本文基于CANN开源社区的ge和runtime仓库进行技术解读

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前言

图编译和执行是模型性能的关键环节。GE（图引擎）与Runtime（运行时）如何协同工作？如何实现最优的图编译和执行性能？

本文探讨GE与Runtime的协同优化机制，以及如何通过两者的配合实现高性能的模型执行。

什么是组合图编译执行优化

GE与Runtime的组合优化：

没有协同优化：
图引擎和运行时各自优化 → 性能提升有限

有协同优化：
图引擎和运行时协同优化 → 性能大幅提升

架构：

模型定义
    ↓
GE（图编译）
    ↓
Runtime（图执行）
    ↓
NPU硬件

核心概念

1. 图编译

图编译流程：

#include "ge/ge.h"
#include "runtime/runtime.h"

// 图编译配置
typedef struct {
    compile_option_t *options;
    optimization_level_t level;
    bool enable_fusion;
    bool enable_layout_opt;
    bool enable_memory_opt;
} ge_compile_config_t;

// 图编译阶段
typedef enum {
    COMPILE_PHASE_PARSING,         // 解析
    COMPILE_PHASE_VALIDATION,      // 验证
    COMPILE_PHASE_OPTIMIZATION,    // 优化
    COMPILE_CODEGEN,                // 代码生成
    COMPILE_PHASE_LINKING           // 链接
} compile_phase_t;

2. 图执行

图执行机制：

// 图执行配置
typedef struct {
    execution_mode_t mode;      // 执行模式
    int stream_count;          // 流数量
    bool enable_stream_sync;     // 流同步
    bool enable_profiling;       // 性能分析
} runtime_execute_config_t;

// 执行模式
typedef enum {
    EXEC_MODE_SEQUENTIAL,        // 顺序执行
    EXEC_MODE_PARALLEL,          // 并行执行
    EXEC_MODE_PIPELINE          // 流水线执行
} execution_mode_t;

3. 内存管理

内存管理机制：

// 内存管理器
typedef struct {
    memory_pool_t *pool;
    memory_allocator_t *allocator;
    memory_strategy_t strategy;
    memory_stats_t stats;
} memory_manager_t;

// 创建内存管理器
memory_manager_t *create_memory_manager(size_t size, memory_strategy_t strategy);

协同优化

1. 图编译优化

// 图编译优化
void optimize_graph_compilation(computation_graph_t *graph) {
    // 阶段1：解析和验证
    graph->phase = COMPILE_PHASE_PARSING;
    parse_and_validate_graph(graph);
  
    // 阶段2：图优化
    graph->phase = COMPILE_PHASE_OPTIMIZATION;
  
    // 常量折叠
    constant_folding(graph);
  
    // 死代码消除
    dead_code_elimination(graph);
  
    // 算子融合
    operator_fusion(graph);
  
    // 内存优化
    memory_optimization(graph);
  
    // 布局优化
    layout_optimization(graph);
  
    // 阶段3：代码生成
    graph->phase = COMPILE_CODEGEN;
    generate_code(graph);
  
    // 阶段4：链接
    graph->phase = COMPILE_PHASE_LINKING;
    link_graph(graph);
  
    printf("Graph compilation optimized\n");
}

2. 图执行优化

// 图执行优化
void optimize_graph_execution(runtime_handle_t *handle, computation_graph_t *graph) {
    // 创建执行配置
    runtime_execute_config_t config;
    config.mode = EXEC_MODE_PIPELINE;
    config.stream_count = 4;
    config.enable_stream_sync = false;
    config.enable_profiling = true;
  
    // 创建执行计划
    execution_plan_t *plan = create_execution_plan(graph, &config);
  
    // 优化执行计划
    optimize_execution_plan(plan);
  
    // 执行图
    execute_graph_optimized(handle, graph, plan);
  
    printf("Graph execution optimized\n");
}

3. 内存管理优化

// 内存管理优化
void optimize_memory_management(runtime_handle_t *handle) {
    // 创建内存管理器
    memory_manager_t *manager = create_memory_manager(
        1024 * 1024 * 1024,  // 1GB
        MEMORY_STRATEGY_REUSE
    );
  
    // 分析内存使用模式
    memory_usage_pattern_t *pattern = analyze_memory_usage(handle);
  
    // 优化内存分配策略
    optimize_allocation_strategy(manager, pattern);
  
    // 应用内存复用
    apply_memory_reuse(handle, manager);
  
