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南宁网站设计公司排名,长沙网站建设搭建,专业网站建设哪个好,总工会网站建设方案以resnet50 的网络结构为例#xff0c;解析为什么有些算子不能融合为什么 op1 和 op2 不能融合#xff1f; 快速答案 op1 BatchNorm ReLU op2 MaxPool2D 它们不能融合的核心原因是#xff1a;MaxPool2D 的复杂访问模式与 BatchNorm 的顺序写入不兼容。详细分析 op1 的特征…以resnet50 的网络结构为例解析为什么有些算子不能融合为什么 op1 和 op2 不能融合快速答案op1 BatchNorm ReLUop2 MaxPool2D它们不能融合的核心原因是MaxPool2D 的复杂访问模式与 BatchNorm 的顺序写入不兼容。详细分析op1 的特征BatchNorm ReLUop1: SchedulerNode(ComputedBuffer) ├── 输入: buf0 [2, 64, 112, 112] ← 来自 Conv2D ├── 输出: buf1 [2, 64, 112, 112] ├── 操作: BatchNorm ReLU │ ├── sub (减去均值) │ ├── sqrt, reciprocal (标准化) │ ├── mul (缩放) │ ├── add (偏移) │ └── relu (激活) └── 访问模式: 顺序访问一对一映射 每个输入元素 → 计算 → 一个输出元素关键代码第40-60行loadops.load(buf0,get_index)# 读取输入# ... BatchNorm 计算 ...reluops.relu(add_1)# ReLUstoreops.store(buf1,get_index,relu)# 写入输出特点简单的逐元素计算顺序访问内存输入输出尺寸相同op2 的特征MaxPool2Dop2: SchedulerNode(ComputedBuffer) ├── 输入: buf1 [2, 64, 112, 112] ← 来自 op1 ├── 输出: buf2 [2, 64, 56, 56] ← 尺寸减半 ├── 操作: MaxPool2D (kernel3x3, stride2) └── 访问模式: 复杂的窗口访问 每个输出需要读取 9 个输入元素3x3窗口关键依赖第68-77行op2.unmet_dependencies[# 9 个不同的内存位置MemoryDep(buf1,...,64),# 右MemoryDep(buf1,...,7104),# 右下MemoryDep(buf1,...,7168),# 下MemoryDep(buf1,...,7232),# 右下MemoryDep(buf1,...,-64),# 左MemoryDep(buf1,...,-7104),# 左上MemoryDep(buf1,...,-7168),# 上MemoryDep(buf1,...,-7232),# 左上MemoryDep(buf1,...,0)# 中心]关键代码第118-200行# 读取 9 个位置的值masked_subblock1...# 左上masked_subblock2...# 上masked_subblock3...# 右上# ... 更多子块 ...# 取最大值maximumops.maximum(masked_subblock1,masked_subblock2)maximum_1ops.maximum(maximum,masked_subblock3)# ...问题随机访问每个输出需要读取 9 个不同位置的输入跨行访问stride7168 表示跨行读取条件判断大量边界检查ge, lt, and_尺寸不匹配输出是输入的 1/4不能融合的 4 个核心原因1. 迭代空间不匹配最关键# op1op1.group.iteration(1605632,1)# 2*64*112*112 1,605,632 元素op1.sizes([25088,64],[])# op2op2.group.iteration(401408,1)# 2*64*56*56 401,408 元素op2.sizes([2,56,56,64],[])问题op1 产生 1,605,632 个元素op2 只需要 401,408 个元素比例 4:1因为 MaxPool stride2, 尺寸减半面积变为 1/4如果融合会怎样无法在一个统一的循环中同时计算op1 需要循环 1,605,632 次op2 只需要循环 401,408 次无法对齐2. 