从年初到现在，生成式 AI 发展迅猛。但很多时候，我们又不得不面临一个难题：如何加快生成式 AI 的训练、推理等，尤其是在使用 PyTorch 的情况下。
本文 PyTorch 团队的研究者为我们提供了一个解决方案。文章重点介绍了如何使用纯原生 PyTorch 加速生成式 AI 模型，此外，文章还介绍了 PyTorch 新功能，以及如何组合这些功能的实际示例。
结果如何呢？PyTorch 团队表示，他们重写了 Meta 的「分割一切」 (SAM) 模型，从而使代码比原始实现快 8 倍，并且没有损失准确率，所有这些都是使用原生 PyTorch 进行优化的。
博客地址：https://pytorch.org/blog/accelerating-generative-ai/
在阅读本文后，你将会获得以下的了解：
PyTorch 原生特性所带来的吞吐量增加以及减少的内存开销。
有关此研究的更多信息，请参考Meta提出的SAM。详细文章可在「CV不存在了？Meta发布「分割一切」AI模型，CV或迎来GPT-3时刻」中找到
接下来，我们将介绍SAM的优化过程，包括性能分析、瓶颈识别，以及如何将这些新功能整合进PyTorch以解决SAM所面临的问题。此外，我们还会介绍PyTorch的一些新特性，包括torch.compile、SDPA、Triton kernels、Nested Tensor以及semi-structured sparsity（半结构化稀疏）
内容的逐层深入，本文最后将介绍快速版 SAM。对于感兴趣的读者，可以前往 GitHub 下载。此外，通过使用 Perfetto UI 对这些数据进行了可视化，以展示 PyTorch 各项特性的应用价值
GitHub 地址：https://github.com/pytorch-labs/segment-anything-fast 可以找到这个项目的源代码
该研究指出，本文使用的SAM基线数据类型为float32 dtype，批处理大小为1，并使用PyTorch Profiler来查看核心追踪的结果如下：
本文发现 SAM 有两个地方可以优化：
第一个是对 aten::index 的长调用，这是由张量索引操作（例如 []）产生的底层调用导致的。然而实际上 GPU 花费在 aten::index 上的时间相对较低，原因在于 aten::index 在启动两个内核的过程中，两者之间发生了阻塞 cudaStreamSynchronize。这意味着 CPU 会等待 GPU 完成处理，直到启动第二个内核。因而为了优化 SAM，本文认为应该致力于消除导致空闲时间的阻塞 GPU 同步。
第二个问题是在矩阵乘法中，SAM花费了大量的GPU时间（如图所示的深绿色部分），这在Transformers模型中非常普遍。如果我们能够减少SAM模型在矩阵乘法上的GPU时间，那么我们就能够显着提高SAM的速度
接下来，我们将以SAM的吞吐量（img/s）和内存开销（GiB）来建立基准。然后就是优化过程
需要进行改写的句子是：Bfloat16 半精度（加上GPU 同步和批处理）
为了解决上述问题，即减少矩阵乘法所需的时间，本文转向bfloat16。 bfloat16是常用的半精度类型，通过降低每个参数和激活的精度，能够节省大量的计算时间和内存
将填充类型替换为bfloat16
此外，本文发现有两个位置可以进行优化，以移除GPU 同步
具体来说，根据上图更容易理解，该研究发现在SAM的图像编码器中，有两个变量q_coords和k_coords充当坐标缩放器，这些变量都在CPU上进行分配和处理。然而，一旦这些变量用于在rel_pos_resized中建立索引，索引操作会自动将这些变量移动到GPU上，从而导致GPU同步的问题。为了解决这个问题，该研究指出可以使用torch.where函数重写这部分内容来解决问题，具体如上所示
核心追踪
在对这些更改进行应用之后，我们注意到单个内核调用之间存在明显的时间间隔，特别是在小批量（这里为1）的情况下更为明显。为了更深入地了解这一现象，我们开始对批大小为8的SAM推理进行性能分析
