13-编译优化与图优化

章节概述

本章深入讲解深度学习编译器的核心技术，包括编译器架构、图优化、算子融合、代码生成和自动调度，帮助AI Infra工程师理解如何将高层模型表示转换为高效的底层代码。

知识体系

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      编译优化与图优化知识体系                                 │
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│                                                                              │
│  ┌────────────────────────────────────────────────────────────────────┐     │
│  │                    编译器架构                                       │     │
│  │                                                                     │     │
│  │   前端           │   中间表示      │   优化Pass     │   后端        │     │
│  │   ├─ 图导入     │   ├─ High IR   │   ├─ 图级      │   ├─ CUDA    │     │
│  │   ├─ 类型推断   │   ├─ Low IR    │   ├─ 算子级    │   ├─ CPU     │     │
│  │   └─ 形状推断   │   └─ 调度IR    │   └─ 内存优化  │   └─ NPU     │     │
│  └────────────────────────────────────────────────────────────────────┘     │
│                                │                                             │
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│  │                    TorchDynamo + Inductor                           │     │
│  │                                                                     │     │
│  │   字节码追踪     │   FX Graph      │   代码生成     │   自动优化    │     │
│  │   ├─ 符号执行   │   ├─ Node      │   ├─ Triton   │   ├─ 融合     │     │
│  │   ├─ Guard机制  │   ├─ 变换      │   ├─ C++      │   ├─ 调度     │     │
│  │   └─ Graph Break│   └─ Pass      │   └─ OpenAI   │   └─ 内存     │     │
│  └────────────────────────────────────────────────────────────────────┘     │
│                                │                                             │
│  ┌────────────────────────────────────────────────────────────────────┐     │
│  │                    XLA编译器                                        │     │
│  │                                                                     │     │
│  │   HLO IR        │   优化Pass      │   GPU后端      │   JAX集成     │     │
│  │   ├─ 指令      │   ├─ 代数简化   │   ├─ IrEmitter │   ├─ JIT     │     │
│  │   ├─ 计算      │   ├─ 融合       │   ├─ Thunk    │   ├─ Jaxpr   │     │
│  │   └─ 模块      │   └─ 布局分配   │   └─ LLVM     │   └─ 控制流   │     │
│  └────────────────────────────────────────────────────────────────────┘     │
│                                │                                             │
│  ┌────────────────────────────────────────────────────────────────────┐     │
│  │                    算子融合与Kernel优化                             │     │
│  │                                                                     │     │
│  │   融合类型       │   融合决策      │   内存优化     │   计算优化    │     │
│  │   ├─ 元素级     │   ├─ 依赖分析  │   ├─ 合并访问  │   ├─ 向量化   │     │
│  │   ├─ 规约       │   ├─ 代价模型  │   ├─ 共享内存  │   ├─ Tensor Core│    │
│  │   └─ 注意力     │   └─ 循环分析  │   └─ 预取      │   └─ 指令级   │     │
│  └────────────────────────────────────────────────────────────────────┘     │
│                                │                                             │
│  ┌────────────────────────────────────────────────────────────────────┐     │
│  │                    自动调度与代码生成                               │     │
│  │                                                                     │     │
│  │   调度原语       │   搜索算法      │   代价模型     │   代码生成    │     │
│  │   ├─ split     │   ├─ 随机搜索  │   ├─ 实际测量  │   ├─ CUDA    │     │
│  │   ├─ reorder   │   ├─ 遗传算法  │   ├─ ML预测   │   ├─ LLVM    │     │
│  │   └─ bind      │   └─ 强化学习  │   └─ XGBoost  │   └─ Triton  │     │
│  └────────────────────────────────────────────────────────────────────┘     │
│                                                                              │
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章节内容

01-深度学习编译器概述

为什么需要编译器

传统方法的局限性
编译器的价值：自动优化、跨平台

编译器架构

前端、中间表示、优化、后端
IR设计原则

主流编译器对比

TorchDynamo vs XLA vs TVM vs MLIR
各自特点和适用场景

编译器优化技术概览

图级优化
算子级优化
自动调优

02-TorchDynamo与torch.compile

TorchDynamo工作原理

Python字节码追踪
符号追踪机制
Guard生成
Graph Break处理

FX Graph详解

Node结构
Graph变换
优化Pass实现

TorchInductor代码生成

Lowering过程
调度与融合
Triton代码生成

torch.compile使用

基本用法
编译选项
调试技巧
性能优化

03-XLA编译器深度解析

HLO中间表示

HloInstruction, HloComputation, HloModule
HLO文本表示
HLO构建API

HLO优化Pass

代数简化 (Algebraic Simplifier)
算子融合 (Fusion)
布局分配 (Layout Assignment)
内存分配 (Buffer Assignment)

