Burn: 新一代高性能深度学习框架

Burn简介

Burn是一个使用Rust语言构建的新一代深度学习框架,旨在提供极致的灵活性、计算效率和可移植性。作为一个全面的动态深度学习框架,Burn具有以下主要特点:

高性能:通过多种优化技术实现顶级效率
灵活性:支持多种后端,可在不同硬件上运行
可移植性:从嵌入式设备到大型GPU集群都可使用
易用性:提供直观的API和完善的文档

Burn的设计理念是让深度学习更加简单高效,让研究人员和工程师能够专注于创新,而不是被繁琐的底层实现所困扰。

核心特性

1. 高性能

Burn通过多种优化技术来实现卓越的性能:

自动内核融合:在可能的情况下,自动创建自定义内核以最小化内存移动。
异步执行:使用异步执行模式,允许进行各种优化。
线程安全:利用Rust的所有权系统实现线程安全。
智能内存管理:提供创建和选择内存管理策略的基础设施。
自动内核选择:自动选择最适合当前硬件和矩阵大小的内核配置。
硬件特定功能:支持Nvidia Tensor Cores等硬件加速功能。

Burn性能示意图

2. 灵活的后端支持

Burn支持多种后端实现,包括:

WGPU:跨平台GPU后端,支持Vulkan、OpenGL、Metal、DirectX等。
Candle:基于Hugging Face的Candle框架。
LibTorch:使用PyTorch的C++后端。
NdArray:基于NdArray原语的CPU后端。
Autodiff:为任何后端添加自动微分支持的装饰器。
Fusion:为支持的后端添加内核融合的装饰器。

这种灵活的后端设计使Burn能够在各种硬件上高效运行,从嵌入式设备到大型GPU集群都可以使用。

3. 训练与推理

Burn提供了完整的深度学习工作流支持:

训练仪表板:基于Ratatui的终端UI,可实时监控训练进度。
ONNX支持:可导入ONNX格式的模型。
PyTorch模型导入:支持加载PyTorch模型权重。
浏览器中推理:支持在浏览器中运行推理。
嵌入式支持:核心组件支持no_std,可在裸机环境运行。

Burn训练仪表板

使用Burn

安装

要开始使用Burn,只需在Cargo.toml中添加依赖:

[dependencies]
burn = "0.14.0"

基本用法

以下是一个简单的神经网络模块定义示例:

use burn::nn;
use burn::module::Module;
use burn::tensor::backend::Backend;

#[derive(Module, Debug)]
pub struct PositionWiseFeedForward<B: Backend> {
    linear_inner: nn::Linear<B>,
    linear_outer: nn::Linear<B>,
    dropout: nn::Dropout,
    gelu: nn::Gelu,
}

impl<B: Backend> PositionWiseFeedForward<B> {
    pub fn forward<const D: usize>(&self, input: Tensor<B, D>) -> Tensor<B, D> {
        let x = self.linear_inner.forward(input);
        let x = self.gelu.forward(x);
        let x = self.dropout.forward(x);

        self.linear_outer.forward(x)
    }
}