翻譯 | 林椿眄

編輯 | 周翔

2017 年 8 月，華盛頓大學的陳天奇團隊釋出了 TVM，和 NNVM 一起組成深度學習到各種硬體的完整優化工具鏈，支援手機、CUDA、OpenCL、Metal、JavaScript 以及其它各種後端，而且使用者可以針對這些目標平臺用 Python 來進行調優。

那麼到底什麼是 TVM 呢？

陳天奇在論文（https://arxiv.org/pdf/1802.04799.pdf）中解釋到，TVM 其實是一個端到端優化堆疊，可以降低和調整深度學習工作負載，以適應多種硬體後端。TVM 的設計目的是分離演算法描述、排程和硬體介面。

此外，TVM 具備兩個優化層：計算圖優化層；具備新型排程基元的張量優化層。通過結合這兩種優化層，TVM 從大部分深度學習框架中獲取模型描述，執行高層級和低層級優化，生成特定硬體的後端優化程式碼，如樹莓派、GPU 和基於 FPGA 的專用加速器。

同一小組的劉洪亮在微博上解釋到：“TVM 可以把模型部署到不同硬體，比如群眾常問的能不能用 AMD 的 GPU，用 FPGA 怎麼搞，TVM 提供這個中間層有效解決這個問題”。

總的來說，除了比較明顯的多硬體支援，更重要的是 TVM 支援相對方便的自動調優和輕量級部署。

之後，陳天奇團隊又釋出了基於 TVM 工具鏈的深度學習編譯器 NNVM compiler O（http://www.tvmlang.org/2017/10/06/nnvm-compiler-announcement.html），支援將包括MxNet、Pytorch、Caffe2,、CoreML 等在內的深度學習模型編譯部署到硬體上並提供多級別聯合優化，速度更快，部署更加輕量級。

如今，谷歌工程師談至勳又將 TVM 向前推進了一步：支援 WebGL/OpenGL 平臺並可以在瀏覽器運。也就是說，未來你將不需要寫一行 JavaScript 程式碼，就可以把深度學習模型自動編譯生成 WebGL 並且跑在瀏覽器中 。

MxNet 的作者李沐評價到，“這是 Mxnet JavaScript frontend 往前的一大進步”。

以下是此次更新的完整內容解析：

▌OpenGL / WebGL 後端支援

TVM目前已經能夠支援多個硬體後端：CPU，GPU，移動裝置等......這次我們新增了另一個後端：OpenGL / WebGL。

OpenGL / WebGL 允許我們能夠在未安裝 CUDA 的環境中使用 GPU。目前這是在瀏覽器中使用 GPU 的唯一方式。

這個新的後端允許我們通過以下 3 種方式使用 OpenGL / WebGL：

• 本地 OpenGL：我們可以將一個深度學習模型編譯成 OpenGL，並直接在本地機器上執行，整個過程只用到了 Python。

• 帶 RPC 的WebGL：我們可以將深度學習模型編譯為 WebGL，通過 Emscripten 將其作為一個共享庫匯出，包含 JavaScript 主機程式碼和 WebGL 裝置程式碼。然後，我們可以通過 RPC 將這個共享庫部署到 TVM JavaScript 執行時間系統（runtime system）中，並在瀏覽器上執行。

• 帶靜態庫的 WebGL：我們可以將深度學習模型編譯為 WebGL，將其與 TVM JavaScript 執行時間系統相連線，並匯出整個包。然後我們就可以不需要任何依賴庫，直接在瀏覽器的網頁中執行模型。詳細流程如圖 1 所示。

我們通過 Emscripten 及其 fastcomp LLVM 後端來生成 JavaScript 後端。

圖 1

以下是 3 中使用方式的例子：

https://github.com/dmlc/nnvm/blob/master/tutorials/from_mxnet_to_we

bgl.py

▌和其他方法有什麼不同？

在瀏覽器上執行神經網路模型已經不是一件多麼新鮮的事了。Andrej Karpathy 提出的ConvNetJS，及 Google 的 DeepLearning.JS 都能夠實現這種想法。

那麼，TVM 的 WebGL 有何獨特之處呢？最大的區別就在於 TVM 的 WebGL 中操作核心是自動編譯的，而不是人工編譯的。如圖 2 所示，TVM 使用統一的 AST 來定義其核心，並將其編譯為用於不同的平臺的程式碼。

圖 2

這就意味著：

• 你不需要額外編寫大量的程式碼就可以將現有模型部署到 WebGL 上。NNVM/TVM 模型的定義對於所有的目標來說都是一樣的，因此你只需要將其編譯到新的目標中。

• 如果要新增新的作業系統核心，你只需要在 TVM 中定義一次即可，而不需要為每個目標執行一次。你也不需要知道如何編寫 GLSL 程式碼才能向 WebGL 新增新的核心，因為這一切都能夠自動生成。

▌測試基準

在這裡，我們針對一個典型的工作負載進行了基準測試：使用 resnet18 模型進行影像分類。

我使用的是一臺工作了 5 年的，配備 8 核英特爾酷睿™ i7-3610QM 處理器以及 GTX650M 顯示卡的筆記本。在基準測試中，我們從 Gluon 模型庫裡下載了 resnet18 模型，並對貓的影像進行端到端的分類。我們只測量了模型執行時間（這不包含模型/輸入/引數的載入），每個模型執行 100 次，最終得到執行時間的平均值，其結果如圖3所示。

圖3

該基準測試在 4 中不同的設定下執行的：

• CPU(LLVM)：模型被編譯到 LLVM IR 和 JIT'ed 上，因此它完全執行在 CPU 上。

• OpenCL：模型被編譯到 OpenCL 上。還有一部分的 glue code 編譯在 LLVM 上，用於設定並啟動 OpenCL 核心。然後我們在本地的機器上執行該模型。

• OpenGL：和 OpenCL 設定一樣，不過模型是被編譯到 OpenGL 上。

• WebGL：glue code 被編譯到 LLVM 平臺上，進而通過 Emscripten 的 Fastcomp LLVM 後端轉換為 Javascript。裝置的程式碼被編譯到 WebGL 平臺上，我們可以在Firefox 瀏覽器上執行該模型。

從以上得到的結果我們可以看到，TVM OpenGL 後端與 OpenCL 有相似的效能。更有意思的是，瀏覽器中的 WebGL 版本並不比桌面端的 OpenGL 執行效率慢。考慮到主機的程式碼是 JavaScript 編寫的，出現這個現象的確讓人驚訝。這可能是由於 Emscripten 生成了 asm.js，使得模型在 Firefox 瀏覽器中的執行效率得到了顯著優化。

這個更新邁出了將深度學習模型自動編譯到瀏覽器的第一步。我們會為 TVM 堆疊加入更多的優化，期待模型的效能能夠得到更多的改進。

部落格地址：

http://www.tvmlang.org/2018/03/12/webgl.html

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