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昇腾小AI

适配插件开发（TensorFlow框架）

简介

您可以参考本章节进行算子适配插件的开发，将第三方框架的算子映射成适配昇腾AI处理器的算子。基于TensorFlow 框架的网络运行时，首先会加载并调用Graph Engine（简称GE）中的插件信息，将原始框架网络中的算子进行解析并映射成适配昇腾AI处理器算子。

下文我们将适配昇腾AI处理器的算子称为CANN算子。

原理介绍

算子插件的实现包含CANN算子类型的注册、原始框架中算子类型的注册以及原始框架中算子属性到CANN算子属性的映射，算子的映射通过Parser模块完成。插件在整网络运行场景下的实现流程如图1所示。

图1 算子插件的实现流程
  1. 首先GE接收到第三方框架的原始网络模型，并进行初始化，网络模型的拓扑图我们简称为图。
  2. GE从Register注册模块中加载算子插件生成的.so文件，在CANN软件安装后文件存储路径的“opp/built-in/framework/”路径中。
  3. 读取算子插件.so中的算子相关信息，并将其注册到算子插件的map文件中（所有算子插件的相关信息都会以map的形式存储到一个文件中）。
  4. GE向Parser模块发送调用Parser方法的请求。
  5. Parser模块根据算子类型（OpType）从算子插件的map文件中取出对应的Parser函数，并返回实现函数ParseParamsByOperatorFn给Parser模块，Parser模块根据实现函数将第三方网络算子中的属性映射到CANN算子的属性，即算子原型中的属性定义，从而完成第三方网络中算子到CANN算子的映射。
  6. 后续会进行图准备、图拆分及图优化等一系列操作，最终生成适配昇腾AI处理器的网络模型。

插件实现

GE提供REGISTER_CUSTOM_OP宏，按照指定的算子名称完成算子的注册。

原始框架为TensorFlow的自定义算子注册代码如下所示： 
#include "register/register.h"
#include "graph/operator.h"
namespace domi
{
REGISTER_CUSTOM_OP("OpType")
    .FrameworkType(TENSORFLOW) 
    .OriginOpType("OriginOpType")
    .ParseParamsByOperatorFn(ParseParamByOpFunc)
    .ImplyType(ImplyType::TVM);      // TBE算子：ImplyType::TVM；AI CPU算子：ImplyType::AI_CPU
}
  • 在代码实现文件顶部使用预编译命令“#include”将插件实现函数相关的头文件包含到插件实现文件中。

    register.h存储在CANN软件安装后文件存储路径的“include/register/”目录下，包含该头文件，可使用算子注册相关类，调用算子注册相关的接口。

    operator.h（可选），存储在CANN软件安装后文件存储路径的“include/graph/”目录下，包含该头文件，可以使用Operator类相关接口，获取算子输入输出及属性等算子信息。

  • REGISTER_CUSTOM_OP：注册自定义算子，OpType为注册到GE中的算子类型，需要与算子原型注册中的OpType保持一致。
  • FrameworkType：TENSORFLOW代表原始框架为TensorFlow。
  • OriginOpType：算子在原始框架中的类型。
  • ParseParamsByOperatorFn：用来注册解析算子属性的函数。
  • ImplyType：指定算子的实现方式。ImplyType::TVM表示该算子是TBE算子；ImplyType::AI_CPU表示该算子是AI CPU算子。

下面详细介绍解析函数ParseParamsByOperatorFn，此函数的实现有以下几种场景：

表1 算子解析函数实现场景

场景

实现方法

原始TensorFlow算子中属性与CANN算子中属性一一对应，即属性的个数、属性名称与属性含义一致。

可直接使用自动映射回调函数AutoMappingByOpFn自动实现映射。

.ParseParamsByOperatorFn(AutoMappingByOpFn)

