卓和iOS 。 在此之前都无法绕开图灵机以及控制图灵机的编程模型 ， 去实现人们想要机器做的行为 。
如果大家摸索过几种不同的编程语言时 ， 可以看到不管是C、C++、Java或Python ， 它的核心还是if-else、循环、跳转 ， 只不过在用途、编译计算等方面会有一些不同 ， 但基础东西是没有变的 。 但是到了自主机器人时代是完全不同的 ， 机器可以看懂和听懂周围的世界 ， 这是一个数据驱动的可微分编程方式 。 在贯穿在整个过程中 ， 应用场景和开发范式都在持续迭代 。

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