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分析结果展示

维度一:分析向量运算

通过分析仿真dump文件:

  1. 算子Vector执行效率偏低时,找出执行效率低的Vector向量指令。
  2. mte2搬运粒度较低导致Vector计算的输入数据较少。
  3. 是否使能多核资源。
  4. 多核场景下,核之间的Vector计算量是否分配均衡。

分析结果如下:

图1 分析结果展示(Vector Bound)

在Vector Bound展示结果任意一行右键可选择跳转到“TIK Code”或“CCE Code”中算子对应的位置;当算子为非TIK算子时,无“TIK Code”跳转功能;另外“CCE Code”代码跳转功能依赖于.cce和.asm文件,当工程目录(默认为out>bin>kernel_meta)下这两个文件缺少任意一个,无跳转功能。如图2所示。.asm文件在执行算子UT测试后自动生成,.cce文件的生成请参见设置代码跳转功能进行配置。

图2 跳转选项
表1 Vector Bound输出字段参数解释

字段

说明

Vector Bound

分析向量运算。

Instruction

指令名称。

First PC

指令地址,根据取值仿真dump文件中可搜索到对应的重复向量指令。

Execution Times

向量指令被重复执行的次数。

Repeat

即repeat_times参数,表示一条向量指令的重复迭代次数,取值范围为(0,255]。

Mask

向量内参与计算的元素,取值范围为[1,128],单位为bits。每一个bit位用来表示vector的每个元素是否参与操作,bit位的值为1表示参与计算,0表示不参与计算。

有关该算子优化分析的具体参数应用请参见算子开发指南中的“接口参考>TBE TIK API>矢量计算>单目”章节。

优化建议:

  1. Try to optimize vector instructions.

    优化Vector指令。

  2. Try to optimize out->ub data move instructions.

    优化out->ub数据搬运指令。

  3. Try to use multi-core resources.

    使能多核。

  4. Try to reallocate vector calculations to these cores: 0 1.

    重新分配Vector计算数据到这些核:0 1

优化Vector指令可以通过修改向量指令参数mask和repeat_times,替代重复执行的向量指令。

根据字段First PC的值从仿真dump文件中可搜索到对应的重复向量指令,如上图所示Execution Times取值为64,Repeat取值为1,Mask取值为64,则该指令被重复执行了10次,而一次执行只进行了一次迭代计算,每次只计算了该向量中的一位元素。那么为了提高该指令的执行效率,可以通过修改算子代码中的repeat_times参数值为10,最后根据向量位数以及实际需求修改mask的值,修改后该指令只需执行一次即可完成10次迭代计算并且每次计算都完成向量在场景下要求计算的所有元素,从而提升该条指令执行的效率。

维度二:分析流水打断

根据仿真dump文件,针对占比最大的流水进行分析,主要从三个维度进行:

  1. 其它流水导致的流水不连续。
  2. 指令入队列导致的流水不连续。
  3. pipe_barrier(PIPE_ALL)导致的流水打断。

根据分析的结果,对上述三个维度造成影响的周期数进行排序,结果展示如下:

图3 分析结果展示(Pipeline Interruption)
表2 Pipeline Interruptions输出字段参数解释

字段

说明

Pipeline Interruption

分析流水打断。

Interruption Factor

流水打断因素。

Affected Pipeline

受影响的流水。

Interruption Cycles

流水打断的周期数。

Percentage to Total

打断周期数占总周期数的百分比。

优化建议:

  1. Try to use the double buffer for UB.

    使用乒乓策略。

  2. Reduce strong data dependencies between pipelines.

    优化不合理的流水依赖。

  3. Eliminate improper instruction syschronization between pipelines.

    消除流水间不合理的指令同步。

  4. Delete redundant pipe_barrier(PIPE_ALL).

    删除冗余pipe_barrier(PIPE_ALL)指令。

维度三:分析标量运算

根据仿真dump文件,统计Scalar标量指令执行次数和总的执行周期,按总的执行周期的大小进行排序,选出Top5个Scalar标量指令,分析结果如下:

图4 分析结果展示(Scalar Bound)
表3 Scalar Bound输出字段参数解释

字段

说明

Scalar Bound

分析标量运算。

Instruction

指令名称。

Execution Times

标量指令被重复执行的次数。

Execution Cycles

标量指令的总执行周期。

优化建议:

  1. Try to adjust tiling policy.

    调整tiling策略。

  2. Try to optimize the implementation solution.

    优化实现方案。

  3. Try to replace instructions with poor performance.

    替换性能差的指令。

维度四:Memory bound

通过分析仿真dump文件,找出内存搬运类性能瓶颈:

  1. 小包搬运:在算子一次运算内若没有达到OUT->UB/UB->OUT/L1->UB通道阈值,则判定为小包搬运。

    OUT->UB/UB->OUT/L1->UB通道阈值为:Vector最大一次运算可以计算两个128长度的fp16类型向量相加或相乘,即128 * 2 * 2B = 512B。

  2. 冗余搬运:计算冗余度 = 搬运量 / 计算量,冗余度大于1.2则存在冗余搬运。

    搬运量为OUT->UB搬运量,计算量为VECTOR计算量。

  3. 带宽抢占:分析OUT->UB/OUT->L1搬运指令的运行时间是否存在重合,找出可能存在的mte2带宽抢占。

分析结果如下:

图5 分析结果展示(Memory bound)

优化建议:

  1. Small packets are transferred in such channels as out->ub. Combine the transfer instructions for optimization.

    存在小包搬运,涉及通道OUT->UB,尝试合并搬运指令进行优化。

  2. Redundant transfer exists. Optimize the data transfer policy.

    存在冗余搬运,尝试优化数据搬运策略。

  3. Bandwidth preemption exists. Adjust the transfer instruction sequence.

    存在带宽抢占,尝试调整搬运指令时序。

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