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昇腾小AI

基本概念

表1 概念介绍

概念

描述

同步/异步

本文中提及的同步、异步是站在调用者和执行者的角度，在当前场景下，若在Host调用接口后不等待Device执行完成再返回，则表示Host的调度是异步的；若在Host调用接口后需等待Device执行完成再返回，则表示Host的调度是同步的。

进程/线程

本文中提及的进程、线程，若无特别注明，则表示Host上的进程、线程。

Host

Host指与Device相连接的X86服务器、ARM服务器，会利用Device提供的NN（Neural-Network ）计算能力，完成业务。

Device

Device指安装了昇腾AI处理器的硬件设备，利用PCIe接口与Host侧连接，为Host提供NN计算能力。若存在多个Device，多个Device之间的内存资源不能共享。

Context

Context作为一个容器，管理了所有对象（包括Stream、Event、设备内存等）的生命周期。不同Context的Stream、不同Context的Event是完全隔离的，无法建立同步等待关系。

Context分为两种：

  • 默认Context：调用acl.rt.set_device接口指定用于运算的Device时，系统会自动隐式创建一个默认Context，一个Device对应一个默认Context，默认Context不能通过acl.rt.destroy_context接口来释放。
  • 显式创建的Context：推荐，在进程或线程中调用acl.rt.create_context接口显式创建一个Context。

Stream

Stream用于维护一些异步操作的执行顺序，确保按照应用程序中的代码调用顺序在Device上执行。

基于Stream的kernel执行和数据传输能够实现Host运算操作、Host与Device间的数据传输、Device内的运算并行。

Stream分两种：

  • 默认Stream：调用acl.rt.set_device接口指定用于运算的Device时，系统会自动隐式创建一个默认Stream，一个Device对应一个默认Stream，默认Stream不能通过acl.rt.destroy_stream接口来释放。
  • 显式创建的Stream：推荐，在进程或线程中调用acl.rt.create_stream接口显式创建一个Stream。

Event

支持调用pyACL接口同步Stream之间的任务，包括同步Host与Device之间的任务、同一个Device上的多个任务。

例如，若stream2的任务依赖stream1的任务，想保证stream1中的任务先完成，这时可创建一个Event，并将Event插入到stream1，在执行stream2的任务前，先同步等待Event完成。

AIPP

AIPP（Artificial Intelligence Pre-Processing）用于在AI Core上完成图像预处理，包括色域转换（转换图像格式）、图像归一化（减均值/乘系数）和抠图（指定抠图起始点，抠出神经网络需要大小的图片）等。

AIPP区分为静态AIPP和动态AIPP。您只能选择静态AIPP或动态AIPP其中一种方式来处理图片，不能同时配置静态AIPP和动态AIPP两种方式。
  • 静态AIPP：模型转换时设置AIPP模式为静态，同时设置AIPP参数，模型生成后，AIPP参数值被保存在离线模型（*.om）中，每次模型推理过程采用固定的AIPP预处理参数（无法修改）。

    如果使用静态AIPP方式，多Batch情况下共用同一份AIPP参数。

  • 动态AIPP：模型转换时仅设置AIPP模式为动态，每次模型推理前，根据需求，在执行模型前设置动态AIPP参数值，然后在模型执行时可使用不同的AIPP参数。

    如果使用动态AIPP方式，多Batch可使用不同的AIPP参数。

动态Batch/动态分辨率

在某些场景下，模型每次输入的batch size或分辨率是不固定的，如检测出目标后再执行目标识别网络，由于目标个数不固定导致目标识别网络输入BatchSize不固定。

  • 动态Batch：用户执行推理时，其batch size是动态可变的。
  • 动态分辨率：用户执行推理时，每张图片的分辨率H*W是动态可变的。

动态维度（ND格式）

为了支持Transformer等网络在输入格式的维度不确定的场景，需要支持ND格式下任意维度的动态设置。

ND表示支持任意格式，当前N ≤ 4。

通道

在RGB色彩模式下，图像通道就是指单独的红色R、绿色G、蓝色B部分。也就是说，一幅完整的图像，是由红色、绿色、蓝色三个通道组成的，它们共同作用产生了完整的图像。同样在HSV色系中指的是色调H、饱和度S、亮度V三个通道。

标准形态

指Device做为EP，通过PCIe配合主设备（X86、ARM等各种服务器）进行工作，此时Device上的CPU资源仅能通过Host调用，相关推理应用程序运行在Host。Device只为服务器提供NN计算能力。

EP模式

以昇腾 AI 处理器的PCIe的工作模式进行区分，如果PCIe工作在从模式，则称为EP模式。

RC模式

以昇腾 AI 处理器的PCIe的工作模式进行区分，如果PCIe工作在主模式，可以扩展外设，则称为RC模式。

Device、Context、Stream之间的关系

图1 Device、Context、Stream之间的关系
  • Device，用于指定计算设备。
    • Device的生命周期源于首次调用acl.rt.set_device接口。
    • 每次调用acl.rt.set_device接口，系统会进行引用计数加1；调用acl.rt.reset_device接口，系统会进行引用计数减1。
    • 当引用计数减为零时，在本进程中Device上的资源不可用。
  • Context，在Device下，一个Context一定属于一个唯一的Device。
    • Context分隐式创建和显式创建。
    • 隐式创建的Context（即默认Context），生命周期始于调用acl.rt.set_device接口，终结于调用acl.rt.reset_device接口使引用计数为零时。

