AdaptiveMaxpool3D功能说明文档:https://gitcode.com/cann/ops-nn/blob/master/pooling/adaptive_max_pool3d/README.md。
1. 精度异常表现
AdaptiveMaxPool(自适应最大池化)是深度学习领域常见的池化操作,可将任意输入尺寸映射为固定输出尺寸。在NPU上调试AdaptiveMaxpool3D算子时,碰到一些索引与cpu标杆差异的地方,对此问题做一个记录。
简化用例信息如下:输入一个[1,1,1,15,17]张量,通过控制属性参数outputSize为[1,2,17],输出[1,1,1,2,17]大小的最大值和索引两个张量。
| op_name | x_shape | x_dtype | y_shape | y_dtype | argmax_shape | argmax_dtype | outputSize | data_format_str |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| AdaptiveMaxpool3D | 1,1,1,15,17 | float16 | 1,1,1,2,17 | float16 | 1,1,1,2,17 | int32 | 1,2,17 | NCDHW |
笔者将用例输出的结果同cpu进行比对如下:与cpu的结果比较中最大值输出正确,但索引位置错误,cpu为202,npu为49271。
AdaptiveMaxPool返回结果中,索引是用来记录获取的最大值位置,便于反向传播进行正确路径的梯度更新,以torch_cpu功能作为参考,假设输入张量是[N,C,D,H,W],那么索引位置会是D*H*W输入尺寸铺平成一维后的索引位置(扁平化绝对索引)。根据输入用例尺寸来看索引位置最大为1*15*17即0~254的范围,不可能是49271,很明显,npu的索引输出存在异常。
2. 定位过程
通过多次运行相同用例shape,发现都在同一位置输入错误索引。我们首先粗略排查索引的计算过程,但并没有发现明显逻辑问题。既然运行是必现的,最简单方式就是找到49271异常值是什么时候出现的。
原先笔者已经将用例简化到[1,1,1,15,17]大小,小量数据可以帮助我们更好进行观察。我们通过从计算索引→搬出结果的反向过程插入DumpTensor(GlobalTensor/LocalTensor, 代码行号, 元素个数)函数重新编译算子运行,可以逐步打印NPU上的Tensor内容值进行观察,发现错误数据第一次出现在上述红框的for循环中Select函数之后。
再往前Select函数的输入Tensor数值打印出来没有明显异常值,因此我们深入分析Select的配置参数和功能逻辑是否存在与预想不一致的地方。在官网文档中发现该接口使用一个8K的预留空间,是一个疑点。
(官网文档:https://www.hiascend.com/document/detail/zh/CANNCommunityEdition/850alpha002/API/ascendcopapi/atlasascendc_api_07_0070.html)
笔者通过搜索InitBuffer函数快速查验一下空间分配情况,这个算子使用了固定大小分配,比较好分析,计算了一下大概为185kb,185+8=193kb!!!这超过了芯片最大提供的192kbub空间大小,这会导致内存空间被踩!!!
// 初始化que pipe->InitBuffer(inputQue, 1, 32 * 1024); pipe->InitBuffer(maxQue, 1, 8 * 1024); pipe->InitBuffer(indexQue, 1, 8 * 1024); // 初始化Tbuf pipe->InitBuffer(cmpMaskBuffer, 512); pipe->InitBuffer(cmpNanMaskBuffer, 512); pipe->InitBuffer(inputTransBuffer, 32 * 1024); pipe->InitBuffer(resetIndexBuf, 4 * 1024); pipe->InitBuffer(nextCmpBuffer, 4 * 1024); pipe->InitBuffer(mulWBuffer, 64 * 1024); pipe->InitBuffer(mulWIdxBuffer, 32 * 1024);3. 解决方式
单核在进行pipe->InitBuffer在进行192kb空间分配时是按顺序分的。在空间分配时,mulWBuffer的空间申请有一部分作用用于复用计算,我们将其移动到最后进行空间的分配,这样子改动最小化,Select接口的预留的8kb即使踩到mulWBuffer也只涉及到无效数据部分,不影响计算结果。在调整完顺序后重新进行验证,验证结果通过。
// 初始化que pipe->InitBuffer(inputQue, 1, 32 * 1024); pipe->InitBuffer(maxQue, 1, 8 * 1024); pipe->InitBuffer(indexQue, 1, 8 * 1024); // 初始化Tbuf pipe->InitBuffer(cmpMaskBuffer, 512); pipe->InitBuffer(cmpNanMaskBuffer, 512); pipe->InitBuffer(inputTransBuffer, 32 * 1024); pipe->InitBuffer(resetIndexBuf, 4 * 1024); pipe->InitBuffer(nextCmpBuffer, 4 * 1024); pipe->InitBuffer(mulWIdxBuffer, 32 * 1024); pipe->InitBuffer(mulWBuffer, 64 * 1024); //移动到最后4. 根因
Select接口的使用需要预留8K的Unified Buffer空间,但是原有kernel已经申请了185kb空间,185+8=193kb超过了芯片最大提供的192kbub空间大小,导致Select函数踩到有效数据,输出异常索引值。
5. 启发
1、对于一些可复现异常,可以通过简化输入条件来降低定位的复杂度,通过二分打印数据的变化找到异常引入点。
2、在算子开发中,要考虑到最大的ub内存空间进行合理的分配,留意API接口中容易忽视的约束,部分的指令可能需要预留一部分的ub空间,不然可能会造成内存踩踏。