极市导读
本文介绍了 depyf 工具库，旨在帮助开发者理解和掌握 PyTorch 的 torch.compile 特性，通过生成易于阅读的调试信息，降低了学习曲线，使优化过程更加透明。同时，展示了如何使用 depyf 逐步调试并分析 torch.compile 优化后的代码。 >>加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿
博客链接：https://pytorch.org/blog/introducing-depyf/
最近了解
torch.compile的时候，发现清华推出了一个可以帮助我们理解torch.compile到底对我们的代码做了什么优化的库depyf，这篇教程是这个库的一个简要介绍，前面对这个教程做了一个翻译。后面一部分，我利用cursor来完整展示了如何完整的阅读depfy生成的torch.compile编译产物的例子，我们可以看到torch.compile优化的每个子图以及产生的fuse kernel，希望对感兴趣的读者有帮助。
介绍 depyf：轻松掌握 torch.compile
我们很高兴介绍 depyf，这是 PyTorch 生态系统中的一个新项目，旨在帮助用户理解、学习和适应 torch.compile ！
动机
torch.compile 是 PyTorch 2.x 的一个基石，为加速机器学习工作流程提供了一个直接的途径，只需一行代码就可以同时用于训练和推理。仅仅包含 @torch.compile 就可以显著提升你的代码性能。然而，找到 torch.compile 的最佳插入点并不容易，更不用说为了最大效率而调整各种参数的复杂性。
torch.compile 技术栈的复杂性，包括 Dynamo、AOTAutograd、Inductor 等，呈现出一个陡峭的学习曲线。这些对深度学习性能优化至关重要的组件，如果没有坚实的基础知识，可能会令人望而生畏。
注：关于
torch.compile工作原理的入门示例，请参阅这个逐步说明(https://depyf.readthedocs.io/en/latest/walk_through.html)。
一个常用工具：TORCH_COMPILE_DEBUG
为了揭开 torch.compile 的神秘面纱，常用的方法是利用 TORCH_COMPILE_DEBUG 环境变量。虽然它提供了更多信息，但解读输出仍然是一项艰巨的任务。
例如，当我们有以下代码：
# test.py
import torch
from torch import _dynamo as torchdynamo
from typing import List
@torch.compile
def toy_example(a, b):
x = a / (torch.abs(a) + 1)
if b.sum() < 0:
b = b * -1
return x * b
def main():
for _ in range(100):
toy_example(torch.randn(10), torch.randn(10))
if __name__ == "__main__":
main()
当我们用 TORCH_COMPILE_DEBUG=1 python test.py 运行它时，我们会得到一个名为 torch_compile_debug/run_2024_02_05_23_02_45_552124-pid_9520 的目录，其中包含这些文件：
.
├── torchdynamo
│ └── debug.log
└── torchinductor
├── aot_model___0_debug.log
├── aot_model___10_debug.log
├── aot_model___11_debug.log
├── model__4_inference_10.1
│ ├── fx_graph_readable.py
│ ├── fx_graph_runnable.py
│ ├── fx_graph_transformed.py
│ ├── ir_post_fusion.txt
│ ├── ir_pre_fusion.txt
│ └── output_code.py
├── model__5_inference_11.2
│ ├── fx_graph_readable.py
│ ├── fx_graph_runnable.py
│ ├── fx_graph_transformed.py
│ ├── ir_post_fusion.txt
│ ├── ir_pre_fusion.txt
│ └── output_code.py
└── model___9.0
├── fx_graph_readable.py
├── fx_graph_runnable.py
├── fx_graph_transformed.py
├── ir_post_fusion.txt
├── ir_pre_fusion.txt
└── output_code.py
生成的文件和日志常常引发的问题比它们解答的还多，让开发者对数据的含义和关系感到困惑。TORCH_COMPILE_DEBUG 的常见疑问包括：
model__4_inference_10.1是什么意思？我只有一个函数，但目录中有三个 model__xxx.py，它们之间有什么对应关系？debug.log中那些LOAD_GLOBAL是什么东西？
更好的工具：DEPYF 来救援
让我们看看 depyf 如何帮助开发者解决上述挑战。要使用 depyf，只需执行 pip install depyf 或按照项目页面 https://github.com/thuml/depyf 安装最新版本，然后用 with depyf.prepare_debug 包围主代码。
# test.py
import torch
from torch import _dynamo as torchdynamo
from typing import List
@torch.compile
def toy_example(a, b):
x = a / (torch.abs(a) + 1)
if b.sum() < 0:
b = b * -1
return x * b
def main():
for _ in range(100):
toy_example(torch.randn(10), torch.randn(10))
if __name__ == "__main__":
import depyf
with depyf.prepare_debug("depyf_debug_dir"):
main()
执行 python test.py 后，depyf 将生成一个名为 depyf_debug_dir（prepare_debug 函数的参数）的目录。在该目录下，会有这些文件：
.