      隐式Context只会被创建一次，调用acl.rt.set_device接口重复指定同一个Device，只增加隐式创建的Context的引用计数。

    • 显式创建的Context，生命周期始于调用acl.rt.create_context接口，终结于调用acl.rt.destroy_context接口。
    • 若在某一进程内创建多个Context（Context的数量与Stream相关，Stream数量有限制，请参见acl.rt.create_stream），当前线程在同一时刻内只能使用其中一个Context，建议通过acl.rt.set_context接口明确指定当前线程的Context，增加程序的可维护性。
    • 进程内的Context是共享的，可以通过acl.rt.set_context进行切换。
  • Stream，是Device上的执行流，在同一个Stream中的任务执行严格保序。
    • Stream分隐式创建和显式创建。
    • 每个Context都会包含一个默认Stream，属于隐式创建，隐式创建的Stream生命周期同归属的Context。
    • 用户可以显式创建Stream，显式创建的Stream生命周期始于调用acl.rt.create_stream，终结于调用acl.rt.destroy_stream接口。显式创建的Stream归属的Context被销毁或生命周期结束后，会影响该Stream的使用，虽然此时Stream没有被销毁，但不可再用。
  • Task/Kernel，是Device上真正的任务执行体。

线程、Context、Stream之间的关系

  • 一个用户线程一定会绑定一个Context，所有Device的资源使用或调度，都必须基于Context。
  • 一个线程中当前会有一个唯一的Context在用，Context中已经关联了本线程要使用的Device。
  • 可以通过acl.rt.set_context进行Device的快速切换。示例代码如下，仅供参考，不可以直接拷贝运行： 
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    …
ctx1, ret = acl.rt.create_context(0)        #使用acl.rt.create_context接口通过传入Device Id创建Context。
stream, ret = acl.rt.create_stream()
ret = acl.op.execute_v2(op_type, input_desc, inputs, output_desc, outputs, attr, stream)
ctx2, ret = acl.rt.create_context(1)        

# 在当前线程中，创建ctx2后，当前线程对应的Context切换为ctx2，对应在Device 1进行后续的计算任务，本例中将在Device 1上进行op2的执行调用。
stream2, ret = acl.rt.create_stream()
ret = acl.op.execute_v2(op_type2, input_desc, inputs, output_desc, outputs, attr, stream2)
ret = acl.rt.set_context(ctx1);

# 在当前线程中，通过Context切换，使后续计算任务在对应的Device 0上进行。
ret = acl.op.execute_v2(op3,...,s1)
…
  • 一个线程中可以创建多个Stream，不同的Stream上计算任务是可以并行执行，多线程场景下，也可以每个线程创建一个Stream，线程之间的Stream在Device上相互独立，每个Stream内部的任务是按照Stream下发的顺序执行。
  • 多线程的调度依赖于运行应用的操作系统调度，多Stream调度Device侧，由Device上调度组件进行调度。

一个进程内多个线程间的Context迁移

  • 一个进程中可以创建多个Context，但一个线程同一时刻只能使用一个Context。
  • 线程中创建的多个Context，线程缺省使用最后一次创建的Context。
  • 进程内创建的多个Context，可以通过acl.rt.set_context设置当前需要使用的Context。
    图2 接口调用流程

默认Context和默认Stream的使用场景

  • Device上执行操作下发前，必须有Context和Stream，这个Context、Stream可以显式创建，也可以隐式创建。隐式创建的Context、Stream就是默认Context、默认Stream。

    默认Stream作为接口入参时，直接传0。

  • 默认Context不允许用户执行acl.rt.get_context或acl.rt.set_context操作，也不允许执行acl.rt.destroy_context操作。
  • 默认Context、默认Stream一般适用于简单应用，用户仅仅需要一个Device的计算场景下。多线程应用程序建议全部使用显式创建的Context和Stream。

示例代码如下，仅供参考，不可以直接拷贝运行：

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# …
ret = acl.init(config_path)
ret = acl.rt.set_device(device_id)

# 已经创建了一个default ctx，在default ctx中创建了一个default stream，并且在当前线程可用。
# …
ret = acl.op.execute_v2(op1, input_desc, inputs, output_desc, outputs, attr, 0)  # 最后一个0表示在default stream上执行算子op1。
ret = acl.op.execute_v2(op2, input_desc, inputs, output_desc, outputs, attr, 0)  # 最后一个0表示在default stream上执行算子op2。
ret = acl.rt.synchronize_stream(0)

# 等待计算任务全部完成（op1、op2执行结束），用户根据需要获取计算任务的输出结果。
# …
ret = acl.rt.reset_device(device_id)  # 释放计算设备0，对应的default ctx及default stream生命周期也终止。

多线程、多stream的性能说明

  • 线程调度依赖运行的操作系统，Stream上下发了任务后，Stream的调度由Device的调度单元调度，但如果一个进程内的多Stream上的任务在Device存在资源争抢的时候，性能可能会比单Stream低。
  • 当前昇腾AI处理器有不同的执行部件，如AI Core、AI CPU、Vector Core等，对应使用不同执行部件的任务，建议多Stream的创建按照算子执行引擎划分。
  • 单线程多Stream与多线程多Stream（一个进程中可以包含多个线程，每个线程中一个Stream）性能上哪个更优，具体取决于应用本身的逻辑实现，一般来说前者性能略好，原因是相对后者，应用层少了线程调度开销。
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