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【PFCC算子性能优化】添加selu算子性能优化文档 #169

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Jul 19, 2022
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85 changes: 85 additions & 0 deletions rfcs/OPs-Perf/20220706_Selu_op_optimization.md
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@@ -0,0 +1,85 @@
# Selu OP性能优化设计文档


| 基本信息 | 内容 |
| ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ |
| 提交作者<input type="checkbox" class="rowselector hidden"> | carryyu |
| 提交时间<input type="checkbox" class="rowselector hidden"> | 2022-07-06 |
| 版本号 | V1.0 |
| 依赖飞桨版本<input type="checkbox" class="rowselector hidden"> | PaddleDevelop |
| 文件名 | 20220706_Selu_op_optimization.md<br> |


# 1 背景与意义

目前Paddle中的Selu是通过Eigen组合实现,没有用到一些性能优化的技巧,存在性能优化的空间。

## 1.1 飞桨现状

目前的实现有一定的性能优化空间,可以加入一些性能优化的技巧。当前性能如下表:
| Case No. | input_shape | Pytorch Perf(ms) |
|---|---|---|
| 1 | [8, 1024, 3073] |0.4630 |
| 2 | [5100, 38506] | 3.6001|
| 3 | [300, 100, 128] |0.073 |

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这部分感觉可以罗列一下 paddle目前的性能状态,以及对应的case配置信息



## 1.2 业内方案调研

Pytorch中对应`paddle.nn.functional.selu` 的Api为 `torch.nn.functional.selu`。调研发现Pytorch中采用的是`SeluKernel` Kernel完成该OP的GPU实现。PyTorch采用的方案是1维线程设置完成整体计算,整体性能如下:
| Case No. | input_shape | Pytorch Perf(ms) |
|---|---|---|
| 1 | [8, 1024, 3073] |0.4674 |
| 2 | [5100, 38506] | 3.6438|
| 3 | [300, 100, 128] |0.072 |

## 1.3 对比分析

目前Paddle与Pytorch的方案几乎相同,算子性能相差不大,但理论上可以通过向量化读取和写入等手段进行优化,进一步提升算子性能。

# 2 设计方案与性能预期



## 2.1 关键模块与性能提升点

通过使用飞桨内部的Elementwise Kernel来进行计算。通过向量化读取、向量化写入以及gpu_launch_config.h中的线程配置方法对算子进行优化,预计提升5%。

## 2.2 Host端计算流程

通过gpu_launch_config.h中的线程配置方法配置1D线程。

## 2.4 Device端计算流程

设备端通过kps::ReadData和kps::WriteData对数据进行读写,再对每个值进行selu计算。

# 3 测试和验收的考量

参考:[算子性能优化验收标准](http://agroup.baidu.com/paddle-perf/md/article/4892913)



# 4 可行性分析和排期规划

时间和开发排期规划,主要milestone

| No. | 开发内容 | 预期时间 |
|---|---|---|
| 1 | 理清Paddle中OP设计思路,同类产品中最佳设计方案 | 2022-07-06 |
| 2 | 完成开发文档设计 | 2022-07-07 |
| 3 | 完成代码开发工作,并通过线程CI测试 | 2022-07-10 |
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文档整体我觉得OK了,目前就是这个时间规划应该需要结合当前的进展改一下哈。

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已修改。




# 5 影响面

需要进一步讨论的问题,开放性问题,有争议问题;对其他模块是否有影响。


# 名词解释


# 附件及参考资料

[1]. [OP Benchmark使用指南](https://github.com/PaddlePaddle/benchmark/blob/master/api/README.md)