├── __compiled_fn_0 AFTER POST GRAD 0.py
├── __compiled_fn_0 Captured Graph 0.py
├── __compiled_fn_0 Forward graph 0.py
├── __compiled_fn_0 kernel 0.py
├── __compiled_fn_3 AFTER POST GRAD 0.py
├── __compiled_fn_3 Captured Graph 0.py
├── __compiled_fn_3 Forward graph 0.py
├── __compiled_fn_3 kernel 0.py
├── __compiled_fn_4 AFTER POST GRAD 0.py
├── __compiled_fn_4 Captured Graph 0.py
├── __compiled_fn_4 Forward graph 0.py
├── __compiled_fn_4 kernel 0.py
├── __transformed_code_0_for_torch_dynamo_resume_in_toy_example_at_8.py
├── __transformed_code_0_for_toy_example.py
├── __transformed_code_1_for_torch_dynamo_resume_in_toy_example_at_8.py
└── full_code_for_toy_example_0.py
这里有两个明显的好处：
冗长且难以理解的 torchdynamo/debug.log不见了。它的内容被整理并以人类可读的源代码形式显示在full_code_for_xxx.py和_transformed_code{n}_for_xxx.py中。值得注意的是，depyf最艰巨和困难的任务是将torchdynamo/debug.log中的字节码反编译成 Python 源代码，从而使开发者免于被 Python 内部结构所困扰。函数名称与计算图之间的对应关系得到了保留。例如，在 __transformed_code_0_for_toy_example.py中，我们可以看到一个名为__compiled_fn_0的函数，我们立即就知道它对应的计算图在__compiled_fn_0_xxx.py 中，因为它们共享相同的__compiled_fn_0前缀名称。
从 full_code_for_xxx.py 开始，并跟随涉及的函数，用户将清楚地了解 torch.compile 对他们的代码做了什么。
再补充一点：逐步调试功能
使用调试器逐行步进代码是理解代码工作原理的好方法。然而，在 TORCH_COMPILE_DEBUG 模式下，这些文件仅供用户参考，无法与用户关心的数据一起执行。
注：这里的"调试"指的是检查和改进程序的过程，而不是纠正有问题的代码。
depyf 的一个突出特点是它能够为 torch.compile 提供逐步调试功能：它生成的所有文件都与 Python 解释器内部的运行时代码对象链接，我们可以在这些文件中设置断点。使用方法很简单，只需添加一个上下文管理器 with depyf.debug()，它就能发挥作用。
# test.py
import torch
from torch import _dynamo as torchdynamo
from typing import List
@torch.compile
def toy_example(a, b):
x = a / (torch.abs(a) + 1)
if b.sum() < 0:
b = b * -1
return x * b
def main():
for _ in range(100):
toy_example(torch.randn(10), torch.randn(10))
if __name__ == "__main__":
import depyf
with depyf.prepare_debug("depyf_debug_dir"):
main()
with depyf.debug():
main()
需要注意的一点是：调试 torch.compile 的工作流程与标准调试工作流程有所不同。使用 torch.compile 时，许多代码是动态生成的。因此，我们需要：
启动程序 当程序退出 with depyf.prepare_debug("depyf_debug_dir")时，代码将在depyf_debug_dir中可用。当程序进入 with depyf.debug()时，它会在内部自动设置一个断点，使程序暂停。导航到 depyf_debug_dir设置断点。继续运行代码，调试器将会命中这些断点！
这是它看起来的样子的截图。所有代码和张量变量都是实时的，我们可以检查任何变量，并像日常调试工作流程一样逐步执行代码！唯一的区别是我们正在调试 torch.compile 生成的代码，而不是人工编写的代码。
结论
torch.compile 是一个无价的工具，可以轻松加速 PyTorch 代码。对于那些希望深入研究 torch.compile 的人来说，无论是为了充分发挥其潜力还是集成自定义操作，学习曲线可能会非常陡峭。depyf 旨在降低这个障碍，提供一个用户友好的体验来理解、学习和适应 torch.compile。
请亲自探索 depyf 并体验其好处！该项目是开源的，可以在 https://github.com/thuml/depyf 上获取。安装非常简单，只需通过 pip install depyf 即可。我们希望 depyf 能够改善每个人使用 torch.compile 的开发工作流程。
个人补充：用cursor辅助阅读depyf code
使用上面的例子：
# test.py
import torch
from torch import _dynamo as torchdynamo
from typing import List
@torch.compile
def toy_example(a, b):
x = a / (torch.abs(a) + 1)
if b.sum() < 0:
b = b * -1
return x * b
def main():
for _ in range(100):
toy_example(torch.randn(10), torch.randn(10))
if __name__ == "__main__":
main()
可以顺利得到下面的：
从full_code_for_toy_example_0.py中我们就可以来把握torch.compile到底对我们的代码做了什么优化。这个过程中我们还可以利用LLM加速我们理解代码的过程。例如，在Cursor中，我选中这个文件后输入：可以根据这个文件的内容帮我画一个流程图出来吗？它就会根据这个代码生成一个流程图出来，输出如下：
