【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于ai加速器應用領域，涉及一種transformer架構算子混合優化方法。
技術介紹
1、transformer架構作為一種先進的神經網絡結構，在自然語言處理和其他領域廣泛應用，但其復雜的計算圖結構和大量的計算量導致推理過程中性能低下的問題日益突出。
技術實現思路
1、(一)專利技術目的
2、本專利技術的目的是：提供一種transformer架構算子混合優化方法，旨在結合openvx和opencl的特點，解決transformer架構中算子映射和優化的技術挑戰。
3、(二)技術方案
4、為了解決上述技術問題，本專利技術提供一種transformer架構算子混合優化方法，其包括以下步驟：
5、步驟1.算子映射分析與優化需求識別；
6、步驟2.拆解算子的運算過程，使用opencl分別構建各算子的計算內核；
7、步驟3.講opencl內核作為計算圖節點，使用openvx構建計算圖。
8、其中，步驟1中，算子映射分析與優化需求識別包括：分析transformer架構模型中各算子的特性和計算需求，明確需要映射到openvx和opencl進行混合優化的算子。
9、其中，步驟2中，所述transformer架構模型中的待優化算子包括：位置編碼、自注意力機制、全連接層、層歸一化、前向網絡、殘差連接。
10、其中，步驟2中，位置編碼算子內核包括：位置編碼矩陣運算內核；自注意力機制算
11、其中，步驟2中，位置編碼矩陣運算內核用于接收位置編碼矩陣的指針和維度作為參數，并行計算每個位置和每個維度的正弦和余弦值，生成位置編碼。
12、其中，步驟2中，線性變換內核作用為對輸入嵌入進行線性變換，得到查詢向量q、鍵向量k和值向量v；點積運算內核作用為計算查詢向量q和鍵向量k的相似度，得到注意力得分；縮放內核作用為對點積運算結果進行縮放；softmax內核作用為將縮放結果轉化為歸一化的概率分布值；加權求和內核作用為將softmax結果應用到值向量v上進行加權求和；多頭拼接內核作用為將多個自注意力頭的計算結果合并，得到最終的多頭注意力輸出。
13、其中，步驟2中，矩陣乘法內核作用為執行全連接層的權重矩陣和輸入向量的乘法計算；矩陣加法內核作用為執行矩陣乘法結果與偏置向量的加法計算。
14、其中，步驟2中，均值內核作用為計算輸入張量的均值；方差內核作用為計算輸入張量的方差；歸一化內核作用為使均值和方差對輸入向量進行歸一化；縮放和平移內核作用為對歸一化后的輸出應用縮放系數和偏移量，增強模型的表達能力。
15、其中，步驟2中，矩陣乘法內核作用為計算輸入與權重的乘積，以及計算經過relu激活后的輸出與第二組權重的乘積；矩陣加法內核作用為在矩陣乘法結果后添加偏置項；relu內核作用為應用relu激活函數；殘差連接內核作用為將某個子層的輸出與改層的輸入相加，解決深層網絡的梯度消失和梯度爆炸問題。
16、其中，步驟3包括以下子步驟：
17、3.1編寫openvx計算圖描述，包括輸入、輸出與節點；
18、3.2將opencl內核轉化為openvx節點；
19、3.3構建openvx計算圖，并校驗和運行計算圖。
20、(三)有益效果
21、上述技術方案所提供的transformer架構算子混合優化方法，openvx提供了強大的圖形處理優化能力，可將計算圖優化為高效的執行形式，而opencl則利用多核心并行計算能力，加速算子的執行，從而提升整體推理效率。
本文檔來自技高網...【技術保護點】
1.一種Transformer架構算子混合優化方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.如權利要求1所述的Transformer架構算子混合優化方法，其特征在于，步驟1中，算子映射分析與優化需求識別包括：分析Transformer架構模型中各算子的特性和計算需求，明確需要映射到OpenVX和OpenCL進行混合優化的算子。
3.如權利要求2所述的Transformer架構算子混合優化方法，其特征在于，步驟2中，所述Transformer架構模型中的待優化算子包括：位置編碼、自注意力機制、全連接層、層歸一化、前向網絡、殘差連接。
