AutoPad:深度学习模型训练的自动调优利器

懂友18157217
AutoPad自动调优工具

简介


AutoPad是一种集成在深度学习框架中的自动调优工具,它通过自动计算填充大小、选择最优的数据布局和算子内核,以及优化数据加载参数,显著提升了模型训练的性能。AutoPad的核心优势在于其自动化的特性,它减少了手动调参的工作量,使得模型训练更加高效和便捷。



自动调优功能

自动填充(Auto-Padding)


AutoPad能够自动计算卷积或池化操作所需的填充大小,以保持输入和输出特征图的尺寸一致。这种自动填充策略遵循“Same”原则,即输出特征图的尺寸与输入特征图相同,这在某些深度学习框架中是常见的做法。

数据布局优化


AutoPad可以自动选择最佳的数据布局,如NCHW或NHWC,以提升算子性能。根据硬件环境,AutoPad能够自动进行布局切换,以适应不同的计算需求。

算子内核自动选择


AutoPad通过穷举搜索法选择代价最小的Kernel进行缓存,应用阶段则依据算子配置从缓存中获取算法。这种机制可有效应对各类变尺度数据集训练场景,挖掘OP内各算法性能潜力。

数据加载参数调优


AutoPad能够自动选择最佳的num_workers以提升数据加载效率。通过设置tuning_steps参数,AutoPad可以控制调优的步数,以获得最佳的num_workers参数值。

实际案例与性能对比



模型训练性能对比


在普通的模型训练示例中,开启AutoPad后,训练耗时从5.361秒降低至4.883秒,性能提升了8.9%。

目标检测模型JDE的性能提升


在目标检测的JDE模型中,性能分析显示模型的数据读取开销占比高达51.71%。使用AutoPad后,模型的数据读取降低至0.56%,同时吞吐量从原始的9.14 samples/s提升到13.60 samples/s,性能提升了49%。

ResNet50模型的数据布局自动调优


在V100 GPU上进行ResNet50的混合精度训练,开启AutoPad后吞吐量提升了26.8%,与手工调优性能持平。

结论


AutoPad作为一种自动调优工具,通过其智能化的调优功能,显著提升了深度学习模型训练的性能和效率。它不仅减少了手动调参的工作量,还使得模型训练更加稳定和可靠。随着深度学习技术的不断发展,AutoPad有望在未来的模型训练中发挥更大的作用,成为深度学习工程师和研究者不可或缺的工具之一。

项目链接:https://www.autopod.fm/

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