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Semelhante a Intel AVX2を使用したailia sdkの最適化
Semelhante a Intel AVX2を使用したailia sdkの最適化 (20)
Intel AVX2を使用したailia sdkの最適化
- 1. Intel AVX2を使用したailia SDKの最適化事例 2022.02.25 DeepLearningLab クラウドｘエッジAI Day Hitoshi Shinabe / ax Inc.
- 2. 本講演について ailia SDKを事例としてAIの推論における高速化の方法を解説 • SIMDの基礎 • x86 SIMD命令の歴史 • intrinsicsを使ったSIMDプログラミング • AVX2 対応 CPU 向け高速化テクニック
- 3. ailia SDKについて ailia SDKはCPUやGPUを最大限活用した高速推論が行える SDK ONNXに対応しており、Intel CPUのAVXを使用した推論が可能 ailia MODELSにて200種類を超える学習済みモデルを提供 無償評価版：https://ailia.jp/trial https://youtu.be/4ZNBZDFhEVI
- 5. ailia SDKの構成 Vulkan, Metal NEON AVX Accelerator (Convolution, Pooling, Resize, Add, and more.) Runtime Graph Optimization API (C++, Python, C#, JNI) ONNX (opset=10, 11) (supporting over 150 layers) ailia SDK ailia MODELS
- 6. ailia SDK の SIMD 高速化 ※共に FP32 モデル ／ ※ CPU i7-11700 で測定 AVX2を使用することで6～約7倍の高速化を実現 3.7倍 6.2倍 4倍 6.9倍
- 7. SIMD の基礎 一命令で複数のデータを処理可能 ( MMX 16bit 加算命令 PADDW の例 ) 0x0104 0x0203 0x0302 0x0401 0x0100 0x0200 0x0300 0x0400 0x0004 0x0003 0x0002 0x0001 = + 出力レジスタ (実行後) 出力レジスタ (実行前) 入力レジスタ
- 8. SIMD の利点 1. 少ないクロックでより多くのデータを処理可能 ・AVX2 命令を使うと 32bit 整数加算を 1 clock で 24 個処理可能 2. 入力データに依存した分岐を潰せる（後述） ・実行時の分岐予測ミスを減らせる 3. プログラムから扱えるレジスタが増える ・x86 CPU は汎用レジスタが 16 個と少ない ・SIMD レジスタを活用すると中間データを置けるレジスタが倍に増える
- 9. 拡張命令 レジスタ幅 特徴 MMX 64 bit 整数命令のみ SSE 128 bit 単精度浮動小数命令メイン SSE2 〃 倍精度浮動小数命令と整数命令を追加 SSSE3 ～ SSE4.2 〃 命令の追加・拡張 AVX 256 bit 浮動小数命令のみ AVX2 〃 整数命令を追加 / 同じタイミングで FMA 命令も追加 AVX512 512 bit 第12世代インテル Core CPU の Efficiency コアが非対応 x86 SIMD 命令の歴史
- 10. 拡張命令 レジスタ幅 特徴 MMX 64 bit 整数命令のみ SSE 128 bit 単精度浮動小数命令メイン SSE2 〃 倍精度浮動小数命令と整数命令を追加 SSSE3 ～ SSE4.2 〃 命令の追加・拡張 AVX 256 bit 浮動小数命令のみ AVX2 〃 整数命令を追加 / 同じタイミングで FMA 命令も追加 AVX512 512 bit 第12世代インテル Core CPU の Efficiency コアが非対応 （第12世代でも使えないものがある） x86 SIMD 命令の歴史 64bit CPU なら利用可能 Haswell (2013年発売) 以降の Core CPU なら利用可能
- 11. SIMD 命令を利用する方法 ● intrinsic を使って C/C++ コードから直接利用 特別なコンパイラは不要 Visual C/C++ Compiler や GCC, LLVM で利用可能 VC2019 以降の場合、通常は intrinsic で十分な性能が出る ● アセンブリで関数を作ってリンク intrinsic でコンパイラが生成する命令列が遅い場合の最終手段
- 12. Intrinsic コードサンプル xorps xmm0, xmm0 movups xmm1 [esi] cmpps xmm0, xmm1, 0x1 andps xmm0, xmm1 movups [edi], xmm0 // 0 で埋めたレジスタを作る __m128 zero = _mm_setzero_ps(); // 入力をレジスタに読み込む __m128 val = _mm_loadu_ps(src); // 0 が入力よりも小さければ bit を立てる __m128 mask = _mm_cmplt_ps(zero, val); // mask と入力でビット演算で and を取る val = _mm_and_ps(val, mask); // 結果を dst に書き出す _mm_storeu_ps(dst, val); アセンブリ Intrinsics
- 13. 同等コードの pure C/C++ バージョン void relu_4element(float *dst, const float *src) { for (int i=0; i<4; ++i) { // 入力が負なら 0 に潰し、正ならば素通し if (src[i] < 0.0f) { dst[i] = 0.0f; } else { dst[i] = src[i]; } } }
