如何优化网站文章的SEO

释放双眼，带上耳机，听听看~！

本文主要介绍如何通过合理的关键词使用，优化网站文章的SEO，提高网站流量和排名。

MIGraphX是一款用于DCU上的深度学习推理引擎。MIGraphX能将深度学习框架（Tensorflow,Pytorch等）训练好的算法模型转换为MIGraphX IR表示的计算图，并提供端到端的模型优化、代码⽣成以及推理业务部署能⼒。 MIGraphX致⼒于为用户提供灵活、易⽤的编程接⼝以及配套⼯具，让用户能够专注于推理业务开发和部署本⾝，而无需过多关注底层硬件细节，显著提高用户的开发效率。

特性

支持多种精度推理，比如FP32，FP16，INT8
支持多语言API，包括C++和Python
支持动态shape
支持模型序列化
支持调试
提供性能分析⼯具

整体架构

如何优化网站文章的SEO

中间表示层：用户训练好的算法模型（onnx）会统⼀转换为用MIGraphX IR 表示的计算图，后续的模型优化和代码生成都基于该计算图完成。
编译优化层：基于MIGraphX IR完成各种优化，比如常量折叠，内存复用优化，算子融合等，提高推理性能。
计算引擎层：主要包含了底层计算库的接口，包括MIOpen和rocblas，MIGraphX后端的实现主要是通过调用计算库的方式实现的

AI编译中的IR从层级上分一般可以分为两种类型：多级IR和单级IR。使用多级IR可以使得系统优化更加灵
活，各级IR只需要负责本级优化，多级IR的代表就是MLIR，但是多级IR会带来如下的问题：

需要在不同IR之间进行转换，IR转换做到完全兼容很难而且工作量大。
不同IR转换可能带来信息的损失。
多级IR有些优化既可以在上一层IR进行，也可以在下一层IR进行，让系统开发者很难选择。
MIGraphX采用了单级IR的设计，这种形式的IR可以表达计算图中的控制流信息和数据依赖关系，方便后
面的编译优化。

MIGraphX采用静态图模式，在编译优化阶段，MIGrahpX实现了如下的优化：

机器无关优化：比如删除公共子表达式，删除无用的代码，常量传播，常量折叠，代数化简，算子
融合等。
内存复用优化：MIGraphX采用了图着色的方法实现无计算依赖的节点间的内存复用，显著减低内
存消耗。
指令调度：根据计算图分析指令之间的依赖关系，根据这些依赖关系优化各指令的执行顺序，从而
提高计算性能。

支持的算子

migraphx-driver onnx -l查看支持的onnx算子

支持的模型

目前 MIGraphX支持常用的 CNN 、LSTM 、Transformer和Bert等模型：

Classification：AlexNet，VGG，Inception，ResNet，DenseNet，EfficientNet等
Detection ：SSD，YOLO，DBNet等
Segmentation ：FCN，UNet，MaskRCNN等
LSTM：CRNN等
Transformer：Vision Transformer（ViT）等
BERT：BERT-Squad等

安装方法

使用镜像(推荐) 下载地址，根据需要选择合适的镜像

例如docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/migraphx:4.0.0-centos7.6-dtk23.04.1-py38-latest

在使用MIGraphX之前，需要设置容器中的环境变量：source /opt/dtk/env.sh，如果需要在python中使用migraphx，还需要设置PYTHONPATH ：export PYTHONPATH=/opt/dtk/lib:$PYTHONPATH

使用安装包，安装包下载地址，根据不同的系统选择合适的安装包
- 安装dtk，上面的光源dtk镜像或者安装包，然后将下载好的安装包安装到/opt目录下，最后创建一个软连接/opt/dtk，使得该软连接指向dtk的安装目录，注意：一定要创建软连接/opt/dtk，否则MIGraphX无法正常使用。
- 安装halfwget https://github.com/pfultz2/half/archive/1.12.0.tar.gz,解压（tar -xvf ...tar.gz）后将include目录下的half.hpp拷贝到dtk目录下的include目录：cp half-1.12.0/include/half.hpp /opt/dtk/include/
- 安装sqlite:下载地址，解压，切换目录，然后./configure && make && make install，最后设置环境变量：export PKG_CONFIG_PATH=/usr/local/lib/pkgconfig:$PKG_CONFIG_PATH和export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib/:$LD_LIBRARY_PATH
- 下载MIGraphX: centos还要同时下载devel包
- 设置环境变量：source /opt/dtk/env.sh,如果需要在python中使用migraphx，还需要设置PYTHONPATH ：export PYTHONPATH=/opt/dtk/lib:$PYTHONPATH
- 验证是否安装成功:/opt/dtk/bin/migraphx-driver onnx -l，输出支持的算子即可

编程模型

shape

用来表示数据的形状。

可以通过如下方式构造一个shape对象：

shape(type_t t, std::vector < std::size_t > l);
shape(type_t t, std::vector < std::size_t > l, std::vector < std::size_t > s);

