Google的深度学习框架TensorFlow的优势分析

1、Scalar、Vector、Marix、Tensor，点线面体一个都不少

我们先从点线面体的视角形象理解一下。点，标量（scalar）；线，向量（vector）；面，矩阵（matrix）；体，张量（tensor）。我们再详细看一下他们的定义

Scalar定义：标量是只有大小、没有方向的“量”。一个具体的数值就能表征，如重量、温度、长度等。

Vector定义：向量是即有大小、又有方向的“量”。由大小和方向共同决定，如力、速度等。

Matrix定义：矩阵是一个“按照长方阵列排列”的数组，而行数与列数都等于N的矩阵称为N阶矩阵，在卷积核中我们常用3x3或5x5矩阵。

Tensor定义：张量是一个“维度很多”的数组，它创造出了更高维度的矩阵、向量，在深度学习知识域的术语中张量也可解释为数学意义的标量、向量和矩阵等的抽象。即标量定义为0级张量，向量定义为1级张量，矩阵定义为2级张量，将在三维堆叠的矩阵定义为3级张量，参考下图。

2、深度学习依赖Tensor运算，GPU解决了算力瓶颈（1） 卷积网络神经中有海量的矩阵运算，包括矩阵乘法和矩阵加法       参考 机器学习中的函数（4） - 全连接限制发展，卷积网络闪亮登场 卷积神经网络（CNN）作为是实现深度学习的重要方法之一，整个网络第一步就是应用卷积进行特征提取，通过几轮反复后获得优质数据，达成改善数据品质的目标，我们一起复习一下卷积层工作的这两个关键步骤。

首先，进行图像转换：先把我们眼中的“图像”变成计算机眼中的“图像”。

下一步，选择一个卷积核进行“滤波”：假设以一个2×2的小型矩阵作为卷积核，这样的矩阵也被称为“滤波器”。如果把卷积核分别应用到输入的图像数据矩阵上（如上图计算机眼中的猫），执行卷积运算得到这个图像的特征图谱（Feature Map）。从下图体现看到，图像的特性提取本质上就是一个线性运算，这样的卷积操作也被称为线性滤波。

2012年，辛顿（Hinton）和他的博士生（Alex Krizhevsky）等提出了经典的Alexnet，它强化了典型CNN的架构，这个网络中卷积层更深更宽，通过大量的”卷积层->激活层->池化层”的执行过程提纯数据，因此在这个网络中有海量的矩阵运算，包括矩阵乘法和矩阵加法。

（2）应用GPU解决算力瓶颈，Tensor是最基础的运算单元

Alexnet之所以是经典中的经典，除了它强化了典型CNN的架构外，还有其它创新点，如首次在CNN中应用了ReLU激活函数、Dropout机制，最大池化（Max pooling）等技术等。还有一点特别重要，Alexnet成功使用GPU加速训练过程（还开源了CUDA代码），上世纪90年代限制Yann LeCun等人工智能科学家的计算机硬件“算力瓶颈”被逐步打开。

深度学习为什么需要GPU呢？因为只有GPU能够提供“暴力计算”能力，降低训练时间。大家都知道，GPU处理器拥有丰富的计算单元ALU，它相对于CPU处理器架构的优势就在于能执行“并行运算”，参考下图中的一个简单的矩阵乘法就是矩阵某一行的每一个数字，分别和向量的每一个数字相乘之后再相加，这就是并行运算。

而如刚才讨论的深度学习中的运算大部分都是矩阵运算，让计算从“单个的”变成“批处理的”，充分利用GPU的资源。而Tensor是专门针对GPU来设计的，Tensor作为一个可以运行在GPU上的多维数据，加速运算速度，提升运算效率。参考 深度学习靠框架，期待国产展雄风  中的讨论，在一个框架中，必须有“张量对象”和“对张量的计算”作基础，TensorFlow、PyTorch等等主流框架中，张量Tensor都是最基础的运算单元。

3、提升Tensor效率，大家各显神通      现在主要的GPU厂家为了能够提高芯片在AI、HPC等应用场景下的加速能力，都在芯片计算单元的设计上花大力气，不断创新优化。比如AMD的CDNA架构中计算是通过Compute Unit来实现的，在Compute unit中就有Scalar、Vector、Matrix等不同的计算功能模块，针对不同的计算需求各司其职。Nvidia的计算是通过SM来实现的，SM中计算从Cuda Core发展到Tensor Core，针对Tensor的计算效率越来越高，到今年三月份发布的H100系列中，Tensor Core已经发展到了第四代。而Google干脆就把自己的芯片定义为TPU（Tensor processing Unit），充分发挥Tensor加速能力，其中主要的模块就是海量的矩阵乘法单元。（1）英伟达的Tensor Core      今年3月份黄教主穿着皮衣发布了H100（Hopper系列），Nvidia每一代GPU都是用一个大神的名字命名，这个系列是向Grace Hopper致敬，她被誉为计算机软件工程***、编译语言COBOL之母。她也被誉为是计算机史上第一个发现Bug的人，有这样一个故事，1947年9月9日当人们测试Mark II计算机时，它突然发生了故障。经过几个小时的检查后，工作人员发现了一只飞蛾被打死在面板F的第70号继电器中，飞蛾取出后，机器便恢复了正常。当时为Mark II计算机工作的女计算机科学家Hopper将这只飞蛾粘帖到当天的工作手册中，并在上面加了一行注释，时间是15：45。随着这个故事传开，更多的人开始使用Bug一词来指代计算机中的设计错误，而Hopper登记的那只飞蛾看作是计算机里上第一个被记录在文档中的Bug，以后debug（除虫）变成了排除故障的计算机术语。

