Canvas：神經網路中端到端的核心架構搜尋

核心概念

本文提出了一種新的神經網路核心架構搜尋方法 KAS，並開發了一個名為 Canvas 的端到端框架，用於自動搜尋高效能且高準確度的 CNN 核心。Canvas 使用細粒度原語庫隨機生成候選核心，並透過形狀匹配和約束求解器來確保合法性，最後透過實驗評估核心在運行時間和準確度方面的表現。實驗結果顯示，Canvas 能夠在保持可接受準確度的同時，顯著提升模型的運行速度和壓縮模型大小。

摘要

Canvas：神經網路中端到端的核心架構搜尋

本研究旨在解決神經網路高效能和高準確度的需求，提出了一種新的核心架構搜尋方法 KAS，並開發了一個名為 Canvas 的端到端框架，用於自動搜尋高效能且高準確度的 CNN 核心。

Canvas 使用細粒度原語庫作為構建塊，並採用隨機採樣的方式生成候選核心。為了確保生成的核心的合法性，Canvas 使用了形狀匹配求解器和約束求解器來處理動態變數。此外，Canvas 還採用了多種剪枝技術來提高搜尋效率。
細粒度原語庫
Canvas 的原語庫包含三種類型的原語：

**重排原語：**用於在張量的不同通道和空間維度之間進行靈活的數據重排，例如 Group、Shift 和 Unfold。
**算術原語：**包括神經網路中常用的算術運算符，例如全連接層（FC）、元素級函數（ReLU、abs 等）、摺疊（在特定維度上進行平均池化）和 Softmax。
**混合原語：**用於合併多個分支，例如廣播原語，它可以將一個張量的數據廣播到另一個張量上。
動態變數求解器
為了在搜尋過程中提供更大的靈活性，Canvas 使用動態變數來表示張量維度的大小。Canvas 使用兩種求解器來處理動態變數：

**形狀匹配求解器：**在採樣過程中，確保廣播原語的輸入張量具有匹配的維度大小。
**約束求解器：**在採樣完成後，根據分析約束（例如 FLOPs 和參數數量）為剩餘的動態變數分配具體的值。
核心評估
Canvas 使用 PyTorch 和 TVM 生成候選核心的代碼實現，並在真實硬體平台上測量其運行時間和準確度。

從以下內容提煉的關鍵洞見

Canvas: End-to-End Kernel Architecture Search in Neural Networks

by Chenggang Zh... 於 arxiv.org 11-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2304.07741.pdf

深入探究

如何将 KAS 的原理应用于 CNN 之外的其他类型的神经网络，例如循环神经网络或图神经网络？

KAS 的核心思想是从更细粒度的角度出发，利用系统化的方法搜索高效的算子架构，并将其应用于神经网络中以提升性能和效率。这种思想可以扩展到其他类型的神经网络，例如：

循环神经网络 (RNNs): RNNs 中常用的算子如 LSTM 和 GRU，其内部结构较为复杂，包含多个门控单元和矩阵运算。KAS 可以用于探索更高效的 LSTM 或 GRU 变体，例如：

分解门控机制: 将复杂的門控机制分解成更简单的操作，减少计算量。
探索新的连接方式: 在不同时间步或门控单元之间探索新的连接方式，提高信息流动效率。
针对序列特性进行优化: 根据输入序列的特性，动态调整算子结构，例如跳过不重要的时间步或调整记忆单元的大小。

图神经网络 (GNNs): GNNs 处理图结构数据，其核心算子是图卷积操作。KAS 可以用于优化图卷积的效率，例如：

探索高效的邻居聚合方式: 图卷积需要聚合邻居节点的信息，KAS 可以探索更高效的信息聚合方式，例如采样部分邻居或使用注意力机制。
优化图结构表示: KAS 可以探索更高效的图结构表示方法，例如图池化或图注意力机制，以减少计算量和提高模型表达能力。
总而言之，KAS 的核心思想可以应用于各种神经网络架构，为不同类型的算子提供更高效的实现方式。

KAS 虽然在性能和效率方面展现出可观的结果，但与人工设计的算子相比，它是否会导致模型可解释性降低？

KAS 的确有可能降低模型的可解释性。主要原因如下：

结构复杂性: KAS 搜索出的算子结构可能比人工设计的更加复杂，难以直观理解其工作原理。
缺乏先验知识: KAS 的搜索过程主要依赖于数据驱动，缺乏人工设计中融入的领域知识和先验信息，导致模型行为难以解释。
黑盒优化: KAS 的搜索过程通常是一个黑盒优化过程，难以分析每个设计决策对最终模型性能的影响。
然而，KAS 并不一定会降低模型可解释性，我们可以采取一些措施来提高其可解释性：

可视化分析: 将 KAS 搜索出的算子结构可视化，帮助理解其组成和工作原理。
结构约束: 在搜索过程中加入一些结构约束，例如限制算子复杂度或强制保留某些可解释的结构。
重要性分析: 分析每个算子或参数对最终模型性能的影响，识别关键组件并解释其作用。
总而言之，KAS 带来的可解释性挑战可以通过结合可视化分析、结构约束和重要性分析等方法来缓解。未来 KAS 的发展方向之一是开发更加透明和可解释的搜索算法。

KAS 和类似的自动化算子设计技术的发展将如何影响面向神经网络加速的硬件设计？

KAS 的发展将推动面向神经网络加速的硬件设计朝着更加灵活和高效的方向发展：

支持更丰富的算子类型: 传统的硬件加速器通常针对特定类型的算子进行优化，例如卷积或矩阵乘法。KAS 能够搜索出新的、更高效的算子结构，需要硬件设计更加灵活，能够支持更丰富的算子类型。
动态可配置性: KAS 搜索出的算子结构可能在不同的网络层或应用场景中有所不同，需要硬件加速器具备动态可配置性，能够根据不同的算子结构进行调整，以适应不同的计算需求。
软硬件协同设计: 为了充分发挥 KAS 的优势，需要将硬件设计和软件算法更加紧密地结合起来。例如，在硬件设计阶段就考虑 KAS 的搜索空间和优化目标，设计更加适合 KAS 搜索出的算子结构的硬件架构。
总而言之，KAS 的发展将推动硬件加速器朝着更加灵活、高效和可配置的方向发展，并促进软硬件协同设计，以实现更高性能的神经网络加速。