    // 监控内存使用
    monitor_memory_usage(handle);
  
    printf("Memory management optimized\n");
}

使用场景

场景一：CNN推理

// CNN推理优化
void optimized_cnn_inference(runtime_handle_t *handle, Model *model, Input *input) {
    // 阶段1：图编译
    computation_graph_t *graph = create_cnn_graph(model);
  
    ge_compile_config_t compile_config;
    compile_config.level = OPT_LEVEL_HIGH;
    compile_config.enable_fusion = true;
    compile_config.enable_layout_opt = true;
    compile_config.enable_memory_opt = true;
  
    optimize_graph_compilation(graph);
  
    // 阶段2：图执行优化
    runtime_execute_config_t execute_config;
    execute_config.mode = EXEC_MODE_PIPELINE;
    execute_config.stream_count = 4;
    execute_config.enable_stream_sync = false;
  
    optimize_graph_execution(handle, graph);
  
    // 阶段3：内存优化
    optimize_memory_management(handle);
  
    // 执行推理
    execute_graph(handle, graph, input);
  
    // 获取输出
    Output *output = get_output(handle);
  
    // 后处理
    postprocess(output);
}

场景二：Transformer推理

// Transformer推理优化
void optimized_transformer_inference(runtime_handle_t *handle, Model *model, Input *input) {
    // 阶段1：图编译
    computation_graph_t *graph = create_transformer_graph(model);
  
    ge_compile_config_t compile_config;
    compile_config.level = OPT_LEVEL_HIGH;
    compile_config.enable_fusion = true;
    compile_config.enable_layout_opt = true;
    compile_config.enable_memory_opt = true;
  
    optimize_graph_compilation(graph);
  
    // 阶段2：图执行优化
    runtime_execute_config_t execute_config;
    execute_config.mode = EXEC_MODE_PIPELINE;
    execute_config.stream_count = 4;
    execute_config.enable_stream_sync = false;
  
    optimize_graph_execution(handle, graph);
  
    // 阶段3：内存优化
    optimize_memory_management(handle);
  
    // 执行推理
    execute_graph(handle, graph, input);
  
    // 获取输出
    Output *output = get_output(handle);
  
    // 后处理
    postprocess(output);
}

场景三：批处理推理

// 批处理推理优化
void optimized_batch_inference(runtime_handle_t *handle, Model *model, Input **inputs, int batch_size) {
    // 阶段1：图编译
    computation_graph_t *graph = create_batch_graph(model, batch_size);
  
    ge_compile_config_t compile_config;
    compile_config.level = OPT_LEVEL_HIGH;
    compile_config.enable_fusion = true;
    compile_config.enable_layout_opt = true;
    compile_config.enable_memory_opt = true;
  
    optimize_graph_compilation(graph);
  
    // 阶段2：图执行优化
    runtime_execute_config_t execute_config;
    execute_config.mode = EXEC_MODE_PARALLEL;
    execute_config.stream_count = batch_size;
    execute_config.enable_stream_sync = false;
  
    optimize_graph_execution(handle, graph);
  
    // 阶段3：内存优化
    optimize_memory_management(handle);
  
    // 批量推理
    execute_batch_graph(handle, graph, inputs, batch_size);
  
    // 获取输出
    Output **outputs = get_batch_outputs(handle, batch_size);
  
    // 后处理
    for (int i = 0; i < batch_size; i++) {
        postprocess(outputs[i]);
    }
}

性能优化

1. 流水线执行

// 流水线执行优化
void pipeline_execution_optimization(runtime_handle_t *handle, computation_graph_t *graph) {
    // 创建流水线
    pipeline_t *pipeline = create_pipeline(handle, graph);
  
    // 添加流水线阶段
    for (int i = 0; i < graph->num_stages; i++) {
        add_pipeline_stage(pipeline, &graph->stages[i]);
    }
  
    // 执行流水线
    execute_pipeline(pipeline);
  
    // 分析性能
    pipeline_stats_t stats = analyze_pipeline_performance(pipeline);
  
    printf("Pipeline execution:\n");
    printf("  Total time: %.2f ms\n", stats.total_time * 1000);
    printf("  Throughput: %.2f fps\n", 1.0 / stats.total_time);
}

2. 并行执行

// 并行执行优化
void parallel_execution_optimization(runtime_handle_t *handle, computation_graph_t *graph) {
    // 创建并行执行计划
    parallel_plan_t *plan = create_parallel_plan(handle, graph);
  
    // 优化并行度
    int optimal_parallelism = find_optimal_parallelism(graph);
    plan->parallelism = optimal_parallelism;
  
    // 执行并行计划
    execute_parallel(handle, plan);
  
    // 分析性能
    parallel_stats_t stats = analyze_parallel_performance(plan);
  
    printf("Parallel execution:\n");
    printf("  Parallelism: %d\n", stats.parallelism);
    printf("  Speedup: %.2fx\n", stats.speedup);
}