AutoMappingByOpFn函数会将TensorFlow算子中比CANN算子多的属性追加到CANN算子的属性中去。

原始TensorFlow算子中属性与CANN算子中属性无法一一对应，则需要重新计算为CANN算子中对应属性赋值。

需要在回调函数ParseParamByOpFunc中进行属性解析的实现，详细实现方法可参见•算子属性无法一一对应。

对于TensorFlow原始图中不带数据排布格式信息的张量，GE在接收后会将其数据排布格式设置为ND，但对于某些格式敏感算子，ND为不正确的格式，需要在插件的解析函数中进行数据排布格式的设置。

需要在回调函数ParseParamByOpFunc中进行数据排布格式的设置，详细的设置方法可参见•格式敏感算子。
  • 算子属性无法一一对应

    例如TensorFlow中的TopKV2定义如下所示：

    REGISTER_OP("TopKV2")
    .Input("input: T")
    .Input("k: int32")
    .Output("values: T")
    .Output("indices: int32")
    .Attr("sorted: bool = true")
    .Attr("T: realnumbertype")
    .SetShapeFn(TopKShapeFn);

    其映射的CANN算子TopK的定义如下所示：

    REG_OP(TopK)
    .INPUT(x, TensorType::RealNumberType())
    .INPUT(k, TensorType({DT_INT32}))
    .OUTPUT(values, TensorType::RealNumberType())
    .OUTPUT(indices, TensorType({DT_INT32}))
    .ATTR(sorted, Bool, true)
    .ATTR(largest, Bool, true)
    .ATTR(dim, Int, -1)
    .OP_END_FACTORY_REG(TopK)

    从以上定义中可以看出，CANN算子TopK的属性largest与dim在TensorFlow的TopKV2算子中未定义，所以我们需要在ParseParamsByOperatorFn的回调函数TopKMappingFn中实现对这两个属性的赋值，实现如下所示。

    Status TopKMappingFn(const ge::Operator &op_src, ge::Operator& op) {
  // 使用AutoMappingFn函数实现可以对应的属性的映射
  AutoMappingFn(op_src, op) != SUCCESS) {
    return FAILED;
  }
  // 为CANN算子TopK的dim属性赋初始值
  int32_t dim = -1;
  op.SetAttr("dim", dim);
  // 为CANN算子TopK的largest属性赋初始值
  bool largest = true;
  op.SetAttr("largest", largest);
  return SUCCESS;
}
REGISTER_CUSTOM_OP("TopK")
    .FrameworkType(TENSORFLOW)
    .OriginOpType("TopKV2")
    .ParseParamsByOperatorFn(TopKMappingFn)     //调用TopKMappingFn函数进行属性解析
    .ImplyType(ImplyType::TVM);
  • 数据排布格式敏感算子
    • 对于在TensorFlow原图中有数据排布格式定义的算子，如果CANN算子规格中要求的张量数据排布格式定义与TensorFlow原图中张量的数据排布格式定义一致，则AutoMappingByOpFn函数会自动进行数据排布格式的处理。
    • 对于在使用TensorFlow原图中没有数据排布格式定义，或者数据排布格式与CANN中算子规格要求不一致的算子，则需要在回调函数ParseParamByOpFunc中强制设置张量的Format以及OriginalFormat（当前版本Format与OriginalFormat设置为一致即可）。
      例如针对Conv2D算子，TensorFlow接口规格以及CANN算子规格中的第二个输入filter支持的数据排布格式都为HWCN，但在TensorFlow原图（使用TensorFlow原生接口构造的图）中，输入filter的数据排布格式会直接继承属性“data_format”的值，所以需要在Parser函数中将filter的数据排布格式设置为期望的HWCN。如下所示： 
      const int kInputFilter = 1
Status ParseParamsConv2D(const ge::Operator &op_src, ge::Operator& op) {
    AutoMappingByOpFn(op_src, op);
    TensorDesc org_tensor_w = op.GetInputDesc(kInputFilter);
    org_tensor_w.SetOriginFormat(ge::FORMAT_HWCN);
    org_tensor_w.SetFormat(ge::FORMAT_HWCN);
    auto ret = op.UpdateInputDesc(kInputFilter, org_tensor_w);
    if (ret != ge::GRAPH_SUCCESS) {
         return FAILED;
    }
    return SUCCESS;
}

