前言graph-autofusion 是 CANNCompute Architecture for Neural Networks中一个强大的算子自动融合框架。它能够自动识别深度学习计算图中可融合的算子模式并生成高效的融合算子从而显著提升模型在昇腾AscendAI 处理器上的执行性能。本文将详细介绍 graph-autofusion 的核心原理、使用方法、支持的融合模式、配置策略以及性能收益帮助开发者充分利用这一工具优化模型推理效率。背景 - 为什么需要算子融合背景 - 为什么需要算子融合深度学习模型中算数量众多以 ResNet-50 为例包含约 100 个算子这些算子如果单独执行会有大量的 Kernel launch 开销和内存读写 overhead算子融合可以减少 Kernel launch 开销减少中间结果的内存读写提高缓存命中率增加计算密度graph-autofusion 简介graph-autofusion 的核心思想是自动识别可融合的算子模式importgraph_autofusion# 启用自动融合graphmodel.graph# 自动融合fused_graphgraph_autofusion.fuse(graph)# 查看融合信息print(fused_graph.get_fusion_count())print(fused_graph.get_kernel_count())融合模式graph-autofusion 支持多种融合模式模式一点融合相邻的单元函数操作融合# 融合前# conv - relu - dropout# 融合后# conv_relu_dropout模式二矩阵乘法融合连续的矩阵乘法操作融合# 融合前# linear - reshape - linear# 融合后# fused_linear_reshape_linear模式三归约融合归约操作与相邻操作融合# 融合前# batch_norm - mean - add# 融合后# fused_batch_norm_mean_add使用方法Step 1启用自动融合importgraph_autofusion# 创建融合器fusorgraph_autofusion.Fuser()# 配置融合选项fusor.config.enable_auto_fusionTruefusor.config.enable_pattern_matchingTruefusor.config.enable_cost_modelTrueStep 2执行融合importtorch# 创建模型modelMyModel().npu()# 获取计算图graphmodel.graph# 执行融合fused_graphfusor.fuse(graph)# 查看融合结果print(fFused operators:{fused_graph.get_operator_count()})print(fKernels:{fused_graph.get_kernel_count()})Step 3验证结果importtorch# 原始模型推理output1model(input_data)# 融合模型推理output2fused_graph(input_data)# 比较结果diff(output1-output2).abs().max()print(fMax difference:{diff})# 应该非常小融合策略graph-autofusion 使用成本模型选择最优融合策略策略一内存带宽优先适用于内存带宽受限的场景fusor.config.cost_modelmemory_bandwidth# 倾向于融合减少内存访问策略二计算密度优先适用于计算受限的场景fusor.config.cost_modelcompute_density# 倾向于融合增加计算密度策略三延迟优先适用于实时推理场景fusor.config.cost_modellatency# 最优化延迟性能数据graph-autofusion 的性能表现测试环境硬件Ascend 9108核模型ResNet-50| 优化级别 | Kernel 数 | 显存MB | 延迟ms ||----------|-----------|-----------|------------|-----------|| 无融合 | 156 | 8,500 | 125 || 自动融合 | 45 | 6,200 | 82 || 手动融合 | 38 | 5,800 | 78 |自定义融合模式可以定义自定义融合模式# 定义融合模式classMyPattern(graph_autofusion.Pattern):defmatch(self,graph):# 检查模式returnself.check_conv_bias_relu(graph)deffuse(self,graph):# 生成融合算子returnself.generate_fused_op(graph)# 注册自定义模式fusor.register_pattern(MyPattern())与其他组件集成graph-autofusion 可以与其他 CANN 组件集成与 GE 集成importgeimportgraph_autofusion# GE 图构建graphge.Graph.build(model)# 自动融合fused_graphgraph_autofusion.fuse(graph)# GE 继续优化optimized_graphge.optimize(fused_graph)与 ATB 集成importATBimportgraph_autofusion# ATB 模型modelATB.LLMModel()# 自动融合fused_modelgraph_autofusion.fuse(model.graph)总结graph-autofusion 是 CANNCompute Architecture for Neural Networks中一个功能强大的算子自动融合框架。它通过自动识别深度学习计算图中可融合的算子模式并生成高效的融合算子从而显著提升模型在昇腾AscendAI 处理器上的推理性能。该框架将开发者从繁琐的手动融合工作中解放出来实现了性能优化的自动化与智能化。主要特点自动识别融合模式graph-autofusion 内置了多种预定义的融合模式如逐点融合、矩阵乘法融合、归约融合等能够自动扫描计算图识别出符合这些模式的算子序列无需人工干预。基于成本模型选择策略框架集成了智能成本模型能够根据目标硬件如 Ascend 910的特性和具体的优化目标如内存带宽优先、计算密度优先或延迟优先动态评估不同融合方案的收益并自动选择最优的融合策略确保性能提升最大化。支持自定义融合规则除了内置模式开发者可以继承graph_autofusion.Pattern基类定义自己的融合模式与规则并将其注册到融合器中。这为处理特定模型结构或创新算子组合提供了极高的灵活性。可与其他 CANN 组件无缝集成graph-autofusion 的设计考虑了与 CANN 生态其他核心组件如 GE、ATB的协同工作。融合后的计算图可以顺畅地传递给下游的图优化、编译与执行引擎形成完整的优化流水线。性能收益如性能数据部分所示在 ResNet-50 模型上使用 graph-autofusion 进行自动融合后Kernel 数量从 156 个大幅减少至 45 个降低了约 71%。显存占用从 8500 MB 减少至 6200 MB节省了约 27%。推理延迟从 125 ms 降低至 82 ms提升了约 34%。这些数据清晰地证明了 graph-autofusion 在减少 Kernel 启动开销、降低内存访问压力以及提升整体计算效率方面的显著效果。适用场景与最佳实践模型部署与推理优化对于追求低延迟、高吞吐量的在线推理服务启用 graph-autofusion 是提升性能的关键步骤。训练加速在训练过程中合理的算子融合也能减少中间激活的存储与传输提升训练迭代速度。与手动优化结合对于性能极其敏感的环节可以结合自动融合与专家手动优化以达到极致的性能。未来展望随着深度学习模型结构的不断演进和硬件算力的持续发展算子自动融合技术也将持续迭代。graph-autofusion 作为 CANN 的重要组件预计未来将支持更复杂的融合模式、更精细的成本模型以及对动态图、大语言模型等新兴场景的更好适配。使用 graph-autofusion 可以显著减少 Kernel 数量和显存占用有效提升推理性能是昇腾 AI 开发者优化模型效率的得力工具。更多技术细节请访问官方项目地址https://atomgit.com/cann/graph-autofusion