其中：

t：shape的类型，shape支持的类型包括：bool_type,half_type,float_type,double_type,uint8_type,int8_type,uint16_type,int16_type,int32_type,int64_type,uint32_type,uint64_type
l：每一个维度的大小
s：每一个维度的步长，如果没有指定步长，则按照shape为standard的形式根据l自动计算出步长，比如对于一个内存排布为 [N,C,H,W]格式的数据，对应的每一维的步长为[C * H * W,H * W,W,1]

shape中常用的成员函数：

const std::vector<std::size_t>& lens() const 返回每一维的大小，维度顺序为(N,C,H,W)
std::size_t elements() const 返回所有元素的个数
std::size_t bytes() const 返回所有元素的字节数

示例：
resnet50中第一个卷积层的卷积核大小为7×7，输出特征图个数为64,即有64个7×7的卷积核，如果输入的是一个3通道的图像，则该卷积核的shape可以表示为migraphx::shape{migraphx::shape::float_type, {64, 3, 7, 7}}，其中float_type表示shape的数据类型，这里采用float类型, {64, 3, 7, 7}表示每一个维度的大小，注意{64, 3, 7, 7}对应的是NCHW的内存模型，由于这里没有提供每一维的步长，所以步长会自动计算。自动计算出来的每一维的步长为{147,49,7,1},所以完整的shape表示为{migraphx::shape::float_type, {64, 3, 7, 7},{147,49,7,1}}

对于该卷积核的shape，lens()函数的返回值为{64, 3, 7, 7}，elements()的返回值为9408， bytes()的返回值为9408*4=37632。一个float占4个字节。

argument

用来保存数据，类似Pytorch中的Tensor，常用来保存模型的输入和输出数据。

可以通过如下方式构造一个argument对象：

argument(const shape& s)
template<class T> argument(shape s, T* d)

第1种方式只需要提供shape就可以，系统会自动申请一段内存，该内存的大小等于shape的bytes()方法返回值的大小。

第2种方式除了提供shape之外，还需要提供该argument的数据指针，argument不会自动释放该数据。

argument中常用的成员函数:

const shape& get_shape() const 返回数据的形状
char* data() const 返回argument的数据，可以通过data()的返回值访问推理结果。

与cv::Mat之间的转换

cv::Mat转换为migraphx::argument：

cv::Mat inputData;// inputData表示一张224x224的3通道图像，数据类型为float类型，且为NCHW
形式
migraphx::shape inputShape=migraphx::shape{migraphx::shape::float_type, {1, 3,224, 224}};
migraphx::argument input= migraphx::argument{inputShape,(float*)inputData.data};// 注意，migraphx::argument不会释放inputData中的数据

migraphx::argument转换为cv::Mat：

migraphx::argument result;// result表示推理返回的结果，数据布局为NCHW
int shapeOfResult[]={result.get_shape().lens()[0],result.get_shape().lens()
[1],result.get_shape().lens()[2],result.get_shape().lens()[3]};// shapeOfResult表
示的维度顺序为N,C,H,W
cv::Mat output(4, shapeOfResult, CV_32F, (void *)(result.data()));// 注意，cv::Mat
不会释放result中的数据

literal

使用literal表示常量，比如可以使用literal表示卷积的权重。实际上literal是一种特殊的 argument，literal中的值不能修改，而argument中的值可以修改。

可以通过如下方式构造一个literal对象：

template<class T> literal(const shape& s, const std::vector<T>& x)
template<class T> literal(const shape& s, T* x)
template<class T> literal(const shape& s, const std::initializer_list<T> &x)

第一种构造方法是使用std::vector来创建一个常量，第二种使用数据指针来构造，第三种是使用 std::initializer_list来构造。

literal中常用的成员函数:

const shape& get_shape() const 返回常量的形状
const char* data() const返回常量的数据指针，注意：不能通过data()返回的指针修改literal的值

target

target表示支持的硬件平台，目前支持CPU模式和GPU模式，在编译模型的时候，需要指定一个target。

program

表示一个神经网络模型

program中常用的成员函数：

void compile(const target& t, compile_options options = compile_options{}) 编译模型。第一个参数t是一个target，第二个参数options表示编译的一些设置，比如可以通过options.device_id设置使用哪一块显卡。
std::vector<argument> eval(parameter_map params) const 执行推理并返回推理结果，参数params表示模型的输入数据，params中保存模型每个输入节点对应的输入数据， parameter_map类型是std::unordered_map< std::string, argument>的别名，注意这是一个同步的方法。
std::unordered_map<std::string, shape> get_parameter_shapes() 返回模型的输入或输出参数信息，常用来获取模型的输入参数信息。
module* get_main_module() 获取主计算图，module表示模型中的子图

std::unordered_map是哈希容器,它可以存储一组键值对,并且支持快速的查找、插入和删除操作

module

现代神经网络模型中可能存在多个子图，MIGraphX中使用module表示子图，每个子图又是由指令组成。创建program的时候，会自动创建一个主计算图，可以通过program的get_main_module()方法获取主计算图。

module中常用的成员函数：

instruction_ref add_parameter(std::string name, shape s) 主要用来添加模型的输入，name表示输入名，s表示输入形状，返回值表示添加到模型中的该条指令的引用。
instruction_ref add_literal(literal l) 添加常量，比如可以使用该成员函数添加卷积算子的权重，返回值表示添加到模型中的该条指令的引用。
instruction_ref add_instruction(const operation& op, std::vector args) 添加指令，第一个参数op表示算子，args表示算子的参数，返回值表示添加到模型中的该条指令的引用。
instruction_ref add_return(std::vector args) 添加结束指令，通常表示模型的结尾，args表示模型最后的指令。

