From 9a86f27af0ec3fa2e609b24b95a17e2c883a8a24 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Yibing Liu Date: Tue, 14 May 2019 21:16:25 +0800 Subject: [PATCH] Add lod specs (#848) * Add lod specs * Update op notes * Update lod specs --- .../development/new_op/op_notes.md | 54 ++++++++++++++++++- 1 file changed, 53 insertions(+), 1 deletion(-) diff --git a/doc/fluid/advanced_usage/development/new_op/op_notes.md b/doc/fluid/advanced_usage/development/new_op/op_notes.md index 77f9c530f..987495e7e 100644 --- a/doc/fluid/advanced_usage/development/new_op/op_notes.md +++ b/doc/fluid/advanced_usage/development/new_op/op_notes.md @@ -6,7 +6,7 @@ Fluid中所有的Op都继承自`OperatorBase`，且所有的Op都是无状态的 Op的核心方法是Run，Run方法需要两方面的资源：数据资源和计算资源，这两个资源分别通过`Scope`和`Place`获取。框架内部有一个全局的`DeviceContextPool`，用来记录`Place`和`DeviceContext`之间的对应的关系，即每个`Place`有且仅有一个`DeviceContext`与之对应，`DeviceContext`中存放了当前设备的计算资源。比如对于GPU，这些资源包括`cudnn_handle`、`cublas_handle`、`stream`等，**Op内部所有的计算（数据拷贝和CUDA Kernel等）都必须在`DeviceContext`中进行**。 -Fluid框架的设计理念是可以在多种设备及第三方库上运行，有些Op的实现可能会因为设备或者第三方库的不同而不同。为此，Fluid引入了OpKernel的方式，即一个Op可以有多个OpKernel，这类Op继承自`OperatorWithKernel`，这类Op的代表是conv_op，conv_op的OpKerne有：`GemmConvKernel`、`CUDNNConvOpKernel`、`ConvMKLDNNOpKernel`，且每个OpKernel都有double和float两种数据类型。不需要OpKernel的代表有`WhileOp`等。 +Fluid框架的设计理念是可以在多种设备及第三方库上运行，有些Op的实现可能会因为设备或者第三方库的不同而不同。为此，Fluid引入了OpKernel的方式，即一个Op可以有多个OpKernel，这类Op继承自`OperatorWithKernel`，这类Op的代表是conv_op，conv_op的OpKernel有：`GemmConvKernel`、`CUDNNConvOpKernel`、`ConvMKLDNNOpKernel`，且每个OpKernel都有double和float两种数据类型。不需要OpKernel的代表有`WhileOp`等。 Operator继承关系图： ![op_inheritance_relation_diagram](../../pics/op_inheritance_relation_diagram.png) @@ -195,6 +195,58 @@ The following device operations are asynchronous with respect to the host: 更多内容可参考：[Asynchronous Concurrent Execution](https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/#asynchronous-concurrent-execution)，[API synchronization behavior](https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-runtime-api/api-sync-behavior.html#api-sync-behavior) +### 9. LoD 在 Op 内部的传导规范 + +[LoD](https://github.com/PaddlePaddle/FluidDoc/blob/develop/doc/fluid/design/concepts/lod_tensor.md) 是 Paddle Fluid 框架用来表示变长序列数据的属性，除了仅支持输入是 padding data 的 Op 外，所有 Op 的实现都要考虑 LoD 的传导问题。 + +根据 OP 的计算过程中是否用到 LoD，我们可以将涉及到 LoD 传导问题的 OP 分为两类: LoD-Transparent 与 LoD-Based。 + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
类型特点示例
LoD-Transparent 计算过程不依赖 LoD，输入是否有 LoD 不会影响计算的结果，通常是 position-wise 的计算 conv2d_op、batch_norm_op、dropout_op 等
LoD-Based 计算以序列为单位， 计算过程依赖 LoD lstm_op、gru_op、sequence_ops 等
+ +这两类 OP 的 LoD 传导需要考虑前向和反向两个过程。 + +#### 前向传导 + +在前向传导过程，与输入的 LoD 相比较，Op 输出的 LoD 可能出现不变、改变和消失这三种情况： + + - 不变：适用于所有的 LoD-Transparent OP 与部分的 LoD-Based OP。可以在`InferShape` 中调用 `ShareLod()` 直接将输入 Var 的 LoD 共享给输出 Var, 可参考 [lstm_op](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/a88a1faa48a42a8c3737deb0f05da968d200a7d3/paddle/fluid/operators/lstm_op.cc#L92); 如果有多个输入且都可能存在 LoD 的情况，通常默认共享第一个输入, 例如 [elementwise_ops forward](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/5d6a1fcf16bcb48d2e66306b27d9994d9b07433c/paddle/fluid/operators/elementwise/elementwise_op.h#L69)； + + - 改变：适用于部分 LoD-Based OP。在实现 OpKernel 时需考虑输出 LoD 的正确计算，真实的 LoD 在前向计算结束后才能确定，此时仍需要在`InferShape` 中调用 `ShareLod()`，以确保CompileTime 时对 LoD Level 做了正确的传导，可参考 [sequence_expand_op](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/565d30950138b9f831caa33904d9016cf53c6c2e/paddle/fluid/operators/sequence_ops/sequence_expand_op.cc)； + + - 消失：适用于输出不再是序列数据的 LoD-Based OP。此时不用再考虑前向的 LoD 传导问题，可参考 [sequence_pool_op](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/paddle/fluid/operators/sequence_ops/sequence_pool_op.cc)； + +其它重要的注意事项： + + - 实现 LoD-Based OP 时，需要处理好 LoD 传导的边界情况，例如对长度为零的输入的支持，并完善相应的单测，单测 case 覆盖空序列出现在 batch 开头、中间和末尾等位置的情况，可参考 [test_lstm_op.py](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/4292bd8687ababc7737cffbddc0d38ead2138c00/python/paddle/fluid/tests/unittests/test_lstm_op.py#L203-L216) + + - 对 LoD Level 有明确要求的 OP，推荐的做法是在 `InferShape` 中即完成 LoD Level的检查，例如 [sequence_pad_op](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/4292bd8687ababc7737cffbddc0d38ead2138c00/paddle/fluid/operators/sequence_ops/sequence_pad_op.cc#L79)。 + + +#### 反向传导 + +通常来讲，OP 的某个输入 Var 所对应的梯度 GradVar 的 LoD 应该与 Var 自身相同，所以应直接将 Var 的 LoD 共享给 GradVar，可以参考 [elementwise ops 的 backward](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/a88a1faa48a42a8c3737deb0f05da968d200a7d3/paddle/fluid/operators/elementwise/elementwise_op.h#L189-L196) + + ## Op性能优化 ### 1.第三方库的选择 在写Op过程中优先使用高性能（如cudnn、mkldnn、mklml、eigen等）中提供的操作，但是一定要做benchmark，有些库中的操作在深度学习任务中可能会比较慢。因为高性能库（如eigen等）中提供的操作为了更为通用，在性能方面可能并不是很好，通常深度学习模型中数据量较小，所以有些情况下可能高性能库中提供的某些操作速度较慢。比如Elementwise系列的所有Op（前向和反向），Elementwise操作在模型中调用的次数比较多，尤其是Elementwise_add，在很多操作之后都需要添加偏置项。在之前的实现中Elementwise_op直接调用Eigen库，由于Elementwise操作在很多情况下需要对数据做Broadcast，而实验发现Eigen库做Broadcast的速度比较慢，慢的原因在这个PR[#6229](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/pull/6229)中有描述。 -- GitLab