4.如權利要求3所述的Transformer架構算子混合優化方法，其特征在于，步驟2中，位置編碼算子內核包括：位置編碼矩陣運算內核；自注意力機制算子內核包括：線性變化內核、點積運算內核、縮放內核、Softmax內核、加權求和內核、多頭拼接內核；全連接層算子內核包括：矩陣乘法內核、矩陣加法內核；層歸一化算子內核包括：均值內核、方差內核、歸一化內核、縮放和平移內核；前向網絡算子內核包括：矩陣乘法內核、矩陣加法內核、ReLU內核；
5.如權利要求4所述的Transformer架構算子混合優化方法，其特征在于，步驟2中，位置編碼矩陣運算內核用于接收位置編碼矩陣的指針和維度作為參數，并行計算每個位置和每個維度的正弦和余弦值，生成位置編碼。
6.如權利要求5所述的Transformer架構算子混合優化方法，其特征在于，步驟2中，線性變換內核作用為對輸入嵌入進行線性變換，得到查詢向量Q、鍵向量K和值向量V；點積運算內核作用為計算查詢向量Q和鍵向量K的相似度，得到注意力得分；縮放內核作用為對點積運算結果進行縮放；Softmax內核作用為將縮放結果轉化為歸一化的概率分布值；加權求和內核作用為將Softmax結果應用到值向量V上進行加權求和；多頭拼接內核作用為將多個自注意力頭的計算結果合并，得到最終的多頭注意力輸出。
7.如權利要求6所述的Transformer架構算子混合優化方法，其特征在于，步驟2中，矩陣乘法內核作用為執行全連接層的權重矩陣和輸入向量的乘法計算；矩陣加法內核作用為執行矩陣乘法結果與偏置向量的加法計算。
8.如權利要求7所述的Transformer架構算子混合優化方法，其特征在于，步驟2中，均值內核作用為計算輸入張量的均值；方差內核作用為計算輸入張量的方差；歸一化內核作用為使均值和方差對輸入向量進行歸一化；縮放和平移內核作用為對歸一化后的輸出應用縮放系數和偏移量，增強模型的表達能力。
9.如權利要求8所述的Transformer架構算子混合優化方法，其特征在于，步驟2中，矩陣乘法內核作用為計算輸入與權重的乘積，以及計算經過ReLU激活后的輸出與第二組權重的乘積；矩陣加法內核作用為在矩陣乘法結果后添加偏置項；ReLU內核作用為應用ReLU激活函數；殘差連接內核作用為將某個子層的輸出與改層的輸入相加，解決深層網絡的梯度消失和梯度爆炸問題。
10.如權利要求9所述的Transformer架構算子混合優化方法，其特征在于，步驟3包括以下子步驟：
...【技術特征摘要】
1.一種transformer架構算子混合優化方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.如權利要求1所述的transformer架構算子混合優化方法，其特征在于，步驟1中，算子映射分析與優化需求識別包括：分析transformer架構模型中各算子的特性和計算需求，明確需要映射到openvx和opencl進行混合優化的算子。
3.如權利要求2所述的transformer架構算子混合優化方法，其特征在于，步驟2中，所述transformer架構模型中的待優化算子包括：位置編碼、自注意力機制、全連接層、層歸一化、前向網絡、殘差連接。
4.如權利要求3所述的transformer架構算子混合優化方法，其特征在于，步驟2中，位置編碼算子內核包括：位置編碼矩陣運算內核；自注意力機制算子內核包括：線性變化內核、點積運算內核、縮放內核、softmax內核、加權求和內核、多頭拼接內核；全連接層算子內核包括：矩陣乘法內核、矩陣加法內核；層歸一化算子內核包括：均值內核、方差內核、歸一化內核、縮放和平移內核；前向網絡算子內核包括：矩陣乘法內核、矩陣加法內核、relu內核；殘差連接算子內核包括：殘差連接內核。
5.如權利要求4所述的transformer架構算子混合優化方法，其特征在于，步驟2中，位置編碼矩陣運算內核用于接收位置編碼矩陣的指針和維度作為參數，并行計算每個位置和每個維度的正弦和余弦值，生成位置編碼。
6.如權利要求5所述的transformer架構算子混合優化方法，其特征在于，步驟2中，線性變換內核作用為對...
【專利技術屬性】
技術研發人員：賀東旭，楊碩，白雅玲，
申請(專利權)人：天津津航計算技術研究所，
類型：發明
國別省市：
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。