注意：

add_parameter(),add_literal(),add_return()添加的是模型中特殊的指令，这些指令不能使用add_instruction()添加， add_instruction()一般用来添加除了输入，常量和结束指令之外的其他指令。
上述所有添加指令的成员函数返回添加的这条指令的引用，MIGraphX中使用instruction_ref这个类型表示指令的引用，后续指令如果需要使用该条指令作为输入，可以通过该引用来获取该指令。

instruction

instruction表示指令，可以通过module中的add_instruction()成员函数添加指令。MIGraphX中的指令相当于ONNX模型中的一个节点或者caffe模型中的一个层。指令由操作符(算子)和操作数组成。

视图

我们知道Pytorch中支持视图操作(view)，Pytorch中一个tensor可以是另一个tensor的视图，视图tensor与原tensor 共享内存，视图可以避免不必要的内存拷贝，让操作更加高效。比如我们可以通过view()方法获取一个tensor的视图：

t = torch.rand(4,4)
b = t.view(2,8)#创建视图
t.storage().data_ptr() == b.storage().data_ptr() #b和t共享内存，返回True
b[0][0] = 3.14
print(t[0][0]) # 3.14

与Pytorch一样，MIGraphX也支持视图，一个argument可以是另一个argument的视图，视图和原argument共享内存， MIGraphX中支持视图的操作有

broadcast
slice
transpose
reshape

下面表示一个4行6列的二维数组，该数组按照行主序的方式在内存中连续存储(与C语言中的数组一致)，所以在列这个维度上步长为1，在行这个维度上的步长为6，假设该二维数组的数据类型为float类型，则该二维数组的shape可以表示为{migraphx::shape::float_type, {4,6}}，这里没有显式指定每一维的步长，migraphx会自动计算出步长：{migraphx::shape::float_type, {4,6},{6,1}}。

□ □ □ □ □ □
□ □ □ □ □ □  
□ □ □ □ □ □
□ □ □ □ □ □

现在有一个切片操作(slice)，该切片操作参数为：starts=[0,2]，ends =[4,5]，steps = [1, 1] ，切片操作的结果为原二维数组的一个视图，该视图与原数据共享内存，该视图如下所示。

切片左闭右开，实际上应该是[0,2]到[3,4]

  0 1 2 3 4 5
0 □ □ ■ ■ ■ □
1 □ □ ■ ■ ■ □  
2 □ □ ■ ■ ■ □
3 □ □ ■ ■ ■ □

具体实现的时候，视图包含一个数据指针以及该数据的shape，为了方便说明，将shape拆分为2个部分表示：每一维的大小和步长，本示例中该视图的数据指针指向原数组第三个元素，该视图的shape可以表示为{migraphx::shape::float_type, {4,3},{6,1}}，所以视图中的成员lens为[4,3]，strides为[6,1]，注意由于与原数据共享内存，所以该视图的步长为[6,1]而不是[3,1]。

// 视图包含的成员
{
    float *data_ptr;
    std::vector<std::size_t> lens;
    std::vector<std::size_t> strieds;
}

视图中元素的访问

通过shape可以访问到正确的视图中的数据，比如要访问该视图的第2行第1列的元素”🫣”，该元素在视图中的二维索引index可以表示为[1,0]，则在实际内存中的索引(相当于“😜”)为二维索引和步长的内积： index*strides=1 * 6 + 0 * 1 =6，“😜”是视图的data_ptr,则二维索引为[1,0]表示的数据在内存中对应的数据为data_ptr+6，所以可以通过二维索引与步长的内积得到实际的内存索引。

  0 1 2  3 4 5
0 □ □ 😜 ■ ■ □
1 □ □ 🫣 ■ ■ □  
2 □ □  ■ ■ ■ □
3 □ □  ■ ■ ■ □

MIGraphX中部分算子是不支持输入视图的，所以对于这些算子，如果输入的是一个视图，就需要通过contiguous操作将内存变得连续。对于上面slice操作返回的视图，contiguous算子会创建一个新的内存空间，将转换后得到的内存连续的数据保存在新的内存空间中。contiguous算子的输出的shape可以表示为{migraphx::shape::float_type, {4,3},{3,1}}，此时行步长是3而不是之前共享内存时的6了。

附录

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特性

整体架构

支持的算子

支持的模型

安装方法

编程模型

shape

argument

与cv::Mat之间的转换

literal

target

program

module

instruction

视图

视图中元素的访问

附录

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归档

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整体架构

支持的算子

支持的模型

安装方法

编程模型

shape

argument

与cv::Mat之间的转换

literal

target

program

module

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视图

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附录

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