让我们回到英伟达GPU的计算单元设计，Nvidia的9代GPU中计算单元架构演进过程如下，Tesla2.0（初代）-> Fermi（Cuda core提升算力）-> Kepler（core数量大量增长）-> Maxwell（Cuda core结构优化）-> Pascal（算力提升）-> Volta(第一代Tensor core提出，优化对深度学习的能力) -> Turning（第二代Tensor core）-> Ampere（第三代Tensor core）-> Hopper（第四代Tensor core），其中从Volta开始，每一代Tensor Core的升级都能带来算力X倍的提升。Tensor core专门为深度学习矩阵运算设计，和前几代的“全能型”的浮点运算单元CUDA core相比，Tensor core运算场景更有针对性，算力能力更强，下图就是NV一个计算单元SM中各种模块的组成，各种类型的计算模块配置齐全。

再详细讨论一下Tensor Core，Tensor Core是专为执行张量或矩阵运算而设计的专用执行单元，每个时钟执行一次矩阵乘法，包含批次的混合精度乘法操作（区别于Cuda core每个时钟执行单次混合精度的乘加操作），矩阵乘法（GEMM）运算是神经网络训练和推理的核心，Tenore Core更加高效。参考下图（蓝色和紫色为输入，绿色是计算结果，中心的灰色部分就是计算单元），第一代Tencor Core加入Votal后，以4x4 矩阵乘法运算时为例，参考英伟达白皮书上的数据，优化后与前一代的Pascal相比，用于训练的算力峰值提升了 12 倍，用于推理的算力峰值提升了6 倍。

（2）Google的TPU

2013年，Google意识到数据中心快速增长的算力需求方向，从神经网络兴起开始矩阵乘加成为重要的计算loading，同时商用GPU很贵，也为了降低成本，Google选择了撸起袖子自己干，定制了Tensor Processing Unit（TPU） 专用芯片，发展到现在已经经历了4代了。

TPU V1：2014年推出，主要用于推理，第一代TPU指令很少，能够支持矩阵乘法（MatrixMultiple / Convole） 和特定的激活功能（activation）。

TPU V2：2017年推出，可用于训练，这一代芯片指令集丰富了；提升计算能力，可以支持反向传播了；内存应用了高带宽的HBM；针对集群方案提供了芯片扩展能力。

TPU V3：2018年推出，在V2的结构上进一步优化，对各个功能模块的性能都做了提升。

TPU V4：2022年推出，算力继续大幅度提升，尤其是集群能力不断优化后，TPU成为谷歌云平台上很关键的一环。

相信Google会在Tensor processing unit的路径上继续加速，对于云大厂来说，这是业务底座。

4、只有硬件是不够的，TensorFlow让Tenor流动起来      我们看到了各个厂家在硬件上的不懈努力和快速进步，当然，只有硬件是远远不够的，一个好的Deep Learning Framework才能发挥这些硬件的能力，我们还是从最出名的框架TensorFlow说起。

     2011年，Google公司开发了它的第一代分布式机器学习系统DistBelief。著名计算机科学家杰夫·迪恩（Jeff Dean）和深度学习专家吴恩达（Andrew ）都是这个项目的成员。通过杰夫·迪恩等人设计的DistBelief，Google可利用它自己数据中心数以万计的CPU核，建立深度神经网络。借助DistBelief，Google的语音识别正确率比之前提升了25%。除此之外，DistBelief在图像识别上也大显神威。2012年6月，《纽约时报》报道了Google通过向DistBelief提供数百万份YouTube视频，来让该系统学习猫的关键特征，DistBelief展示了他的自学习能力。DistBelief作为谷歌X-实验室的“黑科技”开始是是闭源的，Google在2015年11月，Google将它的升级版实现正式开源（遵循Apache 2.0）。而这个升级版的DistBelief，也有了一个我们熟悉的名字，它就是未来深度学习框架的主角“TensorFlow”。

      TensorFlow命名源于其运行原理，即“让张量（Tensor）流动起来（Flow）”，这是深度学习处理数据的核心特征。TensorFlow显示了张量从数据流图的一端流动到另一端的整个计算过程，生动形象地描述了复杂数据结构在人工神经网络中的流动、传输、分析和处理模式。

Google的深度学习框架TensorFlow的有三大优点

形象直观：TensorFlow有一个非常直观的构架，它有一个“张量流”，用户可以借助它的工具（如TensorBoard）很容易地、可视化地看到张量流动的每一个环节。

部署简单：TensorFlow可轻松地在各种处理器上部署，进行分布式计算，为大数据分析提供计算能力的支撑。

平台兼容：TensorFlow跨平台性好，不仅可在Linux、Mac和Windows系统中运行，还可在移动终端下工作。

审核编辑：郭婷