AI编译器前瞻：现状、挑战与未来方向
AI编译器前瞻：现状、挑战与未来方向
AI编译器是深度学习系统中的关键组件，负责将高级神经网络模型转换为在各种硬件平台上高效执行的代码。本文将深入探讨当前主流AI编译器的功能和特点，并分析其面临的挑战和未来发展方向。
业界主流 AI 编译器对比
在《The Deep Learning Compiler: A Comprehensive Survey》一文中，对TVM、nGraph、TC、Glow和XLA这五个热门AI编译器进行了横向对比。
TVM
TVM是一个开源的深度学习编译器堆栈，旨在通过对神经网络模型的端到端优化，使其在各种硬件平台（包括CPU、GPU和专用加速器）上高效运行。TVM由Relay和TVM两层组成：Relay层负责计算图的全局优化和前端框架接入，而TVM层专注于具体算子的优化和生成。通过Compute和Schedule分离的设计，TVM能够生成高效的内核代码，提高执行效率。
XLA
XLA（加速线性代数）是针对TensorFlow的专用编译器，通过优化计算图并编译成针对特定硬件的高效代码，从而提高模型性能。XLA的关键挑战在于如何将大算子分解为小算子，并通过高级优化语言和底层编译器实现整体设计。
nGraph
nGraph是Intel开发的开源深度学习编译器框架，旨在提供跨平台的高性能计算支持。它通过优化算法和硬件支持，确保模型在推理计算和训练过程中取得理想的效率平衡。
TC
TC（Tensor Comprehensions）是Meta开发的编译器工具，通过领域特定语言（DSL）将神经网络模型表示为张量计算表达式。TC利用Polyhedral model实现自动调度，减轻开发者的工作负担，同时获得高性能计算结果。
Glow
Glow是Meta开源的深度学习推理框架，具备跨硬件支持和丰富的运行时性能优化功能。它支持内存预分配、异步执行和低精度计算等优化技术，适用于嵌入式设备、云端服务器和边缘计算等多种场景。
AI 编译器面临挑战
AI编译器在发展过程中面临多个挑战，主要包括动态Shape问题、Python编译静态化、硬件性能发挥、特殊优化方法和易用性与性能兼顾等问题。
动态 Shape 泛化
AI编译器在处理动态Shape输入时面临挑战，因为非固定Shape的输入和控制流语义会使计算图结构在运行时变得不确定，难以进行完全的静态优化。
前端语言编译静态化
Python静态化是AI编译器需要解决的重要问题。Python的执行流程涉及字节码编译和虚拟机解释，而CPython和PyPy分别采用不同的执行方式。虽然有JIT编译和修饰符等静态化方案，但仍面临类型推导、控制流表达、数据类型转换和编译性能等挑战。
充分发挥硬件性能
随着硬件架构的复杂度上升，AI编译器需要通过图算融合优化、垂直融合和水平并行优化等方法来充分发挥芯片性能。这需要复杂的切分策略和优化技术，对开发者来说门槛较高。
特殊算法优化方法
在大模型训练中，AI编译器需要借助复杂的并行策略来实现自动并行化，包括数据并行、张量并行和流水线并行等。同时，面向HPC场景的自动微分需要解决控制流和高阶微分等方面的挑战。
易用性与性能兼顾
AI编译器需要平衡易用性和性能，包括与AI框架的边界对接、用户透明性、编译开销、性能表现和鲁棒性等问题。现有编译器在这些方面仍存在不足，需要进一步优化和完善。
AI 编译器的未来
针对AI编译器的未来，可以预见以下几个发展方向：
编译器形态：未来的AI编译器将分为推理和训练两个阶段，采用AOT（Ahead-of-Time）和JIT（Just-in-Time）两种编译方式。在推理阶段，编译器将预先编译模型以实现高效执行；而在训练阶段，编译器则倾向于即时编译以应对动态需求。
IR 形态：未来的AI编译器需要一个类似于MLIR的统一中间表示（IR），能够灵活地表示和优化各种类型的AI模型。这个IR将支持多种编程语言和框架，使得跨框架的模型优化和转换变得更加高效。
自动并行：未来的AI编译器将具备自动并行的编译优化能力，能够跨机器、跨节点进行任务的并行处理。这种自动并行化能力将使得在分布式系统中部署和执行AI模型变得更加高效和简便。
自动微分：未来的AI编译器将提供先进的自动微分功能，能够支持高阶微分的计算方式，并且方便对计算图进行操作。这种功能将使得对复杂模型进行优化和训练变得更加高效和灵活。
Kernel 自动生成：未来的AI编译器将实现自动化的Kernel生成功能，从而降低开发门槛，快速实现高效且泛化性强的算子。这意味着编译器将能够根据给定的算法和硬件环境自动生成优化的计算核心，无需手动编写特定的硬件优化代码。
AI 编译器前端优化
AI编译器的前端优化主要包括算子融合Pass、内存分配Pass、内存排布Pass、常量折叠Pass等。这些优化Pass通过组合方式共同完成AI编译器的前端优化。AI编译器的整体架构图展示了从AI框架前端解析Python代码产生GraphIR，到AI编译器前端优化处理的完整流程。前端优化流程包括常量折叠、常量传播、算子融合、表达式简化、表达式替换、公共子表达式消除等优化Pass，最终输出优化后的GraphIR。