【深度学习推荐系统工程篇】三、浅析FastTransFormer看 GPU推理优化思路

前言

在搜索/推荐场景中（一般是CTR/CVR预估）Serving的模型一般是稀疏参数占比比较大，工程落地方面会遇到两方面的困难：

稀疏参数的存储/IO
网络结构的优化

对于稀疏参数的存储/IO，在上一篇【深度学习推荐系统工程篇】二、从TF-Serving看生产环境的模型推理服务有提及，这篇是想总结下 网络结构的优化

本篇借助分析FasterTransformer框架，看Transformer在工程落地中需要做什么样的优化，然后总结一些通用的优化思路

读完这篇文章，希望读者可以：

了解FasterTransformer整体框架以及流程
了解推理过程中GPU的优化思路和方法

一、Transformer算法理论基础

关于Transformer的网络结构，网上都有了各种分析，但大多良莠不齐，随便找一个看大概率容易一头雾水；

1.1 Transformer相关资料

这里分享下找到比较优秀的资料：

Transformer原论文：https://arxiv.org/abs/1706.03762
李沐精读论文：https://www.bilibili.com/video/BV1pu411o7BE/
Transformer详解：http://jalammar.github.io/illustrated-transformer/
Harvard NLP 团队用Pytorch实现Transformer：http://nlp.seas.harvard.edu/annotated-transformer/
Tensor2Tensor代码：https://github.com/tensorflow/tensor2tensor/blob/master/tensor2tensor/models/transformer.py

看完这几个，基本可以对Transformer的结构有大致的了解。

1.2 理论计算复杂度

如果想要进行工程落地，最好对Transformer理论上的计算复杂度有个大概了解；

在实际推理过程中，假设输入的BatchSize为 $M$ ，每条的SequenceLength为 $N$ ，

网络的hidden_dim为 $D$ ，Encoder个数为 $encoder\_size$ ，Decoder的个数为 $decoder\_size$ ；

一次推理的计算复杂度：

$\dot N^2 \dot D) * （encoder\_size +decoder\_size）$

PS：计算量的大头是 Attention结构中QKV的计算

二、浅析FastTransformer框架

2.1 框架目录

本次分析FastTransformer源码是v5.0版本，项目地址：https://github.com/NVIDIA/FasterTransformer

项目框架比较清晰，将Attention结构封装成Layer，内部再实现调用高度优化的kernel函数

目录结构如下：

/src/fastertransformer: source code of FasterTransformer
|–/models: Implementation of different models, like BERT, GPT.（常用网络的实现）
|–/layers: Implementation of layer modeuls, like attention layer, ffn layer.（封装成Layer模块，如attention/ffn等结构）
|–/kernels: CUDA kernels for different models/layers and operations, like addBiasResiual.（CUDA Kernel算子实现，一般在layer中调用）
|–/tf_op: custom Tensorflow OP implementation（封装成TensorflowOp）
|–/th_op: custom PyTorch OP implementation（封装成PytorchOp）
|–/triton_backend: custom triton backend implementation（）
|–/utils: Contains common cuda utils, like cublasMMWrapper, memory_utils（封装成的工具类，如cublas参数，Allocator接口，Tensor接口）

上述目录中，最重要的是layers和kernels，layer抽象了计算流程，kernel给出了高效实现；

在Transformer结构中，两个重要的layer就是AttentionLayer和FFNLayer，这里画了类图整理下层次关系：

Attention layer：
在这里插入图片描述
FFN layer：

整体层次比较简单，下面以Example里的Bert模型为例，看下Forward流程

2.2 Bert模型的Forward流程

相应的代码在：https://github.com/NVIDIA/FasterTransformer/blob/release/v5.0_tag/src/fastertransformer/models/bert/Bert.h
相应的文档：https://github.com/NVIDIA/FasterTransformer/blob/release/v5.0_tag/docs/bert_guide.md

