自定义算子(GPU)

Linux GPU 模型开发 高级

概述

算子是构建神经网络的基本要素,当开发网络遇到内置算子无法满足要求时。你可以利用MindSpore方便地实现一个GPU算子。

  • Primitive注册:算子原语是构建网络模型的基础单元,用户可以直接或者间接调用算子原语搭建一个神经网络模型。

  • GPU Kernel实现:GPU Kernel用于调用GPU实现加速计算。

  • GPU Kernel注册:算子注册用于将GPU Kernel及必要信息注册给框架,由框架完成对GPU Kernel的调用。

在本教程中,我们将在MindSpore框架中使用C++和CUDA开发一个TensorAddV2算子。TensorAddV2用于将两个同维度的Tensor逐元素相加。

注册算子原语

算子原语通常包括:

  • 算子名:算子名用于唯一标识个算子

  • 注释:描述算子的算法、使用约束。注释将被导出成为MindSpore API接口文档,供开发者查阅。

  • 输入:算子输入Tensor。

  • 属性:一般描述算法参数,例如Conv2d中data_format描述了输入数据为NCHW或者NHWC格式。

  • 输入数据合法性校验:对输入数据、属性进行合法性校验,便于开发者及早发现网络模型存在的问题。

  • 输出数据类型和维度推导:用于推导输出的数据类型和维度。

下面的代码中定义了一个名为TensorAddV2算子:

  • TensorAddV2继承于PrimitiveWithInfer

  • __init__构造函数用于初始化算子,由于TensorAddV2没有属性,因此__init__没有额外输入。

  • infer_shape方法中约束两个输入维度必须相同,输出的维度和x1的维度相同。

  • infer_dtype方法中约束两个输入数据必须是float32类型,输出的数据类型和输入数据类型相同。

# mindspore/ops/operations/math_ops.py
class TensorAddV2(PrimitiveWithInfer):
    """
    Adds two input tensors element-wise.
    """
    @prim_attr_register
    def __init__(self):
        self.init_prim_io_names(inputs=['x1', 'x2'], outputs=['y'])

    def infer_shape(self, x1_shape, x2_shape):
        validator.check_integer('input dims', len(x1_shape), len(x2_shape), Rel.EQ, self.name)
        for i in range(len(x1_shape)):
            validator.check_integer('input_shape', x1_shape[i], x2_shape[i], Rel.EQ, self.name)
        return x1_shape

    def infer_dtype(self, x1_dtype, x2_type):
        validator.check_tensor_type_same({'x1_dtype': x1_dtype}, [mstype.float32], self.name)
        validator.check_tensor_type_same({'x2_dtype': x2_dtype}, [mstype.float32], self.name)
        return x1_dtype

接下来我们在__init__.py中导出TensorAddV2类型,方便用户在网络中导入使用。

# mindspore/ops/operations/__init__.py
from .math_ops import (Abs, ACos, ..., TensorAddV2)
...
...
__all__ = [
  'ReverseSequence',
  'CropAndResize',
  ...,
  'TensorAddV2'
]

定义算子反向传播函数

如果算子要支持自动微分,需要在其原语中定义其反向传播函数(bprop)。你需要在bprop中描述利用正向输入、正向输出和输出梯度得到输入梯度的反向计算逻辑。反向计算逻辑可以使用内置算子或自定义反向算子构成。

定义算子反向传播函数时需注意以下几点:

  • bprop函数的入参顺序约定为正向的输入、正向的输出、输出梯度。若算子为多输出算子,正向输出和输出梯度将以元组的形式提供。

  • bprop函数的返回值形式约定为输入梯度组成的元组,元组中元素的顺序与正向输入参数顺序一致。即使只有一个输入梯度,返回值也要求是元组的形式。

例如,TensorAddV2的反向原语为:

import mindspore.ops as ops
@bprop_getters.register(ops.TensorAddV2)
def get_bprop_tensoraddv2(self):
    """Generate bprop for TensorAddV2"""

    def bprop(x1, x2, out, dout):
        return dout, dout

    return bprop

GPU算子开发

GPU自定义算子继承于GPUKernel:

  • Init(): 用于完成GPU Kernel的初始化,通常包括记录算子输入/输出维度,完成Launch前的准备工作。

  • GetInputSizeList(): 向框架反馈输入Tensor需要占用的显存字节数。

  • GetOutputSizeList(): 向框架反馈输出Tensor需要占用的显存字节数。

  • GetWorkspaceSizeList(): 向框架反馈Workspace字节数,Workspace是用于计算过程中存放临时数据的空间。

  • Launch(): 通常调用CUDA kernel(CUDA kernel是基于Nvidia GPU的并行计算架构开发的核函数),或者cuDNN接口等方式,完成算子在GPU上加速。

下面的代码给出了TensorAddV2的实现: 为了支持数据类型的泛化,我们使用类模板定义TensorAddV2GpuKernel:

  • Init()中记录了Tensor的元素个数。

  • GetInputSizeList()返回了输入Tensor需要占用的字节数,TensorAddV2有两个Input,每个Input占用字节数为element_num * sizeof(T)。

  • GetOutputSizeList()返回了输出Tensor需要占用的字节数,TensorAddV2有一个output,占用element_num * sizeof(T)字节。

