当前位置：首页 > article >正文

mxnet算子调用kernel示例(MINIST)

article 2024/11/15 11:12:10

mxnet算子调用kernel示例(MINIST)

在使用 MXNet 执行 MNIST 任务时，每个步骤都会调用相应的算子，这些算子最终会调度到对应的 GPU kernel（内核）。MXNet 支持异步执行和自动微分，能够通过 GPU 的加速来提高深度学习任务的性能。在 GPU 上执行卷积、全连接等操作时，MXNet 通常会调用 NVIDIA 提供的 cuDNN 库来实现这些操作。

1. 模型定义与前向传播

首先，定义一个简单的卷积神经网络来处理 MNIST 数据集：

import mxnet as mx
from mxnet import gluon, nd
from mxnet.gluon import nn

# 定义一个简单的卷积神经网络
class SimpleCNN(gluon.Block):
    def __init__(self):
        super(SimpleCNN, self).__init__()
        with self.name_scope():
            self.conv1 = nn.Conv2D(32, kernel_size=3, strides=1, padding=1)
            self.conv2 = nn.Conv2D(64, kernel_size=3, strides=1, padding=1)
            self.fc1 = nn.Dense(128)
            self.fc2 = nn.Dense(10)

    def forward(self, x):
        x = nd.relu(self.conv1(x))
        x = nd.Pooling(x, pool_type='max', kernel=(2, 2), stride=(2, 2))
        x = nd.relu(self.conv2(x))
        x = nd.Pooling(x, pool_type='max', kernel=(2, 2), stride=(2, 2))
        x = x.reshape((0, -1))  # 展平
        x = nd.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

# 使用 GPU
ctx = mx.gpu()

# 初始化模型
net = SimpleCNN()
net.initialize(ctx=ctx)

2. 数据加载与模型训练

在实际训练过程中，我们会加载 MNIST 数据集，并将数据传输到 GPU 上进行训练：

from mxnet import gluon, autograd

# 加载 MNIST 数据集
mnist_train = gluon.data.vision.datasets.MNIST(train=True)
transform = gluon.data.vision.transforms.ToTensor()
train_loader = gluon.data.DataLoader(mnist_train.transform_first(transform), batch_size=64, shuffle=True)

# 定义损失函数和优化器
loss_fn = gluon.loss.SoftmaxCrossEntropyLoss()
trainer = gluon.Trainer(net.collect_params(), 'sgd', {'learning_rate': 0.01})

# 开始训练
for epoch in range(1):
    for data, label in train_loader:
        data = data.as_in_context(ctx)
        label = label.as_in_context(ctx)
        with autograd.record():
            output = net(data)  # 前向传播
            loss = loss_fn(output, label)  # 计算损失
        loss.backward()  # 反向传播
        trainer.step(batch_size=64)  # 更新参数

3. 每个步骤的算子调用与 GPU kernel 执行

在前向传播和反向传播过程中，MXNet 调用相应的算子（如卷积、ReLU、池化等），并将它们分派到 GPU 内核上执行。

(1) Conv2D (卷积层) 的 GPU 调用

Conv2D 是 MXNet 中用于卷积操作的算子。在 GPU 上，MXNet 使用了 cuDNN 库中的卷积操作。MXNet 内部会自动调用 cuDNN 实现的内核。

算子调用：
```
x = nd.relu(self.conv1(x))
```
对应的算子：在 MXNet 源代码中，Conv2D 对应的算子在后端是通过 cudnnConvolutionForward 实现的。cuDNN 提供了高度优化的卷积操作。

cuDNN kernel 的原型：

  cudnnStatus_t cudnnConvolutionForward(
    cudnnHandle_t handle,
    const void *alpha,
    const cudnnTensorDescriptor_t xDesc,
    const void *x,
    const cudnnFilterDescriptor_t wDesc,
    const void *w,
    const cudnnConvolutionDescriptor_t convDesc,
    cudnnConvolutionFwdAlgo_t algo,
    void *workSpace,
    size_t workSpaceSizeInBytes,
    const void *beta,
    const cudnnTensorDescriptor_t yDesc,
    void *y);

这是 cuDNN 中执行卷积操作的核心函数。在 MXNet 中，这个算子通过 cudnnConvolutionForward 被调用，用于前向传播中的卷积计算。

(2) ReLU (激活函数) 的 GPU 调用

ReLU 是一种非线性激活函数，常用于卷积层的输出。在 GPU 上，MXNet 也使用 cuDNN 中的 ReLU 实现。

算子调用：
```
x = nd.relu(self.conv1(x))
```
对应的算子：在 MXNet 源代码中，ReLU 操作会调用 cuDNN 的 cudnnActivationForward 函数来执行。

cuDNN kernel 的原型：

cudnnStatus_t cudnnActivationForward(
    cudnnHandle_t handle,
    cudnnActivationDescriptor_t activationDesc,
    const void *alpha,
    const cudnnTensorDescriptor_t xDesc,
    const void *x,
    const void *beta,
    const cudnnTensorDescriptor_t yDesc,
    void *y);

这个函数是 cuDNN 用于执行激活函数的 API，ReLU 作为其中的一种激活方式，可以在前向传播时使用。

(3) Max Pooling (最大池化) 的 GPU 调用

池化层通常用于降低特征图的维度。MXNet 使用 cuDNN 提供的池化操作来加速计算。

算子调用：


x = nd.Pooling(x, pool_type='max', kernel=(2, 2), stride=(2, 2))

对应的算子： MXNet 使用 cudnnPoolingForward 来实现 GPU 上的池化操作。

cuDNN kernel 的原型：

cudnnStatus_t cudnnPoolingForward(
    cudnnHandle_t handle,
    const cudnnPoolingDescriptor_t poolingDesc,
    const void *alpha,
    const cudnnTensorDescriptor_t xDesc,
    const void *x,
    const void *beta,
    const cudnnTensorDescriptor_t yDesc,
    void *y);

(4) Dense (全连接层) 的 GPU 调用

全连接层通常用于将高维特征映射到输出标签。MXNet 中的 Dense 层使用矩阵乘法来实现，矩阵乘法在 GPU 上也是通过 cuBLAS 库中的 GEMM（通用矩阵乘法）操作来实现。

算子调用：
```
x = nd.relu(self.fc1(x))
```
对应的算子：全连接层的计算在底层是通过调用 cublasSgemm（单精度浮点数的矩阵乘法）来实现的。

cuBLAS kernel 的原型：

cublasStatus_t cublasSgemm(
    cublasHandle_t handle,
    cublasOperation_t transa,
    cublasOperation_t transb,
    int m, int n, int k,
    const float *alpha,
    const float *A, int lda,
    const float *B, int ldb,
    const float *beta,
    float *C, int ldc);

(5) Softmax (输出层) 的 GPU 调用

Softmax 是用于分类问题的输出层。MXNet 使用 cuDNN 提供的 Softmax 实现进行计算。

算子调用：
```
return nd.softmax(x)
```
对应的算子： MXNet 调用 cuDNN 中的 cudnnSoftmaxForward 来计算 Softmax 函数。

cuDNN kernel 的原型：

 cudnnStatus_t cudnnSoftmaxForward(
    cudnnHandle_t handle,
    cudnnSoftmaxAlgorithm_t algorithm,
    cudnnSoftmaxMode_t mode,
    const void *alpha,
    const cudnnTensorDescriptor_t xDesc,
    const void *x,
    const void *beta,
    const cudnnTensorDescriptor_t yDesc,
    void *y);