      注意：以上仅为辅助描述此场景的示例，实际AI CPU的数据排布格式仅支持NHWC。

  • 动态输入/输出算子
    对于存在动态输入/输出的算子，需要在插件的回调函数ParseParamByOpFunc中使用AutoMappingByOpFnDynamic实现TensorFlow算子和CANN算子的匹配。 
    Status BoostedTreesBucketizeMapping(const ge::Operator& op_src, ge::Operator& op) {
  if (AutoMappingByOpFn(op_src, op) != SUCCESS) {
    return FAILED;
  }

  std::string attr_name = "num_features";
  std::vector<std::string> dynamic_inputs {"float_values", "bucket_boundaries"};
  std::string dynamic_output = "y";

  vector<DynamicInputOutputInfo> dynamic_name_attr_value;

  // input dynamic tensor
  for (std::string input_name : dynamic_inputs) {
      DynamicInputOutputInfo name_attr(kInput, input_name.c_str(), input_name.size(), 
              attr_name.c_str(), attr_name.size());
      dynamic_name_attr_value.push_back(name_attr);
  }

  // output dynamic tensor
  DynamicInputOutputInfo name_attr(kOutput, dynamic_output.c_str(), dynamic_output.size(), 
          attr_name.c_str(), attr_name.size());
  dynamic_name_attr_value.push_back(name_attr);

  AutoMappingByOpFnDynamic(op_src, op, dynamic_name_attr_value);

  return SUCCESS;
}

多对一映射

前面的插件实现中，我们讲的将TensorFlow网络中算子映射为CANN算子的场景都是一对一映射的场景，在某些场景下，为了提高计算性能，往往需要将TensorFlow网络中的多个小算子融合并映射为CANN的一个大算子，以充分利用硬件资源进行加速。

这种场景下，我们首先需要设计并开发Scope融合规则，然后再实现融合算子适配插件，与普通的一对一映射的算子适配插件实现不同，融合算子适配插件的定义如下所示：

REGISTER_CUSTOM_OP("OpType")
    .FrameworkType(TENSORFLOW)              // 原始框架为Tensorflow
    .OriginOpType("OriginOpType")   // 算子在原始框架中的类型，和GenerateFusionResult的SetType的内容保持一致
    .FusionParseParamsFn(DecodeBboxV2ParseParams)  // 用来注册解析融合算子属性的函数
    .ImplyType(ImplyType::TVM);             // 指定算子的实现方式，ImplyType::TVM表示该算子是TBE算子
  • REGISTER_CUSTOM_OP中注册的OpType为映射的CANN算子类型。
  • OriginOpType中注册的为Scope融合规则开发时，设置的融合算子的结果类型。
  • FusionParseParamsFn为注册解析融合算子属性的函数，接口定义可参见FusionParseParamsFn（Overload）。

此处不对Scope融合规则开发以及融合算子适配插件的开发做详细说明，详细的开发指导可参见《TensorFlow Parser Scope融合规则开发指南》。

多对多映射

若您需要将TensorFlow网络中的多个算子融合并映射为CANN的多个算子，此种场景下，您无需进行算子适配插件的开发，仅需实现Scope融合规则，并在Scope融合规则开发时，设置融合结果，将其映射为对应的CANN算子即可。详细的开发指导可参见《TensorFlow Parser Scope融合规则开发指南》。

将算子映射为子图（一对多映射）

适配开发过程中可能会遇到如下场景：

  • TensorFlow算子没有对应的CANN算子实现，但可以通过多个CANN算子组合实现其功能。
  • TensorFlow算子和CANN算子实现上有差异，如TensorFlow算子的属性在CANN算子中是constant输入等。

这些场景下，需要将原TensorFlow框架中的一个算子映射为CANN中的多个算子。在插件实现时，我们先将映射后的CANN算子构造成一个子图，然后再将原TensorFlow框架中的算子映射为构造的子图。以将TensorFlow AddN算子转换为两个CANN Add算子为例，下面介绍其具体实现方法。

