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昇思MindSpore进阶教程--使能图算融合

news 2025/7/2 15:40:24

大家好，我是刘明，明志科技创始人，华为昇思MindSpore布道师。
技术上主攻前端开发、鸿蒙开发和AI算法研究。
努力为大家带来持续的技术分享，如果你也喜欢我的文章，就点个关注吧

正文开始

图算融合是MindSpore特有的网络性能优化技术。它可以通过自动分析和优化现有网络计算图逻辑，并结合目标硬件能力，对计算图进行计算化简和替代、算子拆分和融合、算子特例化编译等优化，以提升设备计算资源利用率，实现对网络性能的整体优化。相比传统优化技术，图算融合具有多算子跨边界联合优化、与MindSpore AKG（基于Polyhedral的算子编译器）跨层协同、即时编译等独特优势。另外，图算融合只需要用户打开对应配置后，整个优化过程即可自动完成，不需要网络开发人员进行其它额外感知，使得用户可以聚焦网络算法实现。
图算融合的适用场景包括：

对网络执行时间具有较高性能要求的场景；
通过拼接基本算子实现自定义组合算子，并希望对这些基本算子进行自动融合，以提升自定义组合算子性能的场景。

使用方法

当前图算融合优化默认关闭状态，我们只需在训练脚本中为context指定参数enable_graph_kernel=True即可启用图算融合：

import mindspore as ms
ms.set_context(enable_graph_kernel=True)

样例脚本

为了说明图算融合优化场景，我们构造了一个简单网络MyNet, 包含一个乘法和加法计算。在打开图算融合进行优化之后，这两个计算便会自动合成一个融合算子:

import numpy as np
import mindspore as ms
from mindspore.nn import Cell
import mindspore.ops as opsms.set_context(mode=ms.GRAPH_MODE, device_target="GPU")
# save graph ir to view fusion detail.
ms.set_context(save_graphs=2)
# enable graph kernel optimization.
ms.set_context(enable_graph_kernel=True)class MyNet(Cell):def construct(self, x):a = ops.mul(x, 2.0)res = ops.add(a, 1.0)return resx = np.ones((4, 4)).astype(np.float32) * 0.5
net = MyNet()
result = net(ms.Tensor(x))
print("result: {}".format(result))

该计算图的融合结果如图1所示，其中左图为未使能图算融合时的对应计算图，右图为使能图算融合后的对应计算图。可以看到该网络中的加法和乘法被融合成一个算子。该融合过程可以通过查看中间IR，或者通过Profiling等工具跟踪算子执行过程进行验证。

在这里插入图片描述

自定义组合算子

基于图算融合技术，用户可以很方便地实现高性能的自定义组合算子。其主要流程为：

在脚本中用基本算子组合的方式实现自定义算子定义和使用；
打开图算融合配置；
图算融合对自定义组合算子中的基本算子自动进行算子融合，并生成高性能融合算子。

相比其它自定义算子方式，这种方式具有对框架无侵入、简单易用等优点。

样例脚本

我们构造一个简单网络MyNet，并在其中使用了自定义算子MyOp。代码样例如下:

import numpy as np
import mindspore as ms
from mindspore.nn import Cell
import mindspore.ops as opsms.set_context(mode=ms.GRAPH_MODE, device_target="GPU")
# enable graph kernel optimization.
ms.set_context(enable_graph_kernel=True)class MyOp(Cell):""" my first custom OP composited by basic OPs """def construct(self, x, y):a = ops.sub(x, y)return ops.mul(a, x)class MyNet(Cell):def __init__(self):super(MyNet, self).__init__()self.my_op = MyOp()def construct(self, x, y):a = ops.mul(x, 2.0)b = ops.pow(a, 3.0)res = self.my_op(b, y)return resx = np.ones((4, 4)).astype(np.float32) * 0.2
y = np.ones((4, 4)).astype(np.float32) * 0.3
net = MyNet()
result = net(ms.Tensor(x), ms.Tensor(y))
print("result: {}".format(result))

该计算图的融合结果如图2所示，其中左图为未使能图算融合时的对应计算图，右图为使能图算融合后的对应计算图。可以看到不仅自定义算子MyOp中的基本算子进行了融合，并且与主图中的其他算子也进行了更大范围融合。该融合过程可以通过查看中间IR，或者通过Profiling等工具跟踪算子执行过程进行验证。
在这里插入图片描述