  • 由于TensorAddV2不需要Workspace,因此GetWorkspaceSizeList()返回空的std::vector<size_t>

  • Launch()接收input、output在显存的地址,接着调用TensorAddV2完成加速。

// mindspore/ccsrc/backend/kernel_compiler/gpu/math/tensor_add_v2_gpu_kernel.h

template <typename T>
class TensorAddV2GpuKernel : public GpuKernel {
 public:
  TensorAddV2GpuKernel() : element_num_(1) {}
  ~TensorAddV2GpuKernel() override = default;

  bool Init(const CNodePtr &kernel_node) override {
    auto shape = AnfAlgo::GetPrevNodeOutputInferShape(kernel_node, 0);
    for (size_t i = 0; i < shape.size(); i++) {
      element_num_ *= shape[i];
    }
    InitSizeLists();
    return true;
  }

  const std::vector<size_t> &GetInputSizeList() const override { return input_size_list_; }
  const std::vector<size_t> &GetOutputSizeList() const override { return output_size_list_; }
  const std::vector<size_t> &GetWorkspaceSizeList() const override { return workspace_size_list_; }

  bool Launch(const std::vector<AddressPtr> &inputs, const std::vector<AddressPtr> &,
              const std::vector<AddressPtr> &outputs, void *stream_ptr) override {
    T *x1 = GetDeviceAddress<T>(inputs, 0);
    T *x2 = GetDeviceAddress<T>(inputs, 1);
    T *y = GetDeviceAddress<T>(outputs, 0);

    TensorAddV2(element_num_, x1, x2, y, reinterpret_cast<cudaStream_t>(stream_ptr));
    return true;
  }

 protected:
  void InitSizeLists() override {
    input_size_list_.push_back(element_num_ * sizeof(T));
    input_size_list_.push_back(element_num_ * sizeof(T));
    output_size_list_.push_back(element_num_ * sizeof(T));
  }

 private:
  size_t element_num_;
  std::vector<size_t> input_size_list_;
  std::vector<size_t> output_size_list_;
  std::vector<size_t> workspace_size_list_;
};

TensorAddV2中调用了CUDA kernelTensorAddV2Kernel来实现element_num个元素的并行相加:

// mindspore/ccsrc/backend/kernel_compiler/gpu/math/tensor_add_v2_gpu_kernel.h

 template <typename T>
 __global__ void TensorAddV2Kernel(const size_t element_num, const T* x1, const T* x2, T* y) {
  for (size_t i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; i < element_num; i += blockDim.x * gridDim.x) {
    y[i] = x1[i] + x2[i];
  }
 }

 template <typename T>
 void TensorAddV2(const size_t &element_num, const T* x1, const T* x2, T* y, cudaStream_t stream){
    size_t thread_per_block = 256;
    size_t block_per_grid = (element_num + thread_per_block - 1 ) / thread_per_block;
    TensorAddV2Kernel<<<block_per_grid, thread_per_block, 0, stream>>>(element_num, x1, x2, y);
   return;
 }

 template void TensorAddV2(const size_t &element_num, const float* x1, const float* x2, float* y, cudaStream_t stream);

GPU算子注册

算子信息包含:

  • Primive

  • Input dtype, output dtype

  • GPU Kernel class

  • CUDA内置数据类型

框架会根据PrimiveInput dtype, output dtype,调用以CUDA内置数据类型实例化GPU Kernel class模板类。

如下代码中分别注册了支持float和int的TensorAddV2算子。

// mindspore/ccsrc/backend/kernel_compiler/gpu/math/tensor_add_v2_gpu_kernel.cc

MS_REG_GPU_KERNEL_ONE(TensorAddV2, KernelAttr()
                                    .AddInputAttr(kNumberTypeFloat32)
                                    .AddInputAttr(kNumberTypeFloat32)
                                    .AddOutputAttr(kNumberTypeFloat32),
                      TensorAddV2GpuKernel, float)

MS_REG_GPU_KERNEL_ONE(TensorAddV2, KernelAttr()
                                    .AddInputAttr(kNumberTypeInt32)
                                    .AddInputAttr(kNumberTypeInt32)
                                    .AddOutputAttr(kNumberTypeInt32),
                      TensorAddV2GpuKernel, int)

编译MindSpore

写好自定义GPU算子后,需要重新编译安装MindSpore,具体请参考安装文档

算子验证

在教程的最后,我们构建一个单算子网络,来验证刚才开发的TensorAddV2算子:

# tests/st/ops/gpu/test_tensoraddv2_op.py

import mindspore.context as context
from mindspore import Tensor
from mindspore.ops import operations as P

context.set_context(device_target='GPU')

@pytest.mark.level0
@pytest.mark.platform_x86_gpu_training
@pytest.mark.env_onecard
def test_TensroAdd():
    x1 = Tensor(np.ones((3, 4), np.float32))
    x2 = Tensor(np.ones((3, 4), np.float32))
    y = P.TensorAddV2()(x1, x2)
    print('result: ', y)

通过pytest -s tests/st/ops/gpu/test_tensoraddv2_op.py命令执行后,可以看到结果符合预期:

result: [[2. 2. 2. 2.]
  [2. 2. 2. 2.]
  [2. 2. 2. 2.]]