简介
AutoPad是一种集成在深度学习框架中的自动调优工具，它通过自动计算填充大小、选择最优的数据布局和算子内核，以及优化数据加载参数，显著提升了模型训练的性能。AutoPad的核心优势在于其自动化的特性，它减少了手动调参的工作量，使得模型训练更加高效和便捷。
自动调优功能
自动填充（Auto-Padding）
AutoPad能够自动计算卷积或池化操作所需的填充大小，以保持输入和输出特征图的尺寸一致。这种自动填充策略遵循“Same”原则，即输出特征图的尺寸与输入特征图相同，这在某些深度学习框架中是常见的做法。
数据布局优化
AutoPad可以自动选择最佳的数据布局，如NCHW或NHWC，以提升算子性能。根据硬件环境，AutoPad能够自动进行布局切换，以适应不同的计算需求。
算子内核自动选择
AutoPad通过穷举搜索法选择代价最小的Kernel进行缓存，应用阶段则依据算子配置从缓存中获取算法。这种机制可有效应对各类变尺度数据集训练场景，挖掘OP内各算法性能潜力。
数据加载参数调优
AutoPad能够自动选择最佳的
num_workers以提升数据加载效率。通过设置tuning_steps参数，AutoPad可以控制调优的步数，以获得最佳的num_workers参数值。实际案例与性能对比
模型训练性能对比
在普通的模型训练示例中，开启AutoPad后，训练耗时从5.361秒降低至4.883秒，性能提升了8.9%。
目标检测模型JDE的性能提升
在目标检测的JDE模型中，性能分析显示模型的数据读取开销占比高达51.71%。使用AutoPad后，模型的数据读取降低至0.56%，同时吞吐量从原始的9.14 samples/s提升到13.60 samples/s，性能提升了49%。
ResNet50模型的数据布局自动调优
在V100 GPU上进行ResNet50的混合精度训练，开启AutoPad后吞吐量提升了26.8%，与手工调优性能持平。
结论
AutoPad作为一种自动调优工具，通过其智能化的调优功能，显著提升了深度学习模型训练的性能和效率。它不仅减少了手动调参的工作量，还使得模型训练更加稳定和可靠。随着深度学习技术的不断发展，AutoPad有望在未来的模型训练中发挥更大的作用，成为深度学习工程师和研究者不可或缺的工具之一。
