我们该如何优化 Meta 的「分割一切」模型，PyTorch 团队撰写的这篇博客由浅入深的帮你解答。
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/
看完本文，你将了解到：
- Torch.compile：PyTorch 模型编译器， PyTorch 2.0 加入了一个新的函数，叫做 torch.compile ()，能够通过一行代码对已有的模型进行加速；
- GPU 量化：通过降低运算精度来加速模型；
- SDPA（Scaled Dot Product Attention ）：内存高效的注意力实现方式；
- 半结构化 (2:4) 稀疏性：一种针对 GPU 优化的稀疏内存格式；
- Nested Tensor：Nested Tensor 把 {tensor, mask} 打包在一起，将非均匀大小的数据批处理到单个张量中，例如不同大小的图像；
- Triton 自定义操作：使用 Triton Python DSL 编写 GPU 操作，并通过自定义操作符注册轻松将其集成到 PyTorch 的各种组件中。
PyTorch 原生特性所带来的吞吐量增加以及减少的内存开销。
接下来，文章介绍了 SAM 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 面临的这些问题。除此以外，本文还介绍了 PyTorch 的一些新特性：torch.compile、SDPA、Triton kernels、Nested Tensor 以及 semi-structured sparsity（半结构化稀疏）。
本文内容逐层深入，文章的最后会介绍快速版 SAM，感兴趣的小伙伴可以去 GitHub 上下载，此外，本文还通过 Perfetto UI 对这些数据进行了可视化，以此来阐释 PyTorch 每项特性的应用价值。
GitHub 地址：https://github.com/pytorch-labs/segment-anything-fast
对分割一切模型 SAM 的重写
该研究表示，本文利用的 SAM 基线数据类型为 float32 dtype、batch 大小为 1，使用 PyTorch Profiler 查看内核跟踪的结果如下：
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。
第二个是 SAM 在矩阵乘法中花费了大量的 GPU 时间（上图中的深绿色），这在 Transformers 中很常见。如果能够减少 SAM 模型在矩阵乘法上花费的 GPU 时间，我们就可以显着加快 SAM 的速度。
接下来本文用 SAM 的吞吐量 (img/s) 和内存开销 (GiB) 来建立基线。之后就是优化过程了。
Bfloat16 半精度（加上 GPU 同步和批处理）
为了解决上述问题，即让矩阵乘法花费的时间更少，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。
具体来说（参考上图更容易理解，出现的变量名都在代码中），该研究发现在 SAM 的图像编码器中，有充当坐标缩放器（coordinate scalers）的变量 q_coords 和 k_coords，这些变量都是在 CPU 上分配和处理的。然而，一旦这些变量被用来在 rel_pos_resized 中建立索引，这些索引操作就会自动的将这些变量移动到 GPU 上，这种复制会导致 GPU 同步。为了解决上述问题，该研究注意到可以使用 torch.where 重写这部分内容来解决问题，如上所示。
内核跟踪
在应用了这些更改之后，本文注意到单个内核调用之间有着显著的时间间隔，尤其在小批量（这里为 1）时更为突出。为了更深入的了解这一现象，本文开始对批大小为 8 的 SAM 推理进行性能分析：
在查看每个内核所花费的时间时，本文观察到 SAM 的大部分 GPU 时间都花费在逐元素内核（elementwise kernels）和 softmax 操作上。
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。
Torch.compile（+graph breaks 和 CUDA graphs）
本文发现在深入研究 SAM 的过程中有很多小的操作，他们认为使用编译器来融合操作有很大的好处，因而 PyTorch 对 torch.compile 做了以下优化：
- 将 nn.LayerNorm 或 nn.GELU 等操作序列融合成一个单一的 GPU 内核；
- 融合紧跟在矩阵乘法内核之后的操作，以减少 GPU 内核调用的数量。
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：
内核跟踪
结果显示，torch.compile 工作得很好。
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。
SDPA: scaled_dot_product_attention
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。
内核跟踪
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。
之后，该研究又实验了 Triton，NestedTensor 、批处理 Predict_torch， int8 量化，半结构化 (2:4) 稀疏性等操作。
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。
使用 Nested Tensor，批大小为 32 及以上的变化。
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。
剪枝的方法多种多样，从完全非结构化到高度结构化。虽然非结构化剪枝理论上对精度的影响最小，但 GPU 在进行大型密集矩阵乘法方面尽管非常高效，然而在稀疏情况下可能还会遭受显着的性能下降。PyTorch 最近支持的一种剪枝方法旨在寻求平衡，称为半结构化（或 2:4）稀疏性。这种稀疏存储将原始张量减少了 50%，同时产生密集张量输出。参见下图的说明。
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 2:4 的稀疏度下，本文观察到 vit_b 和批大小为 32 时的 SAM 峰值性能：
最后，一句话总结这篇文章：本文介绍了迄今为止在 PyTorch 上最快的 Segment Anything 实现方式，借助官方发布的一系列新功能，本文在纯 PyTorch 中重写了原始 SAM，并且没有损失准确率。
感兴趣的读者可以查看原博客了解更多内容。
参考链接：https://pytorch.org/blog/accelerating-generative-ai/
