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oneDNN Graph Compiler: A Hybrid Approach for High-Performance Deep Learning Compilation


Core Concepts
oneDNN Graph Compiler employs a hybrid approach combining compiler optimization and expert-tuned kernels to generate high-performance code for deep neural network graphs.
Abstract
Rapid development of deep learning models and hardware support has shifted workload characteristics. Accelerating compute-intensive operations alone does not fully exploit AI hardware performance potential. oneDNN Graph Compiler addresses challenges like low-precision computation and memory buffer reuse. Experimental results show significant performance gains over existing libraries on Intel Xeon Scalable Processors. Detailed optimization techniques include low-precision computation, constant weight optimization, and fusion of graph operations. Graph IR optimization transforms the graph for optimized code generation. Tensor IR optimization focuses on reducing tensor size and optimizing memory buffer usage.
Stats
"Experimental results demonstrate significant performance gains over existing tensor compiler and primitives library for performance-critical DNN computation graphs and end-to-end models on Intel Xeon Scalable Processors." "The weight sizes for MLP are from the MLPerf DLRM model, and the sequence length and hidden size choices for MHA are from Bert models."
Quotes
"Various compiler techniques for loop parallelization and transformation trying to reach performance parity with the expert-tuned implementation have been explored using MLIR as an internal representation." "oneDNN Graph Compiler applies domain-specific expert knowledge to an automated compilation process and achieves comparable performance."

Key Insights Distilled From

by Jianhui Li,Z... at arxiv.org 03-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2301.01333.pdf
oneDNN Graph Compiler

Deeper Inquiries

어떻게 oneDNN Graph Compiler는 일반성과 성능 최적화 사이의 균형을 유지하나요?

oneDNN Graph Compiler는 성능 최적화를 위해 특정 하드웨어 디바이스에 최적화된 템플릿과 마이크로커널을 사용하여 전문가 수준의 코드를 생성합니다. 이를 통해 일반성을 희생하지 않으면서도 특정 하드웨어 디바이스에서 최상의 성능을 달성할 수 있습니다. 또한, Graph IR과 Tensor IR을 통해 그래프 수준과 텐서 수준의 최적화를 조합하여 도메인 특화 최적화 문제에 집중합니다. 이러한 접근 방식은 일반성을 유지하면서도 성능을 극대화하는 데 중점을 두고 있습니다.

What are the implications of the shift in workload characteristics on the future development of deep learning compilers

현재의 DL 워크로드 특성 변화가 딥러닝 컴파일러의 미래 발전에 미치는 영향은 무엇인가요? DL 워크로드 특성의 변화는 딥러닝 컴파일러의 발전에 중요한 영향을 미칩니다. 이제는 몇 가지 집중적인 연산이 아닌 여러 분산된 DNN 연산으로 이루어진 넓은 범위의 작업이 필요합니다. 이러한 변화로 인해 컴파일러는 더 복잡한 최적화를 수행해야 하며, 메모리 바운드 연산의 비중이 증가하고 있습니다. 또한, 저정밀도 연산, 그래프 연산의 효율적인 퓨전, 메모리 레이아웃 최적화 등과 같은 도메인 특화 최적화에 더욱 집중해야 합니다. 이러한 변화는 딥러닝 컴파일러가 더욱 세밀하고 효율적인 최적화를 수행해야 함을 시사합니다.

How can the techniques used in oneDNN Graph Compiler be applied to optimize other types of computational graphs beyond deep learning models

oneDNN Graph Compiler에서 사용된 기술을 어떻게 활용하여 딥러닝 모델 이외의 다른 유형의 계산 그래프를 최적화할 수 있을까요? oneDNN Graph Compiler에서 사용된 기술은 다른 유형의 계산 그래프를 최적화하는 데 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 텐서 컴파일러의 접근 방식은 계산 그래프를 텐서 연산으로 내부적으로 표현하고, 중첩된 다중 수준 루프로 처리합니다. 이러한 방식은 다양한 유형의 계산 그래프에 적용될 수 있으며, 컴파일러 최적화 및 템플릿 기반의 코드 생성을 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 또한, 그래프 수준 최적화와 텐서 수준 최적화를 조합하여 다른 유형의 계산 그래프에 대한 효율적인 코드 생성과 최적화를 달성할 수 있습니다.
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