IREE项目中基于资源使用情况的资源亲和性分配优化

在IREE编译器优化流程中，资源亲和性分配是一个关键环节，它决定了计算资源如何高效地分配到不同设备上执行。传统方法主要基于执行亲和性进行分配，而本文介绍了一种更智能的资源亲和性优化方法。

背景与挑战

在IREE的流命令转换管道(iree-stream-cmd-transformation-pipeline)的最后阶段，编译器已经收集了程序中所有分配操作及其使用情况。传统方法仅根据执行亲和性来分配资源，这种方法存在以下局限性：

1. 无法全面考虑资源在实际使用过程中的设备需求
2. 可能导致资源在非最优设备上分配
3. 忽视了多设备环境下的优化机会

解决方案：精细化资源亲和性分析

针对上述问题，IREE引入了RefineResourceAffinitiesPass优化通道，该通道为每个分配操作执行亲和性分析，主要包含以下关键技术：

1. 全面使用情况分析：不仅考虑资源分配时的执行亲和性，还分析资源在整个生命周期中的所有使用场景。

2. 最优设备选择：基于分析结果，将资源重新调度到最优设备上分配。由于运行时选择逻辑是确定性的，所有相关释放操作也会相应调整。

3. 亲和性合并机制：使用亲和性属性的joinOR方法合并多个亲和性要求，产生最终集合。合并结果可能是：

   • 同一设备上的多个队列
   • 不同设备合并后产生的hal.device.optimal<...>亲和性

实现细节

该优化可以在ARC(异步资源计数)之前或之后执行：

• ARC之前执行：处理可能存在的部分释放操作
• ARC之后执行：处理完整的释放操作集

关键实现步骤包括：

1. 构建资源使用图，追踪每个分配的所有使用点
2. 收集所有使用点的执行亲和性要求
3. 应用joinOR方法合并这些亲和性
4. 更新分配和释放操作的亲和性属性

技术优势

这种基于实际使用情况的资源亲和性分配方法带来了显著优势：

1. 提高了资源分配的全局最优性
2. 更好地支持异构计算环境
3. 减少了不必要的设备间数据传输
4. 提高了整体执行效率

应用场景

这种优化特别适用于：

1. 复杂的多阶段计算流程
2. 异构计算环境(CPU+GPU+专用处理器等)
3. 需要频繁在不同设备间共享数据的应用
4. 对执行效率要求高的实时应用

通过这种精细化的资源亲和性分析，IREE编译器能够生成更高效的执行计划，充分发挥现代异构计算硬件的潜力。