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The development repository of DeepLink-org/DIOPI

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DeepLink-org/DIOPI.dev

 
 

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介绍

DIOPI-设备无关算子接口(Device-Independent Operator Interface, DIOPI)在框架和芯片计算库之间定义了统一的标准接口。 旨在训练框架和人工智能芯片之间定义了一套计算契约,良好的函数抽象使得上(框架)下(芯片)两层在适配工程实施时能有效地解耦。 基于这套契约训练框架和人工智能芯片可以独立开发,并将下层芯片适配的工作复用到不同的训练框架适配中去,可降低芯片+框架的适配成本,保障算子实现正确性。

其主要的核心功能如下:

  1. 提供300+个标准算子接口,包含LLaMa大模型算子接口。涵盖了大模型、分类、检测、分割及姿态估计等多个领域深度学习模型所需训练算子。
  2. 提供统一的标准算子接口,接入7款硬件芯片。是训练框架和硬件芯片的“桥梁”,降低训练框架和硬件芯片之间的适配成本,创造更好的国产训练生态。
  3. 提供标准测试套件,支持11000+个常见算子测例,为硬件芯片实现的算子库提供调试验证功能。

结构说明

结构

DIOPI主要包含以下几个组件:

  • proto:声明了一套运行时函数接口(diopirt)和标准算子接口(function)。
  • impl:对接硬件芯片。硬件厂商可在其中使用硬件软件栈提供的计算接口,实现算子功能。其使用 proto/include/diopi/diopirt.h 提供的接口实现 proto/include/diopi/functions.h 声明的标准算子, 并编译为 libdiopi_impl.so 动态库。
  • diopi_test:用于保证算子功能正确性。实现 proto/include/diopi/diopirt.h 声明基础运行时函数,并调用 libdiopi_impl.so 进行测试验证。
  • adaptor:用于提供辅助功能函数。目前提供的功能包括自动类型转换、内存分布转换等。

Quick Start

仓库下载

如需在硬件芯片中进行计算接口算子实现,可进行以下步骤(具体参考 README)。

  1. 需下载 DIOPI仓库,可使用命令:

    git clone https://github.com/DeepLink-org/DIOPI.git
    

    如遇到权限问题,可以参考FAQ-权限问题

算子编译

  1. 在设备相关目录下提供相应的编译文件,通过脚本进行编译, 以cuda为例:
    cd impl && sh scripts/build_impl.sh torch
    
    或者参考以下命令示例编译 impl:
    cd impl && mkdir build && cd build && cmake .. -DIMPL_OPT=torch && make -j32
    

更新基准数据

  1. 进入python目录,生成基准数据(需准备 nv 机器和 pytorch2.0 环境)
    cd python && python main.py --mode gen_data
    
    如需指定模型:
    python main.py --mode gen_data --model_name xxx
    
    其中支持的模型名和对应的算子可以通过如下命令获得:
    python main.py --get_model_list
    
    如果想只生成某一个算子的测例可以使用如下命令, 以add系列的算子为例:
    python main.py --mode gen_data --fname add
    

校验算子

  1. 将生成的基准数据拷贝到芯片机器上,执行以下命令验证算子:

    python main.py --mode gen_case  # 生成pytest测例
    python main.py --mode run_test  # 执行测试
    

    如需指定模型,以resnet50为例(需要生成resnet50基准数据):

    python main.py --mode gen_case --model_name resnet50
    python main.py --mode run_test --model_name resnet50
    

    如需指定某个算子, 以add为例:

    python main.py --mode gen_case --fname add
    python main.py --mode run_test
    

    如需过滤不支持的数据类型以及部分测试使用nhwc格式张量(如跳过float64以及int64测例):

    python main.py --mode gen_case --nhwc
    python main.py --mode run_test --filter_dtype float64 int64
    

    可以查看diopi_test Readme 了解更详细的设置

  2. 验证结果分析

    collecting ... collected 1 items
    
    gencases/diopi_case/test_diopi_add_add.py::TestMdiopiSaddFadd::test_add_0 PASSED [100%]
    

    如需输出HTML格式报告:

    pip install pytest-testreport
    python main.py --mode run_test --html_report
    

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