UNet.cu: 用纯CUDA实现UNet扩散模型

UNet.cu项目简介

UNet.cu是一个使用纯C++/CUDA实现的UNet扩散模型训练项目。该项目的主要目标是学习llm.c中的概念,并尝试用CUDA实现达到PyTorch的性能水平。选择UNet作为实现对象是因为它是扩散模型的关键架构。

目前,该项目已经实现了无条件扩散模型的训练,在单个RTX 4090 GPU上的端到端训练速度约为使用torch.compile的PyTorch版本的40%。具体的性能对比如下:

设置	一次完整训练循环时间(ms)
UNet.cu	142.44
PyTorch	66.73
PyTorch with torch.compile	59.20

虽然性能还有提升空间,但该项目已经成功实现了基本功能,并生成了一些有趣的图像样本。

项目背景

扩散模型简介

扩散模型是一种生成模型,其核心思想是设置一个随机过程$(X_t)_{t \ge 0}$,使其满足以下三个条件:

1. 在$t = 0$时,$X_0$完全从目标分布$\pi(x)$中采样。
2. 当$t$很大时,$X_t$在分布上非常接近标准高斯分布。
3. 给定$X_t$,我们可以学习从条件分布$\pi(X_{t-1} \mid X_t)$中采样。

这三个条件使我们能够从目标分布$\pi$中绘制样本。具体的采样过程如下:

1. 绘制一个标准高斯随机向量,将其视为大$T$时的$X_T$样本。
2. 然后,给定$X_t$,使用条件3连续采样$X_{t-1}$。
3. 最终我们可以采样$X_0$,根据条件1,这正好是从目标分布$\pi$中采样。

为了实现这个过程,我们需要训练一个模型$\epsilon_\theta(X_t, t)$,它以$X_t$和$t$作为输入,并最小化以下目标函数:

$$ L = \mathbb{E}[\lVert \epsilon - \epsilon_\theta(X_t, t) \rVert^2] $$

其中期望是在$\epsilon$、$t$和$X_t$上取的,具体细节可参考Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis论文。

UNet架构

UNet是一种专为图像处理设计的高效架构。在本项目中使用的UNet版本来自上述论文,其结构如下:

该架构使用了来自BigGAN的残差块,具体结构如下:

需要注意的是,本项目的UNet实现与官方实现在某些配置上有所不同,具体可参考项目文档。

实现细节与优化过程

版本1:初始实现

在第一个版本中,作者快速实现了一个可工作的版本。主要做法包括:

1. 复用或改编了llm.c中的一些核心,如线性层、组归一化层等。
2. 自注意力层的实现需要特别处理,因为简单的转置操作会导致严重的性能问题。
3. 新实现了上采样、下采样和卷积等核心。

初始版本的性能与PyTorch相比还有很大差距:

	PyTorch	CUDA版本1
前向传播	20.6177 ms	171.8496 ms
反向传播	35.5240 ms	221.4288 ms

通过分析,发现大部分时间都花在了残差块和注意力层上,尤其是3x3卷积操作。

版本2:自定义卷积核心

为了提高性能,作者重写了3x3卷积的前向和反向核心,以避免不必要的内存传输。主要优化包括:

1. 详细分析了3x3卷积的计算过程。
2. 利用CUDA编程模型的特性,如共享内存和线程块,来优化计算。
3. 实现了一个高效的CUDA核心,充分利用GPU的并行计算能力。

这些优化显著提高了卷积操作的性能,从而提升了整个模型的训练速度。

未来方向

虽然UNet.cu项目已经取得了不错的成果,但仍有很多改进空间:

1. 进一步优化前向传播和反向传播的性能。
2. 改进其他核心,如注意力层的实现。
3. 支持更多的扩散模型功能,如条件生成等。

总结

UNet.cu项目展示了如何使用纯CUDA实现复杂的深度学习模型。通过多次迭代和优化,项目在性能上取得了显著进步。这不仅为学习CUDA编程提供了一个很好的案例,也为深度学习模型的底层实现提供了valuable insights。

对于想要深入了解GPU编程或深度学习模型实现的开发者来说,UNet.cu项目无疑是一个值得研究的开源项目。通过阅读和理解这个项目的代码,开发者可以学到很多关于CUDA优化和深度学习模型实现的知识。

最后,尽管UNet.cu的性能还没有达到PyTorch的水平,但它已经展示了纯CUDA实现的潜力。随着进一步的优化,相信这个项目会为GPU上的深度学习模型实现提供更多的inspiration。

🔗 项目链接: UNet.cu GitHub仓库