GPU代码生成

IrEmitter
LLVM IR生成
Thunk执行

JAX与XLA集成

JAX编译流程
控制流原语
自定义XLA调用

04-算子融合与Kernel优化

算子融合类型

元素级融合 (Element-wise Fusion)
规约融合 (Reduction Fusion)
矩阵乘法融合 (MatMul Fusion)
注意力融合 (Flash Attention)

融合决策算法

依赖分析
代价模型
循环融合分析

Kernel优化技术

内存访问优化
计算优化
并行化优化

自动调优

搜索空间定义
调优实现

05-自动调度与代码生成

调度原语

循环变换: split, reorder, tile, fuse
并行化: parallel, vectorize, unroll
内存: cache_read, cache_write, compute_at
硬件映射: bind

搜索算法

随机搜索
模拟退火
遗传算法
基于代价模型的搜索
强化学习

代码生成

CUDA代码生成
LLVM IR代码生成
Triton代码生成

核心代码示例

torch.compile使用

import torch

# 基本用法
@torch.compile
def fn(x, y):
    return torch.sin(x) + torch.cos(y)

# 高级选项
@torch.compile(mode="max-autotune", fullgraph=True)
def optimized_fn(x, y):
    return torch.matmul(x, y)

# 查看编译信息
explanation = torch._dynamo.explain(fn)
print(explanation)

Triton Kernel融合

import triton
import triton.language as tl

@triton.jit
def fused_gelu_kernel(x_ptr, output_ptr, n_elements, BLOCK_SIZE: tl.constexpr):
    pid = tl.program_id(0)
    offset = pid * BLOCK_SIZE + tl.arange(0, BLOCK_SIZE)
    mask = offset < n_elements

    # 单次内存读取
    x = tl.load(x_ptr + offset, mask=mask)

    # 所有计算在寄存器中
    t = x * 0.7978845608028654 * (1.0 + 0.044715 * x * x)
    output = x * 0.5 * (1.0 + tl.math.tanh(t))

    # 单次内存写入
    tl.store(output_ptr + offset, output, mask=mask)

XLA HLO示例

HloModule softmax_example

ENTRY softmax {
  %input = f32[16,1024] parameter(0)

  // max
  %max = f32[16] reduce(%input, %neg_inf), dimensions={1}, to_apply=%max_fn

  // exp(x - max)
  %broadcast_max = f32[16,1024] broadcast(%max), dimensions={0}
  %sub = f32[16,1024] subtract(%input, %broadcast_max)
  %exp = f32[16,1024] exponential(%sub)

  // sum
  %sum = f32[16] reduce(%exp, %zero), dimensions={1}, to_apply=%add_fn

  // normalize
  %broadcast_sum = f32[16,1024] broadcast(%sum), dimensions={0}
  ROOT %softmax = f32[16,1024] divide(%exp, %broadcast_sum)
}

性能对比参考

编译器加速比

场景	torch.compile	XLA	TVM
ResNet-50推理	1.5x	1.4x	1.6x
BERT训练	1.3x	1.4x	-
GPT-2生成	2.0x	1.8x	-
Custom ops	2-5x	2-3x	3-10x

算子融合效果

融合模式	内存减少	加速比
GELU (7 ops → 1)	6x	2-3x
LayerNorm (5 ops → 1)	4x	2x
Softmax (5 ops → 1)	4x	2x
Flash Attention	N² → N	2-4x

学习路径

Week 1-2: 编译器基础
├── 阅读 01-深度学习编译器概述
├── 理解编译器架构和IR设计
├── 对比不同编译器方案
└── 实践torch.compile基本用法

Week 3-4: TorchDynamo深入
├── 阅读 02-TorchDynamo与torch.compile
├── 理解字节码追踪机制
├── 学习FX Graph变换
├── 实践Inductor代码生成
└── 调试和优化技巧

Week 5-6: XLA编译器
├── 阅读 03-XLA编译器深度解析
├── 理解HLO IR设计
├── 分析优化Pass实现
├── 学习JAX编程
└── 性能分析与调优

Week 7-8: 算子融合
├── 阅读 04-算子融合与Kernel优化
├── 实现简单的融合kernel
├── 学习Triton编程
├── 分析Flash Attention实现
└── Kernel性能优化实践

Week 9-10: 自动调度
├── 阅读 05-自动调度与代码生成
├── 理解调度原语
├── 实现搜索算法
├── 学习代码生成技术
└── 端到端优化实践

下一步学习

完成本章后，建议回顾和综合应用：

10-CUDA编程与算子开发 - 理解底层GPU编程
11-通信与网络底层 - 理解分布式通信
12-框架源码解析 - 理解框架如何使用编译器