算子增量编译

概述

在执行网络模型的过程中，MindSpore会对所使用的算子进行编译，该阶段耗时会随网络模型规模的增大而增大。为提升用户二次执行模型的性能体验，我们提供了一种算子增量编译机制。MindSpore执行网络模型时会在执行目录下生成rank_0/kernel_meta默认目录，并在执行过程中保存网络编译生成的算子缓存文件到此目录，包括.o文件，.info文件以及.json文件。若用户再次执行相同的网络模型，或者仅有部分变化，MindSpore会自动调用rank_0/kernel_meta目录下可复用的算子缓存文件，显著减少网络编译时间，提升执行性能。目前算子增量编译功能仅支持在昇腾AI芯片上使用。

下面，本教程将演示如何使用算子增量编译。

使用方法

算子增量编译在MindSpore中默认开启，用户无需对其进行控制。下面以一个简单的网络用例test_square.py进行介绍。

执行如下用例：

import numpy as np
import mindspore.nn as nn
import mindspore.context as context
import mindspore.ops as ops
from mindspore import Tensor

context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target="Ascend")

class Net(nn.Cell):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.square = ops.Square()

    def construct(self, data):
        return self.square(data)

def test_net():
    x = np.array([1.0, 4.0, 9.0]).astype(np.float32)
    square = Net()
    output = square(Tensor(x))
    print("x: ", x)
    print("output: ", output)


if __name__ == "__main__":
    test_net()

该网络由一个单算子Square构成，输出为输入的平方值。执行结果如下：

x: [1. 4. 9.]
output: [1. 16. 81.]

在当前执行目录下，会生成rank_0/kernel_meta文件夹，其中包含Square算子的.o文件、.json文件、.info文件以及其他文件。对于一个算子来说：

.o文件即MindSpore在网络执行过程中对该算子生成的可执行文件。

.info文件记录了该算子的所有有效信息，包括算子名称、算子属性、输入输出格式、输入输出数据类型等等。.info文件用于查找并确定算子的.o文件是否可复用。

.json文件存放了算子编译结果，在运行时将会使用到。

在生成如上的三种算子缓存文件之后，用户在后续执行网络模型时就可以进行算子增量编译，即仅编译新增或者有改动的算子，大幅提升网络编译性能。

常见问题

不同场景下缓存文件通常不能共用，例如多卡与单卡、训练与推理等。
rank_0是在环境变量RANK_ID为空的情况下的默认值，如果该环境变量的值不为空，则会生成相应RANK_ID号的路径。如RANK_ID=3，则生成rank_3/kernel_meta。
kernel_meta生成的路径可以通过环境变量MS_COMPILER_CACHE_PATH指定，例如export MS_COMPILER_CACHE_PATH=/home/workspace/，export RANK_ID=2，则算子编译缓存文件位于/home/workspace/rank_2/kernel_meta/。
在多卡运行时，执行网络模型将会在多个device目录下均生成rank_{ID}/kernel_meta文件夹（ID为环境变量RANK_ID的值）。

请注意，在多卡运行的情况下，如果仅删除部分卡的rank_{ID}/kernel_meta下的算子缓存文件后重复执行相同的网络模型，可能会引起不需重新编译算子的部分卡等候超时，导致执行失败。在这种情况下，可以通过设置环境变量HCCL_CONNECT_TIMEOUT，即多卡间等待时间来避免失败，但该方式耗时等同于全部删除缓存重新编译（ID为环境变量RANK_ID的值）。