在CUDA中实现Softmax函数通常涉及两个主要步骤：计算每个元素的指数值，然后按行（或按列，取决于数据布局）对这些指数值进行规范化。由于CUDA主要用于在GPU上执行并行计算，因此实现Softmax时要特别注意线程和内存管理。
数值稳定性： 在计算指数时，如果输入值很大，可能会导致数值不稳定（例如，上溢）。解决这个问题的一个常见方法是在计算指数之前，从每行（或每列）的元素中减去该行（或该列）的最大值。
cpp
exp(x_i - max(x)) / sum(exp(x_i - max(x)))
这里 x_i 是输入张量中的元素，max(x) 是同一行（或列）中的最大值。
内存访问模式： 由于GPU的内存访问模式（尤其是对于共享内存的利用），可能需要对输入数据进行适当的重排，以优化性能。
线程和块的设计： 合理安排CUDA线程和块的大小和数量，以充分利用GPU的并行处理能力，同时避免资源浪费。
这是一个简单的Softmax实现示例。请注意，实际生产代码可能需要更多的优化和错误检查。
cpp
__global__ void softmax_kernel(float *input, float *output, int rows, int cols) {
// 确定当前线程应处理的行和列
int row = blockIdx.x;
int col = threadIdx.x;
// 逐行处理
if (row < rows && col < cols) {
// 首先找到行中的最大值
float max_val = -FLT_MAX;
for (int i = 0; i < cols; i++) {
if (input[row * cols + i] > max_val) {
max_val = input[row * cols + i];
}
}
// 计算指数和
float sum = 0.0;
for (int i = 0; i < cols; i++) {
sum += exp(input[row * cols + i] - max_val);
}
// 计算并写入输出
output[row * cols + col] = exp(input[row * cols + col] - max_val) / sum;
}
}
这个示例在一个简单的水平上实现了Softmax，但没有利用共享内存和更复杂的内存访问模式来优化性能。在实际应用中，可能需要进一步的优化来提高效率。
MLIR（Multi-Level Intermediate Representation）和ONNX（Open Neural Network Exchange）。它们都是与机器学习和神经网络相关的技术，但用途和目的各不相同。
MLIR是一个多级中间表示框架，由Google开发，用于编译器和机器学习系统的设计和实现。MLIR的主要特点包括：
ONNX是一个开放格式，用于表示机器学习模型，由Microsoft、Amazon、Facebook等公司共同开发。ONNX的主要特点包括：
总的来说，MLIR和ONNX虽然服务于机器学习领域，但它们关注的重点不同，二者可以在某些场景下互相补充。
ONNX Runtime 是一个高性能的推理引擎，它为 ONNX（Open Neural Network Exchange）格式的模型提供跨平台和跨硬件的支持。ONNX Runtime 的核心优势之一是它的灵活性和扩展性，允许它在多种硬件上运行，这包括 CPU、GPU、FPGA，以及专用的神经网络处理器。下面是 ONNX Runtime 如何在不同硬件上实现推理的具体机制：
ONNX Runtime 使用硬件抽象层来统一不同硬件平台的接口。这意味着，不管底层硬件是什么，上层的推理引擎都可以以相同的方式调用计算功能。
在执行推理之前，ONNX Runtime 会优化神经网络模型的计算图。它会执行操作融合（将多个操作合并成一个更高效的操作）、常量折叠（预先计算固定值的操作）等优化，以减少运行时的计算负担。
ONNX Runtime 支持异构执行，这意味着它可以将不同的模型部分分配给最适合它们的硬件。例如，某些操作可能在 GPU 上执行得更快，而其他操作可能更适合 CPU 或专用硬件。
对于具有动态行为的模型（如基于循环或条件的模型），ONNX Runtime 能够在运行时动态调整计算图，确保在各种硬件上有效运行。
ONNX Runtime 可以在多种操作系统上运行，包括 Windows、Linux 和 macOS，且支持容器化部署（如使用 Docker），这增加了它的灵活性和可移植性。
通过这些机制，ONNX Runtime 能够实现高效且灵活的跨硬件推理，使得开发者可以针对其应用的需求和可用的硬件资源，选择最合适的推理策略。
TensorRT、ONNX Runtime 等推理框架为深度学习模型提供了高效的执行环境。它们的核心目标是优化模型的推理性能，同时保持灵活性以支持不同的硬件平台。下面是这些推理框架的组成架构概述，以及如果要为特定硬件开发推理框架应重点关注的方面。
