MegPeak——让你更懂你的处理器-技术圈

在算力需求爆炸的大背景下，如何发挥出已有硬件的最大算力变得非常重要，直观一点是：我们需要对现有算法针对特定的处理器进行极致的性能优化，尽量满足目前AI算法对算力的高要求。

为了能够做到极致的性能优化，我们可能的方向有：

优化算法，使得算法能够在满足准确度前提下，访存和计算量尽量小
优化程序，使得实现这些算法的程序最大限度发挥处理器性能

在优化程序的过程中，首先要解决的问题是：如何评估程序发挥了处理器几成的算力，以及进一步优化空间和优化方向。

为了更懂我们的处理器，旷视MegEngine 团队开发了一个工具MegPeak，可以帮助开发人员进行性能评估，开发指导等，目前已经开源。

GitHub项目地址：https://github.com/MegEngine/MegPeak。

点击文末的阅读原文，可了解更多MegPeak的使用方法、原理等

MegPeak功能

通过 MegPeak ，用户可以测试目标处理器：

指令的峰值带宽
指令延迟
内存峰值带宽
任意指令组合峰值带宽

虽然上面的部分信息可以通过芯片的数据手册查询相关数据，然后结合理论计算得到，但是很多情况下无法获取目标处理器详尽的性能文档，另外通过 MegPeak 进行测量更直接和准确，并且可以测试特定指令组合的峰值带宽。MegEngine团队使用MegPeak在几种常用ARM架构CPU上进行测试，根据对指令fmla的测试结果整理出下表。

其中，GFLOPS指标可以衡量设备的算力，而 FLOPS/Cycle指标可以帮助推测CPU的硬件特征。下面以A55/A77/Apple M1分别举例说明。

A55：由于每条指令fmla可执行两次浮点运算（包括一次乘法和一次加法），且测试得到的FLOPS/Cycle指标接近8，故可以推测A55的后端执行单元有一个128位浮点向量乘加单元或有两个64位浮点向量乘加单元。
A77：其FLOPS/Cycle指标约为16，所以每个周期A77可以执行2条SIMD的fmla指令，所以其后端有两个SIMD fmla执行单元，且后端至少是双发射的。
Apple M1：Apple M1的FLOPS/Cycle指标达到了32，说明其拥有4个SIMD执行单元

用 MegPeak 测到的数据，可以用来干什么

MegPeak可以测试出处理器的内存带宽，指令的理论计算峰值，指令的延迟等信息，因此可以帮助我们：

绘制 Roofline Model 指导我们优化模型性能
评估程序的优化空间
探索指令组合的理论计算峰值

另外MegPeak还可以提供对理论的验证，如我们通过处理器频率*单核单周期指令发射数量*每条指令执行的计算量可以计算出理论计算峰值，然后我们可以通过MegPeak进行实际测量进行验证。

绘制指令相关的 Roofline Model

Roofline 模型被大量的使用在高性能计算中，是评估算法的可优化程度和优化方向的重要工具。使用 MegPeak 可以绘制出更加具体的关于指令对应的Roofline模型，如：在CPU中，不同的数据类型，虽然访存带宽不会改变，但是计算峰值差距比较大，比如在arm上 float 的计算峰值和 int8 的计算峰值差距很大。

评估代码优化空间

在优化具体算法的时候，可以通过MegPeak测试出kernel里面的主要指令的最大峰值，如在Arm上优化 fp32 Matmul 的时候，主要用到的指令是 fmla 指令，这时候可以测试程序实际运行的峰值，指令的峰值和程序的峰值差距越小，说明代码优化的越好。

另外，可以根据算法实现计算出计算量和访存量，并使用MegPeak绘制出上面的Roofline，通过计算实际的计算密度，然后再对应到Roofline中，如果计算密度落在上图中的绿色区域，说明程序需要更多考虑优化访存，提供更优的访存模型，如分块，提前pack数据等。如果计算强度的点落在灰色区域说明，代码已经最优了，如果还想进一步提速，只能考虑从算法角度进行优化了，如：在卷积中使用FFT，Winograd等算法进行优化。

探索最优指令组合

很多Kernel的优化不是单纯的某一条指令就可以衡量，可能需要多条指令的组合才能代表整个Kernel的计算，因此我们需要探索如何组织这些指令使其达到处理器最优的性能。下面列举在A53小核优化fp32 Matmul的过程中，由于Matmul是计算密集型算子, 考虑通过多发射隐藏访存指令的开销，使用 MegPeak 配合进行分析，探索如何组合指令实现尽可能多的多发射。

因为小核上面资源有限，指令多发射有很多限制：

首先使用MegPeak测试出 A53 上 fp32 的 fmla 指令的计算峰值，将其定义为100%峰值计算性能
测试哪些指令组合可以支持双发射

在MegPeak中添加vector load 和 fmla 1:1组合的代码，然后测试其峰值仅仅为float峰值的36%，表明Vector load和 fmla不能双发射
同样可以测得通用寄存器load指令ldr+fmla的组合可以达到float峰值的93%，说明 ldr 可以和 fmla双发射
同上可以测得 ins+fmla 能双发射，ins + vector load 64位可以双发射

根据Matmul最内层Kernel的计算原理，如最内层Kernel的分块大小是8x12，那最内层需要读取：20个float数据，计算24次fmla计算
结合上面的 MegPeak 测试的信息，我们需要找到用最少时钟完成这20个float数据load，和24次fmla数据计算的指令组合，因此需要将尽可能多的数据load和fmla进行双发射，隐藏数据load的耗时
最后的指令组合是：

使用vector load 64指令 + ldr + ins组合成为一个neon寄存器数据，因为ldr和ins都可以和fmla双发射，把他们和fmla放在一起可以隐藏他们的耗时
在这3条指令中穿插fmla指令，并尽可能解决数据依赖

根据上面的指令组合可以使得Matmul在小核上达到计算峰值的70%左右。

总结

MegPeak 作为一个进行高性能计算的辅助工具，能够使得开发人员轻松获得目标处理器的内在的详细信息，辅助进行对代码的性能评估，以及优化方法设计。但是MegPeak也有一些需要丰富的方向:

支持获取更多的处理器性能数据，如：L1，L2 cache的大小，自动探索各种指令组合的双发射情况，并大概绘制出一个处理器后端的缩略图。如：https://en.wikichip.org/w/images/5/57/cortex-a76_block_diagram.svg
支持测量移动端OpenCL的更多细节信息，如：warp size，local memory 大小等。

如果有同学对上面的功能感兴趣，欢迎大家提交代码。最后欢迎大家使用 MegPeak。