复杂的访问模式最关键op1 的输出顺序写入 ┌─────┬─────┬─────┬─────┐ │ 0 │ 1 │ 2 │ 3 │ → 顺序写入 buf1[0], buf1[1], buf1[2], ... ├─────┼─────┼─────┼─────┤ │ 4 │ 5 │ 6 │ 7 │ └─────┴─────┴─────┴─────┘ op2 的读取窗口访问 ┌─────┬─────┬─────┐ │ -64 │ 0 │ 64 │ ← 每次需要读取 3x39 个位置 ├─────┼─────┼─────┤ │-7168│ │7168│ ├─────┼─────┼─────┤ │-7232│ │7232│ └─────┴─────┴─────┘问题op1 每次只写一个位置op2 每次需要读取 9 个位置如果融合op1 需要等待 9 个相邻元素都计算完成破坏了并行性3. 数据依赖复杂# op1 的输出 buf1 的第 0 个元素会被 op2 的多个输出使用buf1[0]被以下 op2 的输出位置使用-buf2[0](作为中心)-buf2[相邻位置1](作为窗口的一部分)-buf2[相邻位置2](作为窗口的一部分)-...问题一对多的关系需要额外的同步机制增加融合的复杂度4. 内存重用模式不同# op1op1.users[NodeUser(nodeop2,can_inplaceFalse)]# ^^^^^^^^^^^^^^^^# 不能原地操作为什么 can_inplaceFalseMaxPool 需要读取窗口内的多个值如果原地修改会破坏后续读取的数据必须先读取所有需要的输入再写入输出如果 can_inplaceTrue如 Add ReLU# 可以边读边写xload(buf0,i)yrelu(add(x,bias))store(buf0,i,y)# 原地写回但 MaxPool 不行# 必须先读完再写values[load(buf1,i-64),load(buf1,i),load(buf1,i64),...]resultmax(values)store(buf2,j,result)# 不能写回 buf1对比能融合的例子op9 op10让我们对比一个能融合的例子# 假设 op9 Add, op10 ReLUop9:yxbias ├── 输入:[2,256,56,56]├── 输出:[2,256,56,56]← 尺寸相同 └── 访问:y[i]x[i]bias op10:zrelu(y)├── 输入:[2,256,56,56]├── 输出:[2,256,56,56]← 尺寸相同 └── 访问:z[i]relu(y[i])← 一对一可以融合# 融合后fused:z[i]relu(x[i]bias)为什么能融合迭代空间相同访问模式简单一对一可以原地操作没有复杂依赖总结op1 (BatchNorm ReLU) vs op2 (MaxPool2D) 不能融合维度op1 - op2能否融合迭代空间1,605,632 - 401,408 (4:1)不匹配访问模式顺序写 - 窗口读9 个位置不兼容输出尺寸[112, 112] - [56, 56]不同原地操作can_inplaceFalse不支持数据依赖一对多每个输入被多个输出使用复杂能融合的典型模式模式特点示例Pointwise - Pointwise一对一映射Add ReLUBatchNorm - ReLU顺序操作BN ReLUElementwise ops相同形状Mul Add不能融合的典型模式模式原因示例Reduce - Pointwise尺寸改变MaxPool Conv(就是这个)Pointwise - Reduce访问模式不同Conv MaxPool外部 Kernel已优化Conv BN如何验证方法 1: 查看 IR 文件# 搜索融合节点grepFusedSchedulerNodeir_post_fusion.txt# 如果 op1 和 op2 融合了你会看到# fused_op1_op2: FusedSchedulerNode([op1, op2])# 但实际上它们是分开的# op1: SchedulerNode(ComputedBuffer)# op2: SchedulerNode(ComputedBuffer)方法 2: 使用分析工具python analyze_fusion_diff.py# 输出会显示# ✓ 找到 X 个融合节点# ✓ 但 op1 和 op2 不在其中方法 3: 查看 pre-fusion vs post-fusion# 如果融合了post-fusion 中会少一个节点# 但这里 op1 和 op2 在两个文件中都存在diffir_pre_fusion.txt ir_post_fusion.txt|grep-A5op1\|op2能否强制融合理论上可以但不推荐# 如果强制融合需要1.在 op1 中生成所有1,605,632个元素2.每4个 op1 输出对应1个 op2 输出3.在融合的 kernel 中插入复杂的窗口读取逻辑4.处理边界条件和同步# 结果-代码复杂度暴增-寄存器压力增加-可能反而变慢正确做法让它们分开op1 (BatchNorm ReLU) 已经融合了很好op2 (MaxPool) 单独执行使用硬件优化的 kernel中间结果 buf1 通过 L2 cache 传递开销很小关键要点op1 和 op2 不融合是正确的决策MaxPool 的复杂访问模式是主要原因迭代空间不匹配4:1无法克服分开执行反而更高效这是 PyTorch Inductor 的智能决策不是所有相邻操作都应该融合