TensorRT 是 NVIDIA 提供的一个用于深度学习推理的优化工具库，主要针对 NVIDIA GPU。其主要组件包括：
ONNX Runtime 是一个跨平台的推理引擎，支持多种硬件。其主要组件包括：
通过专注于这些关键领域，你的团队可以开发出一个适应特定硬件需求且高效的推理框架。
在TensorRT中开发自定义算子（Custom Layer 或 Custom Plugin）涉及几个关键步骤。自定义算子是在TensorRT中实现那些原生不支持的特定操作的方法。以下是开发自定义算子的一般过程：
首先，你需要定义一个类，它继承自 nvinfer1::IPluginV2 或其派生类（如 IPluginV2IOExt 或 IPluginV2DynamicExt），这取决于你的需求。例如，如果你的算子需要支持动态输入维度，你可能会选择 IPluginV2DynamicExt。
这个类需要实现一些关键的方法：
getOutputDimensions：确定算子输出的维度。enqueue：实际执行算子计算的方法。configureWithFormat：指定算子的数据类型和格式。clone：创建算子实例的深拷贝。enqueue）： 在这里实现算子的前向计算逻辑。对于GPU实现，你通常会编写CUDA代码来执行计算。为了让TensorRT在解析模型时能够识别和创建你的自定义算子，你需要提供一个工厂函数。这通常涉及到实现 nvinfer1::IPluginCreator 接口和相应的注册机制。
将你的自定义算子代码编译为动态链接库（.so、.dll或.dylib文件，取决于你的操作系统）。这通常涉及到编写适当的构建脚本。
在你的TensorRT推理代码中，加载并注册自定义算子的动态链接库，然后在构建推理引擎时引用这个算子。你可以通过序列化和反序列化机制将算子集成到ONNX模型或其他模型格式中。
通过遵循这些步骤，你可以为TensorRT开发有效的自定义算子，以支持特定的操作或优化模型性能。
TensorRT 是一个专门为深度学习推理而设计的优化工具库，它实现了多种优化技术来提高模型的运行效率和速度。以下是 TensorRT 实现的一些关键推理优化：
这些优化可以显著提高模型在特定硬件（尤其是 NVIDIA GPU）上的推理速度和效率，使得 TensorRT 成为高性能深度学习推理的一个重要工具。
算子融合（Operator Fusion）是深度学习推理优化中的一个重要技术，它通过合并多个操作来加速模型推理。这种优化能够显著提高模型的执行效率，主要优化了以下部分：
算子融合减少了中间数据（即各个操作间传递的数据）的内存读写次数。在未融合的情况下，每个操作都可能需要从内存中读取输入数据并将输出写回内存。通过融合，这些操作可以在寄存器或共享内存中直接交换数据，减少了对全局内存的访问，从而降低了延迟。
算子融合还可以减少计算中的冗余。例如，如果两个连续的操作都涉及相似的计算步骤，通过融合它们可以消除这种重复，从而提高整体的计算效率。
每个CUDA内核的启动都有一定的开销。通过将多个操作融合到一个内核中，可以减少内核启动的次数，从而降低这部分开销。
TensorRT 使用算子融合来优化深度学习模型，一些常见的融合包括：
在推理框架中，算子融合通常通过以下步骤实现：
算子融合是深度学习推理优化的关键技术之一，它通过减少内存访问、提高计算效率以及减少内核启动开销，显著提升了模型的推理性能。在TensorRT等高性能推理框架中，算子融合是常用的优化手段。
TVM 是一个开源的端到端机器学习编译器框架，用于将深度学习模型优化并编译成高效的可执行代码，以支持多种硬件后端。TVM 的目标是提供一种灵活且高效的方式来自动优化和部署深度学习模型。
TVM 的架构包含以下几个关键组件：
TVM 的关键优势在于其能够自动优化模型以适应各种硬件后端，无需手动调整代码。这使得它在跨平台深度学习模型部署中非常有用。TVM 社区也非常活跃，不断地提供新的功能和优化。
简单介绍Transformer的基本架构:
Transformer主要由Encoder和Decoder两个模块组成。
Encoder采用多层堆叠的自注意力机制,用于学习序列中字符之间的关系。自注意力机制允许字符与输入序列中的任何字符建立联系,而不像RNN那样局限于前后字符。
Decoder和Encoder类似,同样采用自注意力机制。另外它还引入了从Encoder输出的锚码(context vectors)计算得到的交叉注意力权重,将Encoder提供的上下文信息用于预测下一个字符。
说明注意力机制的工作原理:
注意力机制计算Q(Query)、K(Key)、V(Value)三者的内积,得到注意力权重矩阵。这里Q通常是 Decoder 的第 l 层 hidden 状态,K和V来自于Encoder最后一层的输出。
然后对注意力权重矩阵应用softmax做归一化,得到注意力分布。这可以理解为Encoder输出对Decoder每一层的重要程度。最后注意力分布与V作点积,得到context vector。