开始
|
v
[输入 a 和 b]
|
v
[检查 guard 条件]
|
+-> 如果 guard 条件满足:
| |
| v
| [执行 __transformed_code_0_for_toy_example]
| |
| v
| [计算 x = a / (torch.abs(a) + 1)]
| |
| v
| [检查 b.sum() < 0]
| |
| +-> 如果为真:
| | |
| | v
| | [执行 __resume_at_30_2]
| | |
| | v
| | [b = b * -1]
| |
| +-> 如果为假:
| |
| v
| [执行 __resume_at_38_3]
|
+-> 如果 guard 条件不满足:
|
v
[执行原始的 toy_example 函数]
|
v
[计算 x = a / (torch.abs(a) + 1)]
|
v
[检查 b.sum() < 0]
|
+-> 如果为真:
| |
| v
| [b = b * -1]
|
+-> 如果为假:
|
v
[不修改 b]
|
v
[返回 x * b]
|
v
结束
这个流程图描述了 toy_example 函数的执行过程,包括了优化后的路径和原始路径。主要的区别在于是否满足 guard 条件,这决定了是执行优化后的代码还是原始代码。两种路径最终都会计算并返回 x * b。
然后可以问它__guard_0_for_torch_dynamo_resume_in_toy_example_at_8这个函数的作用：
这些检查都是根据输入Tensor的meta信息，python object信息，以及当前运行环境等来判断的。通过上面的流程图我们就可以一步步的去看torch.compile做了什么，例如__transformed_code_0_for_toy_example函数中__resume_at_30_2：
def __transformed_code_1_for_torch_dynamo_resume_in_toy_example_at_8(b, x):
a = None # this line helps Python to generate bytecode with at least the same number of local variables as the original function
__temp_9, = __compiled_fn_7(b, x)
return __temp_9
# Note: if there is a transformed version below, this function might well not be executed directly. Please check the transformed version if possible.
def __resume_at_30_2(b, x):
b = b * -1
return x * b
def transformed___resume_at_30_2(b, x):
__local_dict = {"b": b, "x": x}
__global_dict = globals()
if __guard_1_for_torch_dynamo_resume_in_toy_example_at_8(__local_dict, __global_dict):
return __transformed_code_1_for_torch_dynamo_resume_in_toy_example_at_8(b, x)
# Note: this function might well not be executed directly. It might well be transformed again, i.e. adding one more guards and transformed code.
return __resume_at_30_2(b, x)
def __transformed_code_0_for_toy_example(a, b):
__temp_2, __temp_3 = __compiled_fn_1(a, b)
x = __temp_2
if __temp_3:
return __resume_at_30_2(b, x)
return __resume_at_38_3(b, x)
这个时候我们就轻松知道我们应该去查看__compiled_fn_7这个函数对应的编译产物了，如下图红色所示：
打开_compiled_fn_7_kernel0.py文件，我们可以看到原始的：
def __resume_at_30_2(b, x):
b = b * -1
return x * b
被fuse成了一个kernel，实现为：
cpp_fused_mul_0 = async_compile.cpp_pybinding(['const float*', 'const float*', 'float*'], '''
#include "/tmp/torchinductor_root/sk/cskh5dx62fglpphcrl6723dnmowdabouerrzy3dmqcngbxwfa7bv.h"
extern "C" void kernel(const float* in_ptr0,
const float* in_ptr1,
float* out_ptr0)
{
{
#pragma omp simd simdlen(8)
for(long x0=static_cast<long>(0L); x0<static_cast<long>(10L); x0+=static_cast<long>(1L))
{
auto tmp0 = in_ptr0[static_cast<long>(x0)];
auto tmp1 = in_ptr1[static_cast<long>(x0)];
auto tmp2 = static_cast<float>(-1.0);
auto tmp3 = decltype(tmp1)(tmp1 * tmp2);
auto tmp4 = decltype(tmp0)(tmp0 * tmp3);
out_ptr0[static_cast<long>(x0)] = tmp4;
}
}
}
''')
对于cuda程序来说，整体流程也是类似的。
上面展示了一个完整的阅读depfy生成的torch.compile编译产物的例子，希望对大家有帮助。
公众号后台回复“数据集”获取100+深度学习各方向资源整理
极市干货
点击阅读原文进入CV社区
收获更多技术干货
