近年来，深度学习的迅猛发展催生了众多算法开发框架。由于深度学习广泛的应用场景及对计算能力的高需求，我们需要将深度学习算法部署于各种通用和专用硬件上，例如不同类型的CPU、GPU、TPU和NPU等。这就导致了框架与硬件之间的组合问题，如图1所示。例如，若要让TensorFlow支持GPU计算，就必须为TensorFlow中的每个算子开发一个GPU版本；如果还需支持D芯片，则每个算子又需要一个D芯片的版本。这一过程无疑是非常耗时且费力的。
与此同时，当前有众多算法网络，例如YOLO、BERT、GPT等，这些网络由不同类型、形状及连接关系的算子构成。最终，它们都会在各类硬件上运行。这使得人工为每个场景开发和实现最佳算子的成本极高。举两个例子，如图2所示，算子融合是常用的性能优化方法。在融合之前，每个算子计算前后都需要将数据从内存读入缓存，再从缓存写回内存。而通过融合，则可以避免算子之间的内存读写，从而提升性能。传统方法依赖人工针对算子连接关系开发融合算子，但不同网络和算子之间的连接关系几乎不可能完全列举。另一个例子是算子调优，算子的实现过程涉及多个参数，这些参数会影响性能，而传统的人工开发方式往往难以有效表达和维护这些参数，调优过程也复杂且耗时。
深度学习编译器应运而生，旨在解决上述问题。它充当框架与硬件之间的公共组件与桥梁，最终目标是实现一次开发即可自动为任何设备生成最优代码。例如，为CPU开发的算子几乎可以直接用于GPU和D芯片，从而显著降低开发成本。
以下简要介绍深度学习编译器的组成部分与功能，如图3所示。首先，编译器的前端从不同框架获取计算图，并使用高层IR数据结构表示。此阶段会进行一系列图优化，如常量折叠、算子融合和等价替换等。例如，原有计算图可通过更改计算方式进行等价替换，结果不变而性能可能更优。接下来，对于计算图中的每个算子，使用领域特定语言（DSL）描述其计算过程并进行优化，如对算子进行tiling、多核和双缓冲等优化。由于算子通常用多重循环实现，例如矩阵乘法涉及三重循环，深度学习编译器能够轻松对循环进行各种变换并调优参数，从而实现不同形状和硬件的最佳算子实现。最后，基于低层IR为不同硬件生成具体代码。
最后，介绍一下现有的编译器项目。目前，生态系统最为完善且开源、框架无依赖的项目是TVM，已被多家公司采用。TVM的流程如图3a所示，可以导入各个框架的模型，例如TensorFlow pb、ONNX和TorchScript等，并统一用TVM称为Relay的高层IR表示。在IR中，每个算子采用Tensor expression的DSL进行计算描述和调度。该DSL使用EinstEin的标记法进行算子计算描述，算子计算通常体现为多重for循环。基于Halide思想，使用调度对这些多重for循环进行各种变换，例如循环合并、拆分和顺序变换等。最终，生成低层IR并输出具体设备代码以进行推理。
进一步介绍TVM如何生成最佳算子代码。算子需要进行计算描述，并对相应的多重for循环进行调度变换。TVM的算子生成与调优经历了三代发展。第一代TVM/AutoTVM，用户需编写算子的计算与调度，AutoTVM允许在调度中定义可变参数，并使用遗传算法进行调优，例如在某个循环切分为两段时，切分位置的优化。第二代AutoScheduler（AnsoR），用户仅需开发算子计算，AnsoR内部会根据规则自动进行调度变换。由于调度开发需熟悉TVM表达机制与底层硬件原理，通常难度较高，因此AnsoR显著降低了开发人员的工作量，但调优时间较长，通常需要1小时调优一个算子。以卷积网络为例，AnsoR在某些场景下能超越TensorFlow算子的性能，但与TensorRT仍有差距。第三代Meta Schedule（AutoTensorIR）尚处于起步阶段，预计将优化调优速度和性能，未来值得期待。
TVM的应用包括华为D芯片TBE算子开发工具，在TVM基础上增加了对D芯片代码生成的支持。TVM采用Halide计算与调度路线，另有采用多面体算法的编译器，如Tensor Comprehensions、TiRaMisu以及华为自研的AKG等。这些方法同样只需用户开发算子计算，无需开发调度，因此对用户较为友好，其中AKG已应用于MindSpore的图算融合中。其他的深度学习编译器还包括TensorFlow的XLA和TensorRT等，大家可能已经接触过。
总之，深度学习编译器具有诸多优势，如易于支持新硬件，避免重复开发，通过一系列自动优化替代人工优化，从而实现极高性价比。然而当前深度学习编译器亦存在一些不足，仍处于快速发展阶段。例如调优时间长，对于复杂算子无法有效生成，且深度学习编译器生成的算子在单个模型中超越库调用的比例较低，这些问题仍需不断投入和优化。