RNN难以处理长依赖关系的问题:
RNN存在梯度消失或爆炸问题,难以胜任长序列的处理。随着序列长度增加,其表现会越来越差。而Transformer利用注意力机制可以自由地联系序列中的任意位置,较好解决了这个问题。
位置编码的作用:
位置编码可以为每个位置注入一些关于它们相对位置的信息。这在Transformer模型中很重要,因为它没有recurrent连接,不像RNN那样捕获序列中位置信息。一般采用正弦函数和余弦函数来对位置进行编码。
Transformer在NLP中的应用:
Transformer较好解决了长距离依赖问题,且注意力机制能更全面捕获全局上下文。这让其在机器翻译、语言理解等NLP任务中表现出色。
Transformer在视觉和音频中的应用:
如视觉目标检测任务加入坐标位置编码后也可以有效捕获图像全局信息;音频生成任务中Transformer也显示出强大能力。
Transformer的 limitation 和未来发展:
计算开销大,难以处理极长序列。未来可以研究注意力机制的改进,加入可解释机制,利用空间位置信息等技术提升Transformer。
准备简单Transformer结构图:
Input
Position Encoding
+
|
Encoder Block x N
|
Context Vectors
|
Decoder Block x N
|
Output Tokens
简单的伪代码来说明Transformer的主要算法流程:
// Encoder
// 输入序列插入位置编码
Input += Position Encoding
for block in num_blocks:
// Self-Attention
Q = Input
K = Input
V = Input
Attention_Score = Softmax(QK^T)
Context = Attention_ScoreV
// Add & Norm
Input = LayerNorm(Context + Input)
// Feed Forward
FFN_input = Input
FFN_output = FFN(FFN_input)
// Add & Norm
Input = LayerNorm(FFN_output + Input)
// Decoder
for block in num_blocks:
// Self-Attention
Q = Current_Input
K = Current_Input
V = Current_Input
Attention_Score = Softmax(QK^T)
Context = Attention_ScoreV
// Add & Norm
Current_Input = LayerNorm(Context + Current_Input)
// Encoder-Decoder Attention
Q = Current_Input
K = Encoder_Output
V = Encoder_Output
Attention_Score = Softmax(QK^T)
Context = Attention_ScoreV
// Add & Norm
Current_Input = LayerNorm(Context + Current_Input)
// FFN
FFN_input = Current_Input
FFN_output = FFN(FFN_input)
// Add & Norm
Current_Input = LayerNorm(FFN_output + Current_Input)
// 输出
Output = Softmax(Current_Input)
// Vision Transformer
// 输入图像经过预处理得到序列化的patch embeddings
Input += Position Encoding
for block in num_blocks:
// Self-Attention
Q = Input
K = Input
V = Input
Attention_Score = Softmax(QK^T/sqrt(dim))
Context = Attention_ScoreV
// Add & Norm
Input = LayerNorm(Context + Input)
// FFN
FFN_input = Input
FFN_output = FFN(FFN_input)
// Add & Norm
Input = LayerNorm(FFN_output + Input)
// 输出
Output = Linear(Input)
特点:
不同点:
以上通过简化的流程图,概括了Vision Transformer的基本思想和计算过程。它与NLP Transformer在架构上类似,但考虑了视觉特定问题进行了一定改进。