OpenVINO项目中MultiheadAttention在Xeon Gold 6430上的性能优化实践

在AI模型推理领域，Intel的OpenVINO工具包因其出色的跨平台性能和优化能力而广受欢迎。然而，在实际应用中，我们可能会遇到一些性能瓶颈问题。本文将分享一个关于nn.MultiheadAttention模块在Intel Xeon Gold 6430处理器上性能问题的分析及优化过程。

问题背景

在将包含nn.MultiheadAttention层的PyTorch模型转换为OpenVINO IR格式后，发现在Xeon Gold 6430处理器上运行速度明显低于预期，甚至比AMD 8845HS移动处理器还要慢。具体表现为：

• 模型配置：dim=16, head=8, input_shape=[16x16x16]
• 性能对比：Xeon Gold 6430(0.44ms) vs AMD 8845HS(0.08ms)
• 关键瓶颈：Transpose和MatMul操作（特别是channel=128时）性能不佳

性能分析

经过深入分析，发现导致性能问题的几个关键因素：

1. 小尺寸张量问题：模型中的张量尺寸普遍较小（如[128,16,2]），这使得AMX指令集无法充分发挥优势。AMX更适合处理大尺寸矩阵运算，在小尺寸情况下，其性能可能不如AVX512。

2. 处理器频率差异：服务器级Xeon处理器的基础频率通常低于移动处理器（如AMD 8845HS的3.3-4.8GHz vs Xeon的0.8-3.8GHz），在核心数受限的情况下，移动处理器可能表现更好。

3. Snippets优化副作用：OpenVINO的Snippets功能会将多个操作融合为一个子图并编译为单个JIT内核。对于小尺寸张量，这种融合反而会导致性能下降。

优化方案

针对上述问题，我们实施了以下优化措施：

1. 调整线程配置

对于小尺寸张量运算，减少线程数可能反而提高性能，因为可以减少线程同步和缓存一致性的开销。建议尝试：

• 使用单线程模式：-nthreads 1
• 或者少量线程：-nthreads 2

测试数据显示，在Xeon 8468上：

• 2线程：0.38ms（启用Snippets） vs 0.31ms（禁用Snippets）
• 1线程：0.23ms（启用Snippets） vs 0.11ms（禁用Snippets）

2. 禁用Snippets优化

对于小尺寸张量模型，禁用Snippets可以显著提升性能。有两种实现方式：

方法一：通过配置文件

{
    "CPU": {"SNIPPETS_MODE": "DISABLE"}
}

然后通过--load_config config.json参数加载配置。

方法二：编译时禁用 在编译OpenVINO时添加CMake选项：

-DENABLE_DEBUG_CAPS=ON

运行时设置环境变量：

export OV_CPU_DISABLE="transformations=snippets"

3. 理解优化原理

为什么Snippets对小尺寸张量不利？这涉及计算瓶颈和内存瓶颈的概念：

• 大尺寸张量：通常是内存带宽受限，Snippets通过操作融合减少内存访问，能显著提升性能。
• 小尺寸张量：更多是计算受限，操作融合带来的收益无法抵消JIT编译和调度的开销。

实践建议

基于此次优化经验，我们总结出以下最佳实践：

1. 模型分析阶段：应仔细分析模型中各层的张量尺寸，识别可能的小尺寸瓶颈。

2. 性能测试策略：对于包含注意力机制的模型，建议分别测试启用和禁用Snippets的性能表现。

3. 线程配置：不要默认使用最大线程数，应根据张量尺寸和操作类型进行调优。

4. 硬件选择：对于以小型操作为主的模型，可能需要考虑更高频率的处理器而非更多核心。

未来展望

OpenVINO团队已经针对这一问题创建了优化任务，未来版本可能会：

1. 实现基于张量尺寸的自动优化策略，智能决定是否启用Snippets。
2. 改进BRGEMM指令集的选择逻辑，更好地适应不同尺寸的矩阵运算。
3. 提供更详细的性能分析工具，帮助开发者快速识别瓶颈。

通过这次优化实践，我们不仅解决了具体问题，更深入理解了OpenVINO在不同硬件和模型配置下的行为特性，为后续的模型部署和优化积累了宝贵经验。