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编程问答

TVM:交叉编译和RPC

發布時間:2025/3/8 编程问答 33 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 TVM:交叉编译和RPC 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

TVM:交叉編譯和RPC

之前我們介紹了 TVM 的安裝、本機demo和樹莓派遠程demo。本文將介紹了在 TVM 中使用 RPC 進行交叉編譯和遠程設備執行。

通過交叉編譯和 RPC,我們可以在本地機器上編譯程序,然后在遠程設備上運行它。 當遠程設備資源有限時很有用,例如 Raspberry Pi 和移動平臺。 在本文中,我們將使用 Raspberry Pi 作為 CPU 示例,使用 Firefly-RK3399 作為 OpenCL 示例。

在遠程設備上構建 TVM Runtime

首先我們要在遠程設備上編譯安裝 TVM Runtime,注意這里我們對模型的編譯是在本機進行的,而遠程設備只需要運行模型即可,因此只需要構建 TVM Runtime。

注意:本節和下一節中的所有指令都應在目標設備上執行,例如樹莓派。 我們假設它運行著 Linux。

git clone --recursive https://github.com/apache/tvm tvm cd tvm make runtime -j2

將 Python 路徑添加到環境變量:

export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/path/to/tvm/python

在遠程設備上設置 RPC 服務器

在遠程設備(如本例中的樹莓派)上運行以下命令來開啟 RPC 服務器:

python -m tvm.exec.rpc_server --host 0.0.0.0 --port=9090

如果看到下面這行說明遠程設備上的 RPC 服務已經成功開啟了:

INFO:root:RPCServer: bind to 0.0.0.0:9090

在本機上聲明并交叉編譯核

注意:現在我們回到本地機器了,之后的操作都是在本機(含有完整的,帶有 LLVM 的 TVM)上進行。

我們現在本機上聲明一個簡單的核:

import numpy as npimport tvm from tvm import te from tvm import rpc from tvm.contrib import utilsn = tvm.runtime.convert(1024) A = te.placeholder((n,), name="A") B = te.compute((n,), lambda i: A[i] + 1.0, name="B") s = te.create_schedule(B.op)

然后我們來對核進行交叉編譯。對于樹莓派3B來說,target 應該是 llvm -mtriple=armv7l-linux-gnueabihf’ 。如果真的有一個遠程設備樹莓派的話可以將下面的 local_demo 改為 False ,否則還是保留為 True 使得本 demo 可以正常運行。

local_demo = Trueif local_demo:target = "llvm" else:target = "llvm -mtriple=armv7l-linux-gnueabihf"func = tvm.build(s, [A, B], target=target, name="add_one") # 在本地的臨時目錄下保存一個 lib temp = utils.tempdir() path = temp.relpath("lib.tar") func.export_library(path)

注意:要使用真正的遠程設備運行本教程,請將 local_demo 更改為 False 并將 build 中的 target 替換為適合我們設備的目標三元組(target triple)。不同設備的(target triple)可能不同。例如,對于 Raspberry Pi 3B,它是'llvm -mtriple=armv7l-linux-gnueabihf',對于 RK3399,它是'llvm -mtriple=aarch64-linux-gnu'。

通常,我們可以通過在您的設備上運行 gcc -v 來查詢目標,并查找以 Target: 開頭的行(盡管它可能仍然是一個寬松的配置。)

除了 -mtriple,您還可以設置其他編譯選項,例如:

  • -mcpu=<cpuname>
    指定當前架構中的特定芯片以為其生成代碼。默認情況下,這是從 target triple 推斷出來的,并自動檢測到當前架構。

  • -mattr=a1,+a2,-a3,…
    覆蓋或控制目標的特定屬性,例如是否啟用 SIMD 操作。默認屬性集由當前 CPU 設置。要獲取可用屬性列表,我們可以執行以下操作:

llc -mtriple=\<your device target triple\> -mattr=help

這些選項與 llc 一致。建議將 target triple和功能集設置為包含可用的特定功能,以便我們可以充分利用板的功能。可以到 LLVM 交叉編譯指南中找到有關交叉編譯屬性的更多詳細信息。

