混合计算

针对在计算图中有不支持的算子的场景（例如py_func）, 为提供灵活性和扩展性，提供混合计算模式，可将不支持的算子留在Host由前端框架执行。

概述

昇腾AI处理器默认采用计算全下沉模式，即所有的计算类算子全部在Device侧执行，混合计算模式作为计算全下沉模式的补充，将部分不可离线编译下沉执行的算子（例如资源类算子）留在前端框架中在线执行，用于提升昇腾AI处理器支持TensorFlow的适配灵活性。

实现原理

混合计算场景下，识别可下沉算子后，TF Adapter将整图拆分成多个Geop，中间不可下沉算子通过memcpy来完成数据传输。

使用注意事项

混合计算模式下，不能同时开启训练迭代循环下沉，即iterations_per_loop必须保持默认1。
除了系统默认不下沉的算子外，用户还可通过without_npu_compile_scope自行配置不下沉的算子。
FusedBatchNormV3是2019年推出的新算子，它的第五个输出是与cuda相关的优化输出，混合计算模式下，在昇腾AI处理器上尚不支持。用户训练脚本中如果使用了tf.layers.batch_normalization，可以通过“with compat.forward_compatibility_horizon(2019, 5, 1):”规避使用该算子。

Estimator模式下开启混合计算

Estimator模式下，通过NPURunConfig中的mix_compile_mode参数开启混合计算功能：

       
            from npu_bridge.npu_init import *

session_config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True)
config = NPURunConfig(session_config=session_config, mix_compile_mode=True, iterations_per_loop=1)

sess.run模式下开启混合计算

sess.run模式下，通过session配置项mix_compile_mode开启混合计算功能。

       
            import tensorflow as tf
from npu_bridge.npu_init import *
config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True)
custom_op =  config.graph_options.rewrite_options.custom_optimizers.add()
custom_op.name =  "NpuOptimizer"
custom_op.parameter_map["mix_compile_mode"].b =  True
config.graph_options.rewrite_options.remapping = RewriterConfig.OFF
config.graph_options.rewrite_options.memory_optimization = RewriterConfig.OFF

Keras模式下开启混合计算

与sess.run模式配置方式类似。

指定不下沉的算子

开启了混合计算功能后，系统会把不能在device侧执行的算子留在host侧执行，但如果用户还需指定某些不下沉的算子，需要通过without_npu_compile_scope自行配置。

       
            import tensorflow as tf
from npu_bridge.npu_init import *
X = tf.random_normal([2,])
Y = tf.random_normal([2,])

with npu_scope.without_npu_compile_scope():
  pred = tf.add(tf.multiply(X, 1.), 0.) # tf.add和tf.multiply指定为不下沉算子
cost = tf.reduce_sum(tf.abs(pred-Y))

config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True)
custom_op =  config.graph_options.rewrite_options.custom_optimizers.add()
custom_op.name =  "NpuOptimizer"
custom_op.parameter_map["mix_compile_mode"].b =  True
config.graph_options.rewrite_options.remapping = RewriterConfig.OFF
config.graph_options.rewrite_options.memory_optimization = RewriterConfig.OFF

with tf.Session(config=config) as sess:
  print(sess.run(cost))

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