在分析每个内核所花费的时间时，我们注意到SAM 的大部分GPU时间都用于逐元素内核和softmax 操作
现在可以看到矩阵乘法的相对开销小了很多。
将 GPU 同步和 bfloat16 优化结合在一起，SAM 性能提高了 3 倍。
在研究SAM的过程中发现了许多细小的操作。研究人员认为使用编译器来整合这些操作非常有益，因此PyTorch对torch.compile进行了以下优化
通过这些优化，该研究减少了 GPU 全局内存往返次数（roundtrips），从而加快了推理速度。我们现在可以在 SAM 的图像编码器上尝试 torch.compile。为了最大限度地提高性能，本文使用了一些高级编译技术：
核心追踪
根据结果显示，torch.compile 的表现非常出色
可以观察到 softmax 占了很大一部分时间，然后是各种 GEMM 变体。以下测量的是批大小为 8 及以上的变化。
接下来，本文又对 SDPA（scaled_dot_product_attention）进行了实验，研究的重点是注意力机制。一般来讲，原生注意力机制在时间和内存上随序列长度呈二次方扩展。PyTorch 的 SDPA 操作基于 Flash Attention、FlashAttentionV2 和 xFormer 的内存高效注意力原理构建，可以显着加快 GPU 注意力。与 torch.compile 相结合，这个操作允许在 MultiheadAttention 的变体中表达和融合一个共同的模式。经过一小部分更改后，现在模型可以使用 scaled_dot_product_attention。
核心追踪
现在可以看到内存高效的注意力内核占用了 GPU 上大量的计算时间：
使用 PyTorch 的原生 scaled_dot_product_attention，可以显著增加批处理大小。下图为批大小为 32 及以上的变化。
接下来，该研究进行了对 Triton、NestedTensor、批处理 Predict_torch、int8 量化、半结构化 (2:4) 稀疏性等操作的实验
例如本文使用自定义 positional Triton 内核，观察到批大小为 32 的测量结果。
采用 Nested Tensor 技术，并调整批大小为 32 及以上
添加量化后，批大小为 32 及以上变化的测量结果。
文章的最后是半结构化稀疏性。该研究表示，矩阵乘法仍然是需要面对的一个瓶颈。解决的办法是使用稀疏化来近似矩阵乘法。通过稀疏矩阵（即将值归零）可以使用更少的位来存储权重和激活张量。该研究将张量中哪些权重设置为零的过程称为剪枝。剪枝掉较小的权重可以潜在地减小模型大小，而不会显着损失准确率。
剪枝的方法有很多种，从完全非结构化到高度结构化都有。虽然理论上来说非结构化剪枝对精度的影响最小，但是在稀疏情况下，GPU可能会遇到显着的性能下降，尽管在进行大型密集矩阵乘法时非常高效。最近PyTorch支持的一种剪枝方法是半结构化（或2:4）稀疏性，旨在寻求平衡。这种稀疏存储方式将原始张量减少了50%，同时产生密集张量的输出。请参考下图进行说明
为了使用这种稀疏存储格式和相关的快速内核，接下来要做的是剪枝权重。本文在 2：4 的稀疏度下选择最小的两个权重进行剪枝，将权重从默认的 PyTorch（“strided”）布局更改为这种新的半结构化稀疏布局很容易。要实现apply_sparse (model)，只需要32 行Python 代码：
在稀疏度为2:4的情况下，我们观察到vit_b和批大小为32时的SAM峰值性能
最终，对这篇文章的概括如下：本文介绍了截至目前在PyTorch上实现Segment Anything的最快方法，借助官方发布的一系列新功能，本文在纯PyTorch中重新编写了原始的SAM，并且没有损失准确度
对于感兴趣的读者，可以查看原博客以获取更多信息
以上是PyTorch团队重新实现'分割一切”模型，速度比原始实现提升八倍的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