通過RPC在遠程運行CPU核

接下來是如何將生成的CPU核運行在遠程設備上,首先我們建立與遠程設備的 RPC 會話。

if local_demo:remote = rpc.LocalSession() else:# 下面的IP是筆者的,請大家換成自己的遠程設備的IPhost = "10.206.105.111"port = 9090remote = rpc.connect(host, port)

將 lib 上傳到遠程設備,然后調用設備本地編譯器來重新鏈接它們。 現在 func 是一個遠程模塊對象。

remote.upload(path) func = remote.load_module("lib.tar")# 在遠程設備上創建數組 dev = remote.cpu() a = tvm.nd.array(np.random.uniform(size=1024).astype(A.dtype), dev) b = tvm.nd.array(np.zeros(1024, dtype=A.dtype), dev) # func 將會運行在遠程設備上 func(a, b) np.testing.assert_equal(b.numpy(), a.numpy() + 1)

如果我們想要在遠程設備上評估核的性能時,我們需要避免網絡開銷。 time_evaluator 將返回一個遠程函數,該函數多次運行該函數,測量遠程設備上每次運行的成本并返回測量的成本。并將網絡開銷排除在外。

time_f = func.time_evaluator(func.entry_name, dev, number=10) cost = time_f(a, b).mean print("%g secs/op" % cost)

此處輸出:

1.178e-07 secs/op

通過RPC在遠程設備上運行OpenCL核

對于遠程 OpenCL 設備,整個流程和上面幾乎是一樣的。我們定義自己的和核,上傳文件,并通過 RPC 運行。

注意:樹莓派并不支持 OpenCL,以下代碼是在 Firefly-RK3399 上進行測試的。大家可以通過這個教程來為 RK3399 配置操作系統和 OpenCL。

同樣我們需要再 RK3399 上構建 TVM Runtiime(注意要在 config.cmake 中啟用 OpenCL),在 tvm 根目錄下,執行:

cp cmake/config.cmake . sed -i "s/USE_OPENCL OFF/USE OPENCL ON" config.cmake make runtime -j4

接下來。我們通過以下代碼來遠程運行 OpenCL 核:

def run_opencl():# 注意,這里是我自己的 RK3399 板子的設置,你可以根據自己的環境進行調整opencl_device_host = "10.77.1.145"opencl_device_port = 9090target = tvm.target.Target("opencl", host="llvm -mtriple=aarch64-linux-gnu")# 為上述 'add one' 計算聲明創建 schedules = te.create_schedule(B.op)xo, xi = s[B].split(B.op.axis[0], factor=32)s[B].bind(xo, te.thread_axis("blockIdx.x"))s[B].bind(xi, te.thread_axis("threadIdx.x"))func = tvm.build(s, [A, B], target=target)remote = rpc.connect(opencl_device_host, opencl_device_port)# 導出并上傳path = temp.relpath("lib_cl.tar")func.export_library(path)remote.upload(path)func = remote.load_module("lib_cl.tar")# 運行dev = remote.cl()a = tvm.nd.array(np.random.uniform(size=1024).astype(A.dtype), dev)b = tvm.nd.array(np.zeros(1024, dtype=A.dtype), dev)func(a, b)np.testing.assert_equal(b.numpy(), a.numpy() + 1)print("OpenCL test passed!")

總結

本文提供了 TVM 中交叉編譯和 RPC 功能的演示。

  • 在遠程設備上設置 RPC 服務器
  • 設置設備的 target配置 并在本機上交叉編譯核
  • 通過 RPC 遠程上傳并運行核

總結

以上是生活随笔為你收集整理的TVM:交叉编译和RPC的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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