【Hackathon4 No.35】为 Paddle 优化 prelu op 在 GPU 上的计算性能

rfcs/OPs-Perf/20230222_prelu_op_optimization.md

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+# Prelu OP性能优化设计文档
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+| 基本信息                                                     | 内容                                   |
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+| 提交作者<input type="checkbox" class="rowselector hidden">   | thunder95                            |
+| 提交时间<input type="checkbox" class="rowselector hidden">   | 2023-02-22                           |
+| 版本号                                                       | V1.0                                 |
+| 依赖飞桨版本<input type="checkbox" class="rowselector hidden"> | PaddleDevelop                        |
+| 文件名                                                       | 20230222_prelu_op_optimization.md<br> |
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+# 1 背景与意义
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+目前Paddle中的Prelu算子仍旧通过内部循环方式实现，没有用到一些性能优化的技巧，存在性能优化的空间。
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+## 1.1 飞桨现状
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+当前性能如下表(基于PaddlePaddle　develop分支)：
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+目前的实现有一定的性能优化空间，可以加入一些性能优化的技巧。当前forward性能如下表：
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+| Case No. | device | input_shape | input_type | weight_type | Paddle Perf(ms) |
+|---|---|---|---|---|---|
+| 1 | RTX 2070s | [8L, 1024L, 3072L] | float32 | [1L] | 0.8584 | 
+| 2 | RTX 2070s | [8L, 1024L, 3072L] | float32 | [1024L] | 1.1135 |
+| 3 | RTX 2070s | [8L, 1024L, 3072L] | float16 | [1L] | 0.62442 |
+| 4 | RTX 2070s | [8L, 1024L, 3072L] | float16 | [1024L] | 0.87672 |
+
+API文档 https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api/paddle/nn/PReLU_cn.html#prelu
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+## 1.2 业内方案调研
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+Pytorch中对Prelu算子的实现基于GPU计算,  forward整体性能如下(基于pytorch　v1.12)：
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+| Case No. | device | input_shape | input_type | weight_type | Pytorch Perf(ms) |
+|---|---|---|---|---|---|
+| 1 | RTX 2070s | [8L, 1024L, 3072L] | float32 | [1L] | 0.64366 |
+| 2 | RTX 2070s | [8L, 1024L, 3072L] | float32 | [1024L] | 0.83144 |
+| 3 | RTX 2070s | [8L, 1024L, 3072L] | float16 | [1L] | 0.31887 |
+| 4 | RTX 2070s | [8L, 1024L, 3072L] | float16 | [1024L] | 0.84326 |
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+## 1.3 对比分析
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+目前Paddle与Pytorch的API设计方案相似，两种case下测试pytorch性能更优，理论上可以通过线程配置，或向量化读取和写入等手段进行优化，进一步提升算子性能。
+Pytorch通过grid和block的优化配置性能明显优于paddle，paddle目前还是1d内部循环的方式实现。
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+# 2 设计方案与性能预期
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+## 2.1 关键模块与性能提升点
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+通过使用飞桨内部的Elementwise Kernel来进行计算。通过向量化读取、向量化写入以及gpu_launch_config.h中的线程配置方法对算子进行优化, 使用cuda内置函数后预计比当前算子提升%20以上。
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+## 2.2 Host端计算流程
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+通过gpu_launch_config.h中的线程配置方法配置1D线程。
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+## 2.4 Device端计算流程
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+设备端通过kps::ReadData和kps::WriteData对数据进行读写，再对每个值进行prelu计算。
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+# 3 测试和验收的考量
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+参考：[算子性能优化验收标准](http://agroup.baidu.com/paddle-perf/md/article/4892913)
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+# 4 可行性分析和排期规划
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+时间和开发排期规划，主要milestone
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+| No. | 开发内容 | 预期时间 |
+|---|---|---|
+| 1 | 理清Paddle中OP设计思路，同类产品中最佳设计方案  | 2023-02-22 |
+| 2 | 完成开发文档设计  | 2023-02-22 |
+| 3 | prelu优化实现  | 2023-02-23 |
+| 3 | 完成代码开发工作，并通过线程CI测试 | 2023-02-24 |
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+# 5 影响面
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+待优化的算子独立运行，不涉及其他算子和模块的修改，API设计与之前保持一致。
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+# 名词解释
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+# 附件及参考资料
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+[1]. [OP Benchmark使用指南](https://github.com/PaddlePaddle/benchmark/blob/master/api/README.md)
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