この記事について

この記事では、Facebook Glow Compilerの環境導入について記載します。

この記事の目標

Glowのビルド環境をUbuntu(x86)上に構築します
Glowをビルドします
提供されているサンプルを実行します

公式ドキュメントを参考にして進めていきます。

Ubuntu 16.04、g++ 5.4.0、python 2.7.12の環境で構築します。

Glowについて

Glow CompilerはNNVM(Relay)/TVM等と同様に、Deep learningの推論用コンパイラの一つで、Facebookによりサポートされています。Glowの詳細についてはホワイトペーパーが公開されています。また、2018年9月の記事でCadence、Esperanto、Intel、Marvell、Qualcomm等が将来的なサポートを表明するなどビジネス的な活動も行われている推論コンパイラとなっています。

Deep Learning推論用のコンパイラです
CPU、OpenCL、Interpreterのバックエンドがサポートされています
- Backendsのソースコード
コンパイルによりhigh-levelとlower-levelの二段階の最適化が実施されます
- Optimizerのソースコード
ONNXとCaffe2のモデルのインポートに対応しています
Facebookによって開発、メンテナンスされています

Glowの導入

必要環境の準備

公式ドキュメントによると、Ubuntuでは以下の環境が必要とされています。一度実行します。

$sudo apt-get install graphviz clang cmake wget ninja-build llvm-5.0 \
    libprotobuf-dev protobuf-compiler libpng-dev

LLVMの準備

公式ではLLVM-5.0となっていますが、ここではLLVM-7を導入します。初期状態のapt-getでは古いバージョンしか取得できないため、プリビルドモジュールの取得準備を行います。プリビルドモジュールの取得方法はここに記載されています。準備ができたらapt-getによりインストールします。

$sudo apt-get update
$sudo apt-get install llvm-7

cmakeの準備

glowではcmake 3.7以上を要求されますが、初期状態で取得できるcmakeは3.5となっています。そのため、最新版のcmakeを公式サイトより取得します。Linux x86_64に記載のあるcmake-3.XX.0-rc1-Linux-x86_64.shをダウンロードして、任意のディレクトリに展開します。

Glowのビルド

Glowのソースを取得します。/path/to/workの直下にglowディレクトリが作成されます。

$cd /path/to/work
$git clone https://github.com/pytorch/glow.git
$cd glow
$git submodule update --init --recursive

CPU Backendのみのモードでビルドするため、CMakeLists.txtを編集し、OpenCLをOFFにします。

/path/to/work/glow/CMakeLists.txt

...
option(GLOW_WITH_OPENCL "Build the OpenCL backend" OFF)
...

ビルドディレクトリを作成します。

$cd /path/to/work/glow
$mkdir build_Debug
$cd build_Debug

cmakeを実行します。/path/to/latest/cmakeに最新のcmakeをインストールしたと仮定しています。llvm-7は通常は/usr/lib/llvm-7にインストールされています。また、ここではビルドモードをDebugに指定していますが、リリース版を作成する際は、Releaseを指定します。

/path/to/latest/cmake -G Ninja ..\
    -DCMAKE_BUILD_TYPE=Debug \
    -DCMAKE_PREFIX_PATH=/usr/lib/llvm-7

cmakeに成功すると、以下のような表示が出力されます。

-- ******** Summary ********
--   CMake version         : 3.12.1
--   CMake command         : /path/to/latest/cmake
--   System                : Linux
--   C++ compiler          : /usr/bin/c++
--   C++ compiler version  : 5.4.0
--   CXX flags             :  -Wall -Wnon-virtual-dtor -fno-exceptions -fno-rtti
--   Build type            : Debug
--   Compile definitions   : GLOW_WITH_CPU=1;GOOGLE_PROTOBUF_NO_RTTI;ONNX_NAMESPACE=glow_onnx
--   CMAKE_PREFIX_PATH     : /usr/lib/llvm-7
--   CMAKE_INSTALL_PREFIX  : /usr/local
--   CMAKE_MODULE_PATH     : /path/to/work/glