ByteIR: 字节跳动的开源模型编译解决方案

byteir

ByteIR项目简介

ByteIR是字节跳动开源的一套完整的模型编译解决方案,旨在为各种硬件平台提供端到端的AI模型编译支持。该项目包含编译器、运行时和前端三大核心组件,能够实现从主流深度学习框架到各类硬件的全流程模型编译与优化。

ByteIR项目的名称源于公司内部的一个传统用途,但值得注意的是,ByteIR并不是一个IR规范定义项目。相反,在大多数场景下,ByteIR直接使用了多个上游MLIR方言和Google的MHLO。ByteIR编译器的大部分pass都与所选的上游MLIR方言和Google MHLO兼容,这使得ByteIR具有良好的生态兼容性。

ByteIR的核心优势

ByteIR项目具有以下几个突出的优势,使其在AI编译领域脱颖而出:

享受最先进模型(SOTA)的便利:ByteIR维护着流行的前端,能够处理将许多SOTA模型降级为Stablehlo。同时,ByteIR还提供了一个模型动物园(即将发布),可用于研究或基准测试目的。这使得研究人员和开发者能够方便地使用和测试最新的AI模型。
即插即用的便捷性:ByteIR采用上游MLIR方言和Google MHLO,并为所有使用上游MLIR的编译器构建者提供兼容的pass、实用程序和基础设施。用户可以灵活地混合使用ByteIR pass与上游MLIR或MHLO pass,甚至可以加入自己的pass来构建pipeline。这种灵活性大大提高了开发效率。
支持自定义架构:ByteIR在MHLO和Linalg中提供了丰富的通用图级、循环级和张量级优化,这允许深度学习ASIC编译器重用这些优化,并只需专注于后端的最后一英里。这一特性极大地降低了定制AI芯片的开发难度。

ByteIR项目架构

ByteIR的核心组件

ByteIR项目由三个核心组件构成,它们共同工作以提供完整的模型编译解决方案:

1. ByteIR编译器

ByteIR编译器是一个基于MLIR的编译器,专为CPU、GPU和ASIC设计。它利用MLIR的强大功能,实现了高效的模型优化和代码生成。编译器的主要特点包括:

支持多种硬件后端
丰富的优化Pass库
与上游MLIR和MHLO的良好兼容性

2. ByteIR运行时

ByteIR运行时是一个通用、轻量级的运行时环境,能够同时支持现有内核和ByteIR编译器生成的内核。其主要特性包括:

高效的内存管理
动态加载和执行优化后的模型
跨平台支持

3. ByteIR前端

ByteIR前端包括对TensorFlow、PyTorch和ONNX的支持。这些前端使得ByteIR能够处理来自主流深度学习框架的模型,实现无缝的模型转换和优化。前端的主要功能包括:

模型导入和解析
图优化
到Stablehlo的降级转换

组件间的通信接口

ByteIR项目的各个组件之间通过预定义的通信接口进行交互,这确保了整个系统的模块化和可扩展性:

前端和编译器之间:ByteIR前端和编译器通过Stablehlo方言进行通信。这意味着任何能够生成兼容版本Stablehlo的前端都可以与ByteIR编译器协同工作,同样,任何能够消费兼容版本Stablehlo的编译器也可以与ByteIR前端配合使用。
编译器和运行时之间:ByteIR编译器和运行时通过ByRE格式进行通信。ByRE方言被定义为ByteIR编译器中的一种ByRE格式,目前支持为ByteIR编译器和运行时发出带版本控制的文本形式或字节码。

这种灵活的接口设计使得ByteIR能够轻松集成到现有的AI开发生态系统中,同时也为未来的扩展和优化留下了空间。

ByteIR的应用前景

作为一个全面的模型编译解决方案,ByteIR在AI领域有着广泛的应用前景:

加速AI模型部署:ByteIR能够将复杂的深度学习模型优化并编译为高效的机器代码,显著提升模型的推理速度和资源利用率。这对于需要实时响应的AI应用尤为重要,如自动驾驶、实时图像识别等。
降低AI芯片开发门槛:通过提供丰富的优化Pass和灵活的后端接口,ByteIR大大降低了AI专用芯片(ASIC)的开发难度。芯片设计者可以专注于硬件架构的设计,而将复杂的软件栈优化交给ByteIR处理。
促进AI模型跨平台部署:ByteIR的多后端支持使得同一个AI模型可以轻松部署到不同的硬件平台上,如CPU、GPU、TPU等。这大大提高了AI应用的可移植性和灵活性。
推动AI系统研究:作为一个开源项目,ByteIR为AI系统研究提供了一个理想的平台。研究人员可以基于ByteIR进行各种实验和优化,推动AI编译技术的进步。

ByteIR优化效果示例