神经网络推理加速入门——一个例子看懂流水

之前的两篇文章介绍了流水这一技术，它用来进行程序的性能加速，本篇通过一个生活中的小例子，让大家更直观的了解什么是流水。

举个例子

早晨从起床到上班出门，我们一般会做以下几件事：刷牙、烧水、喝水、出门。

如果正常按顺序去做，可能就是先刷牙，然后烧水，等水烧开了喝水，然后出门。假设做每件事需要的时间如下表，那么整个出门前需要花费的时间为55分钟。

但是，如果你稍微会一点时间管理的话，我相信你肯定不会先刷牙、然后烧水的，毕竟，烧水和刷牙没有任何关系，而且烧水的时候，也不需要人在边上看着。

于是，就有了下面的做事顺序——起来先烧水，然后在烧水的同时，刷牙，等水烧开了，喝水，出门。

这么算下来，总共需要40分钟就能完成。

这两种做事顺序最终的结果都是一样的，而且该做的事都做了。区别在于，后面比前面节省了15分钟的时间。

这里需要注意2个概念。

• 依赖——后面的事依赖前面的事情。也就是说喝水肯定依赖烧水完成之后才能出门。
• 并行——烧水和刷牙没有任何依赖关系，他俩就可以并行去做。

上图中，烧水和刷牙在同一时刻去做了。因此我们可以说，在整个从起床到出门的时间流水线中，烧水和刷牙并行起来了。单纯的一个并行处理，就可以节省15分钟的时间。

在理解了并行的概念之后，流水就好理解了。

流水排布到底是什么样的

继续上面的例子，比如我们起床需要刷两次牙，烧两次水，喝两次水。（当然现实中不会有人这么做，但是在AI神经网络中，重复某个计算是常有的事。感兴趣可以看下 长文解析Resnet50的算法原理中的Rensnet网络结构）。

如果刷两次牙，烧两次水，喝两次水，然后出门，我们该怎么管理时间呢？

刷牙1和刷牙2肯定是顺序来的，同理烧水1和烧水2，喝水1和喝水2都是需要有顺序的，也就是前面说的依赖。但是刷牙与烧水之间、烧水与喝水之间是有可能并行起来的。比如烧第二次水的时候，我们可以喝第一次的水。

上图中，整个左上角的的排布，像一个瀑布一样由上而下，每一行都有两件事同时在做，同一时刻两件事互不影响，但整个系统又井然有序。

这种排布，就叫做流水。

在指令序列中，将刷牙、烧水、喝水替换成指令，就完成了指令流水；

在神经网络中，将刷牙、烧水、喝水替换成AI算法，就完成了算法流水。 但是能排流水总是需要满足前面说的两个前提：同一时刻的两件事、或两条指令、或两个算法是解除依赖的，并且可以并行处理的。

说到这，有同学可能会问，既然这样，我们弄两个烧水壶同时烧水不就行了么?

当然可以，这就是升级硬件喽。双核CPU肯定要比单核CPU性能好，就是这个原因了。排流水是在硬件资源有限的前提下，最大限度的减少程序运行时间，提升整个AI软件栈的性能！

Resnet50 中的算法并行

在Resnet50的网络结构中，存在很多可并行的算法。

上图是截取的Resnet50网络中的一部分，可以看到中间有个加法节点，加法节点有两个输入，分别为左边的卷积1和右边的卷积2（Conv为Convolution的缩写，中文名为卷积）。

左边的卷积1依赖于它前面的Relu的输出，而右边的卷积2依赖于很靠前的某个节点的输出，两者并没有实际上的数据依赖，因此，在深度学习编译器对两个节点进行编译调度时，可以将两者进行并行化处理（Parallelization），从而减少一个卷积运算的耗时。

总结

之所以又花了一篇文章来介绍流水和并行技术，是因为并行和流水技术在AI软件的性能优化中占据了很重要的位置。

在硬件资源有限的前提下，我们只能通过软件手段来持续进行AI的加速优化。这里面，更深刻的理解硬件的架构，利用好硬件的优势，编写更加硬件友好的软件代码，才能更加有效的实现AI加速。

知己知彼，百战不殆。

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• 目标：熟练掌握多种 AI 大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

• 内容
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  • L4.1 模型私有化部署概述。
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术解析。
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤详解。
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景探讨。

学习计划：

• 阶段 1：历时 1 至 2 个月，构建起 AI 大模型的基础知识体系。
• 阶段 2：花费 2 至 3 个月，专注于提升 API 应用开发能力。
• 阶段 3：用 3 至 4 个月，深入实践 AI 大模型的应用架构与私有化部署。
• 阶段 4：历经 4 至 5 个月，专注于高级模型的应用与部署。