【深度笔记】模型理论性能计算调研_计算访存比

定义

1. 计算量

FLOP：浮点运算次数（Floating Point Operations）

MAC：乘加累积操作数

FLOPs/S：每秒的FLOP，可视作性能

公式：

计算工具：

https://github.com/Lyken17/pytorch-OpCounter
https://github.com/sovrasov/flops-counter.pytorch
https://github.com/facebookresearch/detectron2
https://github.com/rbgirshick/yacs
https://github.com/facebookresearch/pycls
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2. 访存量

访存量是指模型计算时所需访问存储单元的字节大小，反映了模型对存储单元带宽的需求。访存量一般用 Bytes（或者 KB/MB/GB）来表示，即模型计算到底需要存/取多少 Bytes 的数据。

3. 计算密度与计算访存比

计算密度是指一个程序在单位访存量下所需的计算量，单位是 FLOPs/Byte。，用于反映一个程序相对于访存来说计算的密集程度。

计算访存比是每秒计算量与每秒访存量之比。

很多博客把这两个东西混淆了。

• 举例：
  图1为不同模型计算密度，图2为Resnet50各层的计算密度。

4. Roofline

RoofLine 模型是一个用于评估程序在硬件上能达到的性能上界的模型，可用下图表示：

通常情况下Conv，BN，Pool等算子为ComputeBound，relu等算子为MemoryBound。

2. 理论计算时间

MomoryBond区间：

计算时间= 访存量/带宽
1

ComputeBond区间：

计算时间= 计算量/算力	
1

通过这两个公式可以由实际计算时间，获取实际带宽和实际算力，再与理论带宽和理论算力做对比。

理论计算密度或者计算访存比只能用来判断单个算子属于哪个区间，再根据这个算子的计算量在模型整体中占比来估算理论性能。

访存量则需要知晓带宽，该信息取决于硬件以及当前数据类型所占字节，通常不会在python框架内计算。

Nvidia相关工具：

Nsight Compute 2020.1 - New Features | NVIDIA Developer

参考：
https://jackkosaian.github.io/files/slides/sc21_abft.pdf
https://developer.nvidia.com/nsight-compute-2020_1-new-features