- 14. 同等コードの pure C/C++ バージョン void relu_4element(float *dst, const float *src) { for (int i=0; i<4; ++i) { // 入力が負なら 0 に潰し、正ならば素通し if (src[i] < 0.0f) { dst[i] = 0.0f; } else { dst[i] = src[i]; } } } 入力データに依存したランダムな分岐処理 CPU は苦手
- 15. Intrinsics コードサンプル xorps xmm0, xmm0 movups xmm1 [esi] cmpps xmm0, xmm1, 0x1 andps xmm0, xmm1 movups [edi], xmm0 // 0 で埋めたレジスタを作る __m128 zero = _mm_setzero_ps(); // 入力をレジスタに読み込む __m128 val = _mm_loadu_ps(src); // 0 が入力よりも小さければ bit を立てる __m128 mask = _mm_cmplt_ps(zero, val); // mask と入力でビット演算で and を取る val = _mm_and_ps(val, mask); // 結果を dst に書き出す _mm_storeu_ps(dst, val); アセンブリ Intrinsics 条件分岐無し
- 16. intrinsics 命令の利点 ● レジスタ管理をコンパイラに任せることができる 変数のレジスタ割付や、レジスタが不足する場合のスタック退避をコンパイラ が処理してくれる ● インライン展開可能 小さな関数の場合、関数呼び出しのオーバーヘッドを削れる ● アセンブリより読みやすい 意味に即した変数名をソースコード内で自由に付けることが可能
- 18. AVX2 対応 CPU 向け高速化テクニック • FMA 命令の利用 • MASKMOV 命令を使った端数処理 • 近似式を用いた高級関数の SIMD 実装
- 19. FMA 命令の利用 ● FMA = Fused Multiply Add ● D = A * B + C を 1 命令で処理 ● AVX2 と同じ Haswell 以降で利用可能 ● 行列積や Neural Network の Convolution で大量に出現 ● FMA を使わないと（使わない場合に比べて） 20～10% 性能低下
- 20. MASKMOV 命令を使った端数処理 ● SIMD レジスタ幅で割り切れない入力の場合に、端数部分で活用 ● AVX 命令から追加 ● MASKMOV の無い CPU の場合 SIMD レジスタの load/store に中間バッファが必要 ● MASKMOV がある CPU の場合 MASKMOVで直接 SIMD レジスタに load/store 可能
- 25. MASKMOV サンプル inline __m256i select_mask(int count) { assert((0 <= count) || (count <= 8)); auto m0 = _mm256_set_epi32(7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0); auto ulim = _mm256_broadcastd_epi32( _mm_cvtsi32_si128(count) ); return _mm256_cmpgt_epi32(ulim, m0); } void func( float *buf, int size ) { int size8 = (size / 8) * 8; for (int i=0; i<size8; i+=8) { // 本体部分 auto val = _mm256_loadu_ps( buf+i ); // val に対する何らかの SIMD 処理をここに記述 _mm256_storeu_ps( buf+i, val ); } if (size8 < size ) { // 端数処理 auto mask = select_mask(size - size8); auto val = _mm256_maskload_ps(buf+size8, mask); // val に対する何らかの SIMD 処理をここに記述 _mm256_maskstore_ps(buf+size8, mask, val); } }
- 26. 近似式を使った高級関数の SIMD 実装 // log(x) = log((2^n) * z) = n*log(2) + log(z) // log(z) ≒ 2 * (w + (w^3)/3 + (w^5)/5 + ..) : w = (z-1)/(z+1) log2 = 0.6931471805599453f; n = pick_exponent(x); // IEEE754 の指数部を取り出す z = pick_fractional(x); // IEEE754 の指数部を 0 にする w = (z-1.0f) / (z+1.0f); ww = w*w; r = (1.0f/7.0f) + (1.0f/9.0f)*ww; r = (1.0f/5.0f) + r*ww; r = (1.0f/3.0f) + r*ww; r = (1.0f + r*ww); r = r*w; // w + (w^3)/3 + (w^5)/5 + (w^7)/7 + (w^9)/9 return (n*log2 + r*2); log() の分岐不要な近似式疑似コード。 exp() や erf() も同様の近似式実装が可能。
- 29. リンク ax Inc. https://axinc.jp/ ax Inc. BLOG http://medium.com/axinc ailia SDK https://ailia.jp/ ailia MODELS https://github.com/axinc-ai/ailia-models