计算分片
由于Unified Buffer空间有限,在数据量很大的情况下,无法完整放入输入数据和输出结果,需要对输入数据分片搬入、计算、再搬出。在进行计算分片时,主要考虑如下因素:
- 在切分输入数据时要合理的利用Unified Buffer空间,减少搬运次数,从而提高性能。
- 由于Unified Buffer上的物理限制,要求数据存储必须保持32Byte对齐。
- 计算时相同指令运算数据尽可能连续存储,充分利用repeat操作,提高Vector利用率。
- 计算尾块的处理。对于vector指令计算,单条vector指令支持最大的repeat次数为255,以float16类型数据举例,每次计算128个数。因此,vector计算需要分三步判断:
- 如果数据量大于255*128,可以设置repeat=255,mask=128,处理N次,把这部分数据处理完。
- 剩下的数据量在小于255*128,大于128之间,此时设置mask=128,求出repeat次数,通过一条指令处理完。
- 剩下的数据量小于128个数,通过设置mask使用一条指令处理完即可。
下面以张量加法为例,以下给出较大数据场景下的计算分片方案。
# 给定数据类型,data_each_block表示一个block能够存放的数据数目 # vector指令每次迭代最多计算8个block,vector_mask_max为mask的最大值 vector_mask_max = 8 * data_each_block # move_num表示搬入的数据数目 # 计算repeat_times取得最大值255时,需要循环调用vec_add多少次 vadd_loop = move_num // (vector_mask_max * 255) add_offset = 0 if vadd_loop > 0: with tik_instance.for_range(0, vadd_loop) as add_index: add_offset = add_index * vector_mask_max * 255 tik_instance.vec_add(vector_mask_max, input_x_ub[add_offset], input_x_ub[add_offset], input_y_ub[add_offset], 255, 8, 8, 8) # 对剩余数据,当Vector计算单元满载运行时,计算单次调用vec_add需要多少次迭代 repeat_time = (move_num % (vector_mask_max * 255) // vector_mask_max) if repeat_time > 0: add_offset = vadd_loop * vector_mask_max * 255 tik_instance.vec_add(vector_mask_max, input_x_ub[add_offset], input_x_ub[add_offset], input_y_ub[add_offset], repeat_time, 8, 8, 8) # 数据尾巴,此时最后一次调用vec_add,计算需要多少Vector单元参与计算 last_num = move_num % vector_mask_max if last_num > 0: add_offset += repeat_time * vector_mask_max tik_instance.vec_add(last_num, input_x_ub[add_offset], input_x_ub[add_offset], input_y_ub[add_offset], 1, 8, 8, 8)
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