From 2f6c97fe00b70a0a37dfc55d16362176a8b78aa8 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Cheerego <35982308+shanyi15@users.noreply.github.com> Date: Thu, 28 Feb 2019 15:04:47 +0800 Subject: [PATCH] Cherrypicktodev_1 (#660) * fix_windows * Final update 1.3 (#653) * thorough clean * delete_DS_Store * update_1.3 --- .../inference/build_and_install_lib_cn.rst | 14 +- .../install/compile/compile_Windows.md | 2 - .../beginners_guide/install/install_MacOS.md | 2 +- doc/fluid/release_note.rst | 135 ++++++++++++++++++ 4 files changed, 143 insertions(+), 10 deletions(-) diff --git a/doc/fluid/advanced_usage/deploy/inference/build_and_install_lib_cn.rst b/doc/fluid/advanced_usage/deploy/inference/build_and_install_lib_cn.rst index 4a655e55d..2f5489c2c 100644 --- a/doc/fluid/advanced_usage/deploy/inference/build_and_install_lib_cn.rst +++ b/doc/fluid/advanced_usage/deploy/inference/build_and_install_lib_cn.rst @@ -7,15 +7,15 @@ ------------- .. csv-table:: c++预测库列表 - :header: "版本说明", "预测库(1.2版本)", "预测库(develop版本)" + :header: "版本说明", "预测库(1.3版本)", "预测库(develop版本)" :widths: 1, 3, 3 - "cpu_avx_mkl", "`fluid_inference.tgz `_", "`fluid_inference.tgz `_" - "cpu_avx_openblas", "`fluid_inference.tgz `_", "`fluid_inference.tgz `_" - "cpu_noavx_openblas","`fluid_inference.tgz `_", "`fluid_inference.tgz `_" - "cuda8.0_cudnn5_avx_mkl", "`fluid_inference.tgz `_", "`fluid_inference.tgz `_" - "cuda8.0_cudnn7_avx_mkl","`fluid_inference.tgz `_", "`fluid_inference.tgz `_" - "cuda9.0_cudnn7_avx_mkl", "`fluid_inference.tgz `_", "`fluid_inference.tgz `_" + "cpu_avx_mkl", "`fluid_inference.tgz `_", "`fluid_inference.tgz `_" + "cpu_avx_openblas", "`fluid_inference.tgz `_", "`fluid_inference.tgz `_" + "cpu_noavx_openblas","`fluid_inference.tgz `_", "`fluid_inference.tgz `_" + "cuda8.0_cudnn5_avx_mkl", "`fluid_inference.tgz `_", "`fluid_inference.tgz `_" + "cuda8.0_cudnn7_avx_mkl","`fluid_inference.tgz `_", "`fluid_inference.tgz `_" + "cuda9.0_cudnn7_avx_mkl", "`fluid_inference.tgz `_", "`fluid_inference.tgz `_" 从源码编译 diff --git a/doc/fluid/beginners_guide/install/compile/compile_Windows.md b/doc/fluid/beginners_guide/install/compile/compile_Windows.md index e59fa254d..3454e15dc 100644 --- a/doc/fluid/beginners_guide/install/compile/compile_Windows.md +++ b/doc/fluid/beginners_guide/install/compile/compile_Windows.md @@ -77,8 +77,6 @@ * 编译**GPU版本PaddlePaddle**： - * 对于需要编译**GPU版本PaddlePaddle**的用户： - For Python2: `cmake .. -G "Visual Studio 14 2015 Win64" -DPYTHON_INCLUDE_DIR=${PYTHON_INCLUDE_DIRS} -DPYTHON_LIBRARY=${PYTHON_LIBRARY} -DPYTHON_EXECUTABLE=${PYTHON_EXECUTABLE} diff --git a/doc/fluid/beginners_guide/install/install_MacOS.md b/doc/fluid/beginners_guide/install/install_MacOS.md index cffb5386a..12fff60e6 100644 --- a/doc/fluid/beginners_guide/install/install_MacOS.md +++ b/doc/fluid/beginners_guide/install/install_MacOS.md @@ -10,7 +10,7 @@ ### 注意事项 * 可以使用`pip -V`(Python版本为2.7)或`pip3 -V`(Python版本为3.5/3.6/3.7)，确认pip/pip3版本是否满足要求 -* 默认提供的安装包需要计算机支持AVX指令集 +* 默认提供的安装包需要计算机支持AVX指令集和MKL ## 选择CPU/GPU diff --git a/doc/fluid/release_note.rst b/doc/fluid/release_note.rst index e7883aaae..4479462d9 100644 --- a/doc/fluid/release_note.rst +++ b/doc/fluid/release_note.rst @@ -2,6 +2,141 @@ 版本说明 ============== +Paddle Fluid v1.3 +########################## + +重要更新 +========= +* 统一Executor和ParallelExecutor接口，用户只需通过CompiledProgram将单卡模型转化多卡模型，并利用Executor进行训练或者预测。 +* 正式发布AnalysisConfig 预测接口，支持计算图分析、算子融合等优化，并支持利用 Intel MKLDNN、Nvidia TensorRT 子图引擎等第三方库的加速. +* 模型库新增发布PaddlePaddle视频模型库，提供5个视频分类经典模型以及适合视频分类任务的通用骨架代码，用户可一键式高效配置模型完成训练和评测。 +* 新增支持NLP语义表示BERT模型，支持多机多卡训练，支持混合精度训练，训练速度对比主流实现提升50%+，提供完整部署示例。 +* 大规模稀疏参数服务器Benchmark发布， CPU多机异步训练发布显著提升点击率预估任务IO吞吐的built-in reader，多机多卡训练性能多方面提升。 + +基础框架 +========== +* 安装 + * 新增Linux和MacOS下的中文版本辅助安装脚本，提供交互式安装方式，协助用户在复杂环境下快速完成PaddlePaddle安装。 + * Windows支持优化：新增cuda8，cudnn7的GPU支持，新增AVX指令集、MKLDNN、mnist数据集支持。修复Windows加载Linux/Mac下同版本paddle训练模型的问题。 +* 增加动态图基础功能 + * 动态图tracer、 autograd、python Layer/PyLayer，动态图支持MLP、GAN、ptbRNN、Resnet模型，动态图支持Optimizer、GPU训练。 +* Executor和ParallelExecutor接口优化 + * 对Executor和ParallelExecutor接口进行统一，用户只需通过CompiledProgram将单卡模型转化多卡模型，并利用Executor进行训练或者预测。 + * ParallelExecutor优化 + 对MultiDevSSAGraphBuilder进行重构，使得MultiDevSSAGraphBuilder更易扩展。 + 去除ParallelExecutor中的设备锁，提升ParallelExecutor多卡调度性能。 +* 中间表达IR和Pass方面的优化 + * 完善C++ IR graph的python接口以及C++ IR pass的python接口。 + * 在framework.py中新增IRGraph类，为在Python层编写IR Pass做准备。 + * 新增支持网络无锁更新的Pass。 + * 新增QuantizationTransformPass，此为Quantization Aware Training量化模式训练前的图修改操作部分。 +* 内存和显存方面的优化 + * 新增支持在编译时加入 Jemalloc 作为动态链接库，提升内存管理的性能，降低基础框架内存管理开销 + *新增memory optimize，inplace pass, memory pool early deletion等显存优化策略。 + * 新增支持网络无锁更新的Pass。 + * 新增QuantizationTransformPass，此为Quantization Aware Training量化模式训练前的图修改操作部分。 +* Operator整体层面的优化 + * 每个op在执行前只做一次scope查询，减少读写锁操作（原来需要做1~5次scope查询） + * 新增Temporary Allocator，减少op中的同步操作 + * 新增py_func operator，支持python op接入，用户可以借助py_func Operator快速实现所需要的特有操作 +* 重构DDim，Variable Type等，降低基础框架调度开销。 +* INTEL FP32计算相关优化 + * 优化density_prior_box operator，单op四线程提速3倍。 + * 优化Stack operator，单op提速16倍。 + * 开发Transpose，Concat和Conv3d三个基于MKLDNN的kernel。 + * 修复lrn operator中MKLDNN kernel精度bug，同时单op提速1.3倍。 + * 修复MKLDNN初始化占用5G内存的问题，目前初始化占用500MB。 + * 减少从MKLDNN OP kernel到非MKLDNN OP kernel时不必要的reorder。 +* 完善CPU JitKernel + * sequence pooling 的jitkernel，纯op提升2倍。 + * softmax 的jitkernel，纯op提升2倍，同时使得Bert模型CPU预测提升26%。 + * 常见的基本逻辑：向量的每个元素求平方kVSquare、矩阵乘法kMatMul、向量的最大值kHMax、向量所有元素的和kHSum。 + +预测引擎 +========== + +服务器预测 ++++++++++++ +* 正式发布AnalysisConfig 预测接口，支持计算图分析、算子融合等优化，并支持利用 Intel MKLDNN、Nvidia TensorRT 子图引擎等第三方库的加速。 +* 预发布 intel CPU上的 预测 INT8 离线量化方案 + * 开发Conv2D，Pool2D，Quantize，Dequantize四个基于MKL-DNN的INT8 kernel。 + * 预发布Calibration的3个核心Python API（paddle.fluid.contrib.Calibrator）。 + * 开发Calibration工具，保证FP32和INT8的精度在ResNet-50和MobileNet-V1在ImageNet验证数据集上相差在1%内。 + * 支持Intel Xeon CascadeLake Server（VNNI指令）及Intel Xeon SkyLake Server，性能提升约为1.33倍。 +* CPU预测速度提升 + * fuse sequence pooling concatop，支持N (<200)个sequence_pooling op concat起来组成一个新op，整体使得seqpool模型 CPU预测提升56%。 + * fuse 连续重复的fc op为一个大op，使得seqpool模型CPU预测速度提升15%。 + * fuse 逻辑为 $$((X * Y).^2 - (X.^2 * Y.^2) ) .* scalar$$ 的op组合 , 使得seqpool模型CPU预测速度提升8.2%。 + * 针对输入tensor元素个数为1的情况，优化compare_op的CPU Kernel。 +* 新增Paddle-TRT 对Calibration INT8的支持，GPU预测速度提升 + * 模型VGG，Resnet50上预测速度达到了Paddle-TRT float32的两倍性能。 + * 模型VGG，Resnet50在imagenet数据集上测试，精度下降0.3%以内。 +* 算子融合 + * 增加 fc和 con 相关两个 fuse，作用于 conv_op CUDNN kernel。 + * 新增Conv+Affine Channel的融合pass，Faster RCNN运行的性能提升26.8%。 + * 新增Transpose+Flatten+Concat 融合pass，MobilenetSSD模型性能提升15%。 + * 实现beam_search operator的CUDA Kernel，并且将相应的top-k、elementwise_add、reshape、log计算融合到beam_search operator中。 +* 功能完善及易用性提升 + * 新增C++ IR graph的Python接口。 + * 新增预测库的Python接口。 + * 服务端预测支持从内存加载模型。 +* 其他 + * 删除legacy V2代码。从1.3版本起，不再支持V1&V2老版本功能。 + * 修复Paddle-TRT elementwise-mul模型运行出现问题的bug。 + * 修复Paddle-TRT trt_engine stream多个连续输入情况下模型输出结果异常的bug。 + +移动端预测 ++++++++++++ +* 效率优化，常见模型预测速度提升 + * int8预测支持dequantize和其他op（batch normalization/relu/elementwise add）进行自动kernel融合。 + * transpose2 operator对于shuffle channel操作进行优化。 + * gru operator使用neon指令进行优化，并针对batch size为1时进行优化。 + * 优化和实现pooling，支持任意的padding。 + * 优化和实现batch normalization、softmax、elementwise add。 +* 新增支持多个输入和多个输出的模型预测。 +* 新增实现prelu6 operator、cast operator、top_k operator。 +* 修复int8 offline量化溢出结果不对的问题。 +* 修复winograd实现在输入feature map的height和width不相等时结果可能为0的bug。 + +模型建设 +========== +* addleCV 智能视觉 + * 新增发布PaddlePaddle视频模型库，包括五个视频分类模型：Attention Cluster、NeXtVLAD、LSTM,、stNet、TSN。提供适合视频分类任务的通用骨架代码，包括数据读取和预处理、训练和预测、网络模型以及指标计算等多个模块。用户根据需要添加自己的网络模型，直接复用其他模块的代码，快速部署模型。 + * 新增支持目标检测Mask R-CNN模型，效果与主流实现打平。 + * 语义分割DeepLabV3+模型，depthwise_conv op融合，显存优化，显存占用对比上一版本减少50%。 +* PaddleNLP 智能文本处理 + * 新增支持NLP语义表示BERT模型，支持多机多卡训练，支持混合精度训练，训练速度对比主流实现提升50%+，提供完整部署示例。 + * 机器翻译Transformer模型优化解码计算，decoder中加入对encoder output计算结果的cache，预测速度提升一倍。 +* PaddleRec 智能推荐 + * Sequence Semantic Retrieval 新增单机多线程、单机多卡运行示例，添加预测功能、数据预处理优化，完善部署示例。 + * GRU4Rec新增负采样功能，使用bpr loss和cross entropy loss的效果与原作打平。 + +分布式训练 +=========== +* 大规模稀疏参数服务器Benchmark发布 + * 测试真实业务场景下，特征规模百亿、样本平均特征数1k的点击率预估任务，在batch=512情况下，100worker加速比95.0，吞吐量1.56M/s 。 +* CPU多机异步训练 + * 发布面向点击率预估任务的built-in reader，Criteo数据集下IO总吞吐提升1300%。 +* GPU多机多卡水平扩展性能提升 + * 新增并行模式：PG（ParallelGraph）、MP（Multi-Process），独立GPU卡之间的计算，提升性能同时，不影响模型精度。 + * 在ResNet50模型，单机8卡V100下，PG, MP模式提升训练性能30%以上；4机32卡，PG模式提速46%，MP模式提速60%。 + * 在BERT模型，8卡V100下，PG, MP模式提升训练性能26%。 + * Multi-Process模式相比Parallel-Graph模式对Reader速度敏感度不高。 +* GPU多机多卡垂直扩展性能提升 + * 新增功能：fp16和混合精度训练 + * Fp16单机单卡加速情况：ResNet50提速约87%，BERT提速约70%。 + * BERT同时开启PG和混合精度，单机8卡下单位时间吞吐提升120%。 + * ResNet50同时开启混合精度训练和MP模式，在V100单机8卡、4机32卡下，单位时间吞吐提升100%。 +* 典型模型收敛速度优化 + * 新增功能：动态Batch Size，动态Image Resize方法。 + * Resnet50 on Imagenet数据集：训练收敛轮数下降为标准训练方法的1/3左右。 + +VisualDL +========== +* VisualDL graph支持Paddle fluid保存的模型可视化展示。 + + + Paddle Fluid v1.2 ########################## -- GitLab