Bert模型主要包括 AttentionLayer和FFNLayer，可通过参数配置具体实现：

// Attention Layer
enum class AttentionType
{
    UNFUSED_MHA,
    UNFUSED_PADDED_MHA,
    FUSED_MHA,
    FUSED_PADDED_MHA
};

// FFN Layer
enum ActivationType
{
    Gelu,
    Relu
};

Bert模型的一次Forward流程：

在这里插入图片描述

2.3 Forward流程中的优化思路

2.3.1 流程优化（Remove Padding）

在这个文档中 https://github.com/NVIDIA/FasterTransformer/blob/release/v5.0_tag/docs/bert_guide.md 给出了去除Padding的流程图，

一个Batch中，对于没有达到MaxSeqLen的输入，一般会进行padding，补齐到MaxSeqLen，但显而易见会引入不必要的计算；

Effective-transformer 引入segment offset数组来去除Padding；FasterTransformer把这个优化集成到了项目中

2.3.2 OpFusion

OpFusion是网络结构优化中常见的手段，主要是以下几点目标：

减少 Kernel Launch 次数以及开销
在CPU/GPU异构架构中，如果部分算子仅有CPU实现的话会造成频繁的H2D/D2H，用GPU实现相应的cpu算子逻辑，可以避免HostMem，DeviceMem互相拷贝
即使相邻的两个Op均有GPU实现，融合成一个算子，也可以减少计算结果显存读写的开销（否则需要先写回GlobalMemory，再从GlobalMemory读

回到FastTransformer，它将琐碎的操作尽可能的合并成一个Kernel；

PS：Tensorflow框架的一个特点是算子比较琐碎，一个操作经常由多个基础算子组成，因此针对Tensorflow的模型，OpFusion几乎是上线推理前必做的优化手段

2.3.3 优化Gemm

这里主要有几点：

对QKV计算，调用Gemm或者BatchedGemm
FP16/FP32分别调用不同的gemm api接口（fp32 use cublas as default，fp16 use cublasLt as default）
AutoTunning

这里想分享2点：

一个是NV的线性计算库

看代码的时候发现用到Blas库比较多，除了基础的cublas接口，还有cuBlasLT，cuBlasXT等等，特意查了下资料：

cuBlas/cuBlasLT简单的介绍和区别：https://developer.nvidia.com/blog/new-cublas-12-0-features-and-matrix-multiplication-performance-on-nvidia-hopper-gpus/
cuBLas的官方API：https://docs.nvidia.com/cuda/cublas/index.html

二是针对Gemm/Kernel函数的AutoTunning思路

背景：由于GPU架构的复杂性，没有一组通用的参数，可以让某一操作在所有数据规模/硬件上达到最优的性能

在这种限制下，一种可能的做法是将可调的参数独立出来组成参数空间（如 $O(batch\_size, m, n, k, data\_type)$ 这几个参数够成了参数空间），在上线前，针对线上的真实请求，遍历参数空间中的性能指标，挑出最优的一组写到 config文件里使用；

适用的场景不仅包括Gemm，也可以对Kernel函数的BlockSize, ThreadSize进行调整

2.3.4 低精度优化

使用half2类型，进行向量化读取操作，在相同的指令周期内处理更多数据（类似于CPU上的AVX指令集操作），提升吞吐
FP16发挥硬件TensorCore的能力，加速计算

关于half2，额外找了些资料：

half2提升数据读取：https://developer.nvidia.com/blog/cuda-pro-tip-increase-performance-with-vectorized-memory-access/
关于half2与half的区别：https://forums.developer.nvidia.com/t/half2-vs-half-datatype/219492/3

另外关于低精度还想再分享一点，就是能降存储，

最近比较火的大模型动辄上百亿参数，很难进行进行单机加载（近期发布的BaiChuan-13B，模型大小约30GB），

如果想在显存较小的显卡上加载，只能尝试低精度的方式（FP16或量化）降低数据存储（不过会影响网络精度，需要客观评估带来的业务影响）