首先提一下TVM

TVM 被称为编译器，是因为它在深度学习模型的优化和执行过程中执行了类似传统编译器的许多工作。与传统编译器将高级语言代码（如 C++）编译为机器代码类似，TVM 将深度学习模型表示（如 ONNX）转化为能够高效在目标硬件上运行的低级代码。

为什么 TVM 被称为编译器？

编译的本质是将一种高级表示转换为适合底层硬件执行的低级表示。对于 TVM 来说，这一过程涉及将深度学习模型的中间表示（IR）进行多阶段的优化、调度和代码生成，以便在特定硬件（如 GPU、CPU、NPU）上高效运行。

TVM 编译器的编译过程

1. 模型导入（Model Import）

• 你可以使用 TVM 将 ONNX、TensorFlow、PyTorch 等框架导出的模型导入到 TVM 的编译流程中。TVM 会将模型转换为一个通用的中间表示（Relay IR）。Relay IR 是一个适合深度学习操作的高级表示，类似于其他编译器中的高层次中间表示。

2. 前端优化（Frontend Optimization）

• 在这一阶段，TVM 会对 Relay IR 进行一些前端优化，如常量折叠、死代码消除、子表达式消除等。这些优化减少了计算图的冗余，提高了模型的执行效率。

3. 目标硬件的调度（Scheduling for Target Hardware）

• TVM 的核心能力之一是针对不同硬件的调度优化。在这一步，TVM 会根据目标硬件（如 CPU、GPU、NPU）的特性，将 Relay IR 中的操作映射为硬件特定的计算内核。通过调度，你可以指定操作的执行顺序、并行化策略、存储布局等，以最大化硬件利用率。
• 举例来说，如果目标硬件是 GPU，TVM 可能会对矩阵乘法操作进行块状分割，并利用 GPU 的 Tensor Core 来加速计算。

4. 中间表示优化（Intermediate Representation Optimization）

• 在调度之后，TVM 会进一步优化中间表示。此时的 IR 已经包含了调度信息。TVM 会对其进行硬件特定的优化，如内存访问模式优化、指令选择等。这个阶段的目标是将计算图尽可能转化为高效的硬件指令序列。

5. 目标代码生成（Target Code Generation）

• 最终，TVM 会根据优化后的中间表示生成目标硬件的代码。对于 CPU，这可能是 LLVM IR，随后会被 LLVM 编译为机器代码。对于 GPU，TVM 可能会生成 CUDA 代码并调用 CUDA 编译器编译。生成的代码可以直接在目标硬件上运行。
• 举例来说，TVM 可能会生成 C++ 或 CUDA 代码，这些代码经过编译后，可以在相应的硬件上执行。

6. 执行（Execution）

• 生成的代码会被加载并执行。TVM 提供了运行时（runtime），用于管理模型执行中的内存、硬件接口、计算流控制等。

举例：编译并优化一个 ONNX 模型

假设我们有一个用 ONNX 表示的卷积神经网络（CNN），我们想在 GPU 上运行。

1. 导入模型: 使用 TVM 导入 ONNX 模型，转换为 Relay IR 表示。

2. 前端优化: TVM 对 Relay IR 进行前端优化，移除冗余计算，简化表达式。

3. 调度优化: TVM 针对 GPU 硬件进行调度优化，例如将卷积操作划分为适合 GPU 的块并利用 Tensor Core 加速。

4. 中间表示优化: TVM 优化调度后的 IR，改进内存访问模式，减少内存带宽占用。

5. 代码生成: TVM 生成 CUDA 代码，并调用 NVIDIA 的 nvcc 编译器生成二进制代码。

6. 执行: 生成的 CUDA 二进制代码被加载到 GPU 上运行，模型开始推理。

总结

TVM 之所以被称为编译器，是因为它提供了从模型表示到硬件特定代码生成的完整编译链。在这个过程中，TVM 执行了诸如优化、调度、代码生成等传统编译器的任务，并最终生成了可以在目标硬件上高效运行的代码。每次加载和运行 ONNX 模型时，如果有变化或需要优化，可能会重新编译代码以适应新的硬件配置或运行时环境。

编译器工程师

编译工程师的主要工作是确保高效地将高级程序代码（如深度学习模型或算法）转换为可以在目标硬件（如 CPU、GPU、NPU 等）上高效运行的低级代码。这个过程不仅涉及编译工具链的开发和维护，还包括针对特定硬件架构的代码优化和适配。

编译工程师的工作内容

1. 编译器开发与维护

   • 开发编译器: 设计和实现能够将高级代码转换为硬件特定代码的编译器。包括前端（解析和语义分析）、中端（优化和中间表示生成）、后端（代码生成、优化）的开发。
   • 支持新硬件: 当有新硬件（如新的 GPU 或 NPU）发布时，编译工程师需要扩展编译器以支持这些新硬件。这可能涉及编写新的后端代码生成器，或者优化现有的调度策略。
   • 优化工具链: 不断优化编译工具链，确保编译器生成的代码能够充分利用硬件资源，实现最佳性能。

2. 硬件适配与优化

   • 分析硬件架构: 详细了解目标硬件的架构，包括计算单元、内存层次结构、指令集、并行性等特性。
   • 设计调度策略: 根据硬件架构设计和实现最佳的调度策略，确保编译器生成的代码能够高效地利用硬件资源。例如，针对 GPU，可能需要设计基于块和线程的调度策略；而对于 NPU，可能需要设计基于硬件加速器的专有调度策略。
   • 代码生成与优化: 编译工程师需要编写硬件特定的代码生成器，将中间表示（IR）转换为目标硬件的机器代码。这个过程还涉及到大量的优化工作，如指令选择、寄存器分配、内存管理等。

3. 性能调优与验证

   • 性能分析: 使用性能分析工具评估编译器生成代码的执行效率，找出瓶颈和性能低下的部分。
   • 自动调优工具: 开发和使用自动调优工具（如 TVM 的 AutoTVM），根据不同硬件平台自动选择最佳的编译和执行参数，以优化性能。
   • 测试与验证: 通过大量测试验证编译器生成的代码在不同硬件平台上的正确性和稳定性，确保它们能够在实际场景中无缝运行。

举例：编译工程师在 NPU 上的工作

NPU（Neural Processing Unit） 是专门用于深度学习推理的硬件加速器。编译工程师的工作可能包括以下方面：

1. 分析 NPU 架构

   • 计算单元: 了解 NPU 内部的张量计算单元、矩阵乘法加速器等硬件模块。
   • 内存架构: 研究 NPU 的内存层次结构，确定如何最优地管理数据传输和存储，以减少瓶颈。

2. 编写后端代码生成器

   • 目标代码生成: 为 NPU 编写特定的代码生成器，将深度学习模型中的操作（如卷积、池化）映射为 NPU 支持的指令序列。
   • 优化指令序列: 通过调度、流水线化等手段优化指令序列，使得 NPU 能够高效并行执行。

3. 优化与调优

   • 硬件调度: 根据 NPU 的计算资源特点，设计和实现适合其架构的调度策略。例如，针对张量计算单元的并行调度，或基于矩阵乘法加速器的专用优化。
   • 内存优化: 优化内存访问模式，减少数据传输延迟，最大限度利用 NPU 的内存带宽。

4. 验证与性能测试

   • 仿真与测试: 使用仿真器在 NPU 上运行编译器生成的代码，验证其功能和性能。对比不同优化策略的效果，确保在实际硬件上的执行效率达到预期。
   • 持续调优: 通过实际部署和运行，持续调优编译器，确保其生成的代码在不同的工作负载和场景下都能表现出色。

硬件上运行的代码类型

在 NPU 或其他硬件加速器上运行的代码通常包括以下几种类型：

1. 张量计算内核: 用于执行基础的深度学习操作，如矩阵乘法（GEMM）、卷积（Conv）、点积（Dot Product）等。这些内核代码高度优化，通常通过硬件指令直接调用加速器。

2. 数据管理代码: 负责数据的加载、存储和传输，特别是管理从主存到加速器内存的数据搬运，保证计算内核能够高效地获取和存储数据。

3. 控制逻辑代码: 管理计算任务的调度和执行顺序，包括多线程或多进程的协调工作，确保并行计算的有序进行。

4. 编译后的模型执行代码: 深度学习模型经过编译后，生成的特定硬件执行代码，这些代码直接运行在 NPU 上，执行从输入数据到输出结果的整个推理过程。

总结

编译工程师的工作涉及编译器的开发、硬件适配、代码优化以及性能调优等多个方面。特别是在 NPU 这样的硬件平台上，编译工程师的工作对充分利用硬件资源、提升深度学习模型的执行效率至关重要。通过这些工作，他们能够将高层次的深度学习模型转化为可以在特定硬件上高效运行的低级代码。

附录