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MiaoYYu/DIOPI

 
 

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介绍

DIOPI-设备无关算子接口(Device-Independent Operator Interface, DIOPI)在框架和芯片计算库之间定义了统一的标准接口。 旨在训练框架和人工智能芯片之间定义了一套计算契约,良好的函数抽象使得上(框架)下(芯片)两层在适配工程实施时能有效地解耦。 基于这套契约训练框架和人工智能芯片可以独立开发,并将下层芯片适配的工作复用到不同的训练框架适配中去,可降低芯片+框架的适配成本,保障算子实现正确性。

其主要的核心功能如下:

  1. 提供120+个标准算子接口。涵盖了分类、检测、分割及姿态估计等多个领域深度学习模型所需训练算子。
  2. 训练框架和硬件芯片的“桥梁”,提供统一的标准算子接口。以此降低训练框架和硬件芯片之间的适配成本,创造更好的国产训练生态。
  3. 提供标准测试套件,为硬件芯片实现的算子库提供调试验证功能。

结构说明

DIOPI主要包含以下几个组件:

  • DIOPI-PROTO:声明了一套运行时函数接口(diopirt)和标准算子接口(function)。
  • DIOPI-IMPL:对接硬件芯片。硬件厂商可在其中使用硬件软件栈提供的计算接口,实现算子功能。其使用 DIOPI-PROTO/include/diopi/diopirt.h 提供的接口实现 DIOPI-PROTO/include/diopi/functions.h 声明的标准算子, 并编译为 libdiopi_impl.so 动态库。在测试阶段,DIOPI-IMPL 还需实现并注册 DIOPI-TEST/include/diopi_register.h 声明的硬件芯片管理相关的函数。
  • DIOPI-TEST:用于保证算子功能正确性。实现 DIOPI-PROTO/include/diopi/diopirt.h 声明基础运行时函数,并调用 libdiopi_impl.so 进行测试验证。

Quick Start

硬件芯片适配

如需在硬件芯片中进行计算接口算子实现,可进行以下步骤(具体参考 DIOPI)。

  1. 需下载 DIOPI仓库,可使用命令:

    git clone https://github.com/DeepLink-org/DIOPI.git
    
  2. 在 DIOPI-IMPL 中新建目录实现 DIOPI-PROTO/include/diopi/functions.h 声明的标准算子的函数。

    在设备相关目录下提供相应的编译文件,通过以下参考命令进行编译:

    cd DIOPI-IMPL && sh scripts/diopi_impl.sh torch
    

校验适配算子

芯片厂商完成相关算子适配后,可以下载 DIOPI仓库,并使用如下步骤进行算子正确性验证:

  1. 下载 DIOPI 测验仓库:

    git clone https://github.com/DeepLink-org/DIOPI.git
    
  2. 进入DIOPI-IMPL编译算子实现, 通过以下参考命令进行编译:

    export DIOPI_BUILD_TESTRT=ON && cd DIOPI-IMPL && sh scripts/diopi_impl.sh torch
    
  3. 进入python目录,生成基准数据(需准备nv机器和pytorch1.10环境)

    cd DIOPI-TEST && python && python main.py --mode gen_data
    

    使用提供的基准测试数据,下载所有数据压缩包,一个MD5SUMS文件。以Mac/Linux系统为例:

    // 使用md5sum 验证是否准确下载数据
    md5sum -c MD5SUMS
    
    // 拼接测试数据
    cat diopi_benchmark_data_v1.0.0.tar.gz* >> data.tar
    
    //解压data。data解压后的位置在:DIOPI-TEST/python/data
    tar -xf data.tar -C your_path_to_DIOPI-TEST/python/
    
  4. 将数据拷贝到芯片机器上,执行以下命令验证算子:

    python main.py --mode run_test
    
  5. 验证结果分析

    测例通过的输出形式如下:

    2022-09-29 16:40:40,550 - DIOPI-Test - INFO - Run diopi_functions.relu succeed
    

    失败的测例会额外存储测例输入参数的张量信息在 error_report.csv 中以供调试所需。

    DIOPI-Test Error Report
    ---------------------------------
    1 Tests failed:
    1--Run diopi_functions.batch_norm_backward failed.   TestTag: [float32, backward]  TensorInfo : [(input, float32, (32, 16, 112, 112)), (running_mean, float32, (16,)), (running_var, float32, (16,)), (weight, float32, (16,)), (bias, float32, (16,))]
    ---------------------------------
    Test skipped or op not implemented:
    

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