将算子映射为子图的场景下，注册代码如下：

REGISTER_CUSTOM_OP("PartitionedCall")
    .FrameworkType(TENSORFLOW)
    .OriginOpType("AddN")
    .ParseParamsFn(ParseParamsAddn)
    .ParseOpToGraphFn(ParseOpToGraphAddn)
    .ImplyType(ImplyType::TVM);

下面仅介绍和普通注册函数的差异点：

  • REGISTER_CUSTOM_OP("PartitionedCall")：注册子图“PartitionedCall”，PartitionedCall”是组合算子的统称。

    将算子映射为一个子图的场景下，固定注册为“PartitionedCall”。

  • ParseParamsByOperatorFn(ParseParamsAddn)：注册解析自定义算子参数的函数ParseParamsAddn。ParseParamsAddn中完成原始TensorFlow算子到PartitionedCall算子参数的映射，需要设置PartitionCall节点输入、输出个数，并设置其"original_type"属性为原始框架中的算子类型。
  • ParseOpToGraphFn(ParseOpToGraphAddn)：注册实现算子一对多子图映射的函数ParseOpToGraphAddn。ParseOpToGraphAddn中将PartitionedCall算子映射为子图，子图的构造通过Ascend Graph构图方式完成。关于ParseOpToGraphFn接口的详细介绍请参见ParseOpToGraphFn。Ascend Graph构图的详细介绍请参考《Ascend Graph开发指南》。
实现将AddN算子参数映射到PartitionedCall算子参数的回调函数示例如下： 
// ParseParamsByOperatorFn回调函数示例
Status ParseParamsAddn(const ge::Operator&op_src, ge::Operator&op_dest) {
  // 1.设置PartitionCall节点(op_dest)的输入、输出个数和原始节点(op_src)一致
  ge::Operator op_ori = const_cast<ge::Operator&>(op_src);
  std::string in_name = "args";
  std::string in_value = "in_num";
  std::string out_name = "output";
  std::string out_value = "out_num";
  op_ori.SetAttr(in_value, 3);
  op_ori.SetAttr(out_value, 1);
  DynamicInputOutputInfo in_values(kInput, in_name.c_str(), in_name.size(), in_value.c_str(), in_value.size());
  DynamicInputOutputInfo out_values(kOutput, out_name.c_str(), out_name.size(), out_value.c_str(), out_value.size());
  AutoMappingByOpFnDynamic(op_ori, op_dest, {in_values, out_values});
  // 2.如果有属性需要从原始节点(op_src)继承，可以在此处设置到op_dest中
  ...
  // 3.设置属性"original_type"为原始框架中的算子类型
  op_dest.SetAttr("original_type", "AddN");
  return SUCCESS;

实现将一个AddN算子映射到两个CANN Add算子的回调函数示例如下, 此函数实现了两个CANN Add算子组成的子图的构造。

// ParseOpToGraphFn回调函数示例
static Status ParseOpToGraphAddn(const ge::Operator&op, ge::Graph&graph) {
  // Data节点的index属性表示原始节点(op)的第index个输入
  auto data_0 = ge::op::Data().set_attr_index(0);
  auto data_1 = ge::op::Data().set_attr_index(1);
  auto data_2 = ge::op::Data().set_attr_index(2);
  // 创建add0算子实例，并设置算子输入为data_0和data_1
  auto add0 = ge::op::Add("add0")
    .set_input_x1(data_0)
    .set_input_x2(data_1);
  // 创建add1算子实例，并设置算子输入为data_2和add0
  auto add1 = ge::op::Add("add1")
    .set_input_x1(data_2)
    .set_input_x2(add0);
  // 设置图的输入输出
  std::vector<ge::Operator> inputs{data_0, data_1, data_2};
  // output设置和原始节点(op)保持一致
  std::vector<std::pair<ge::Operator, std::vector<size_t>>> output_indexs;
  output_indexs.emplace_back(add1, vector<std::size_t>{0});
  graph.SetInputs(inputs).SetOutputs(output_indexs);
  return SUCCESS;
}

构造的子图如下图所示。

父主题： 算子适配
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