3. 内存复用

// 内存复用优化
void memory_reuse_optimization(runtime_handle_t *handle, computation_graph_t *graph) {
    // 分析内存使用
    memory_usage_t *usage = analyze_memory_usage(handle);
  
    // 创建内存复用策略
    memory_reuse_strategy_t *strategy = create_reuse_strategy(usage);
  
    // 应用内存复用
    apply_memory_reuse(handle, strategy);
  
    // 监控内存使用
    monitor_memory_usage(handle);
  
    printf("Memory reuse:\n");
    printf("  Memory saved: %.2f MB\n", usage->memory_saved / 1024 / 1024);
    printf("  Reduction: %.2f%%\n", usage->reduction * 100);
}

与其他组件的关系

组件	关系
ge	图编译
runtime	图执行
ops-nn	神经网络算子
ops-cv	计算机视觉算子

关系：

模型定义
    ↓
GE（图编译）
    ↓
Runtime（图执行）
    ↓
NPU硬件

调试技巧

1. 图可视化

// 图可视化
void visualize_graph(computation_graph_t *graph) {
    // 生成GraphViz文件
    FILE *fp = fopen("graph.dot", "w");
  
    fprintf(fp, "digraph G {\n");
    fprintf(fp, "  rankdir=LR;\n");
  
    for (int i = 0; i < graph->num_nodes; i++) {
        node_t *node = &graph->nodes[i];
        fprintf(fp, "  \"%d\" [label=\"%s\"];\n",
               node->id, node->name);
    }
  
    for (int i = 0; i < graph->num_edges; i++) {
        edge_t *edge = &graph->edges[i];
        fprintf(fp, "  \"%d\" -> \"%d\";\n",
               edge->src, edge->dst);
    }
  
    fprintf(fp, "}\n");
    fclose(fp);
  
    // 生成图像
    system("dot -Tpng graph.dot -o graph.png");
}

2. 性能分析

// 性能分析
void analyze_graph_performance(runtime_handle_t *handle, computation_graph_t *graph) {
    // 执行图
    double start = get_time();
    execute_graph(handle, graph, input);
    double end = get_time();
  
    printf("Graph execution time: %.2f ms\n", (end - start) * 1000);
  
    // 分析节点性能
    node_performance_t *perf = analyze_node_performance(handle, graph);
  
    printf("Node performance:\n");
    for (int i = 0; i < perf->num_nodes; i++) {
        printf("  %s: %.2f ms\n",
               perf->nodes[i].name,
               perf->nodes[i].time * 1000);
    }
}

3. 内存分析

// 内存分析
void analyze_graph_memory(runtime_handle_t *handle, computation_graph_t *graph) {
    // 分析内存使用
    memory_usage_t *usage = analyze_memory_usage(handle);
  
    printf("Memory usage:\n");
    printf("  Total: %.2f MB\n", usage->total / 1024 / 1024);
    printf("  Activations: %.2f MB\n", usage->activation_size / 1024 / 1024);
    printf("  Gradients: %.2f MB\n", usage->gradient_size / 1024 / 1024);
    printf("  Temporary: %.2f MB\n", usage->temporary_size / 1024 / 1024);
}

常见问题

问题1：图编译失败

// 错误：图验证失败
parse_and_validate_graph(graph);  // 验证失败！

// 正确：检查图定义
if (is_graph_valid(graph)) {
    parse_and_validate_graph(graph);  // 成功
} else {
    printf("Graph is invalid\n");
}

问题2：执行超时

// 错误：执行超时
execute_graph(handle, graph, input);  // 超时！

// 正确：优化执行计划
optimize_execution_plan(plan);
execute_graph(handle, graph, input);  // 优化后，快！

问题3：内存不足

// 错误：图太大
computation_graph_t *graph = create_huge_graph();  // 太大！
execute_graph(handle, graph, input);  // 内存不足！

// 正确：优化内存使用
optimize_memory_usage(graph);
execute_graph(handle, graph, input);  // 优化后，成功

应用场景总结

场景一：CNN推理

用于CNN推理优化。

场景二：Transformer推理

用于Transformer推理优化。

场景三：批处理推理

用于批处理推理优化。

场景四：性能调优

用于性能调优。

总结

GE与Runtime的组合图编译执行优化：

• 图编译优化
• 图执行优化
• 内存管理优化
• 性能提升
• 资源优化

通过图引擎和运行时的协同优化，实现了高性能的模型执行，是CANN生态的重要组成部分。

相关链接

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ops-cv仓库地址：https://atomgit.com/cann/ops-cv