TVM Relay Pass探究

引言

 

Relay 是 TVM 中十分重要的基础组件之一，用于对接不同格式的深度学习模型以及进行模型的 transform。深度学习编译器的核心功能就是进行各种各样的 transform 变换，这个变换过程部分是由 Pass 来实现。当需要遍历计算图时，底层究竟是如何执行的？本文打算一探究竟。

1. 简介

Pass 两层设计：

• TIR 层，基于 target 的优化，主要涉及 lower 到 target 时采用的优化策略，包括：VectorizeLoop、UnrollLoop、RemoveNoOp、SkipAssert、ThreadSync 等；此部分 Pass 有时可以直接复用底层编译器的 pass，如 LLVM/CUDA C 等编译器。TVM 主要关注和 ML 相关且底层编译器未考虑到的场景。

• Relay 层：基于 计算图 的优化，主要通过对 AST 分析，进行 node 的修改来实现。

Pass 功能上可分为三类：

• module level：tvm.transform.ModulePass，利用全局信息进行优化，可以增加或删除 module 内的 function；

  • 例如 FlattenNestedTuples, RemoveUnusedFunctions, PartitionGraph, InferType, dead code elimination, A-normal form conversion, lambda lifting；

• function level：tvm.relay.transform.FunctionPass、tvm.tir.transform.PrimFuncPass，对 IRModule 内的单个或多个 function 进行改写，TVM 中绝大部分 Pass 都是这类；

  • 例如 comm subexpression elimination, vectorizition；

• sequential level：tvm.transform.Sequential，是一个 container，可以装载多个 Pass，顺序执行；可以认为是前两个的一个封装而已。

TVM 中有较多的 Pass，运行我们在调用时可以创建一个 PassContext 上下文环境，调用优先级：disabled_pass > required_pass > opt_level。

首先检查该 Pass 是否被用户 disable，然后检查该 pass 是 required，最后检查 Pass 的 opt_level 是否低于 pass context 中的 opt_level。如上均满足条件后，该 pass 即为 enabled。对应代码如下：

bool PassContext::PassEnabled(const PassInfo& info) const {
  if (PassArrayContains(operator->()->disabled_pass, info->name)) {
    return false;
  }
 
  if (PassArrayContains(operator->()->required_pass, info->name)) {
    return true;
  }
 
  return operator->()->opt_level >= info->opt_level;
}

常用 Pass 的 opt_level见下面列表，可以看到 FuseOps 作为推理性能强相关的 Pass，其优先级默认设置为了最高（0，数字越小，优先级越高），FoldConstant 常量折叠的优先级也被设置为了 2。更为激进的性能优化 Pass 如 CombineParallelConv2d、FastMath、DenseToSparse 和 Conv2dToSparse2 等都被设置为了 4 和 5。由于 TVM demo 中大部分都是设置 opt_level=3，上面提到的更为激进的性能优化 Pass 并没有 enable。因此，我们可以设置更高的 opt_level，同时在 required_pass 参数列表中加入所需 pass，则可以进一步提升模型的推理性能哦。10 行代码改动，性能提升 10% 不是梦。

• FuseOps：0

• DeadCodeElimination：1

• FoldConstant：2

• ConvertLayout：3

• EliminateCommonSubexpr：3

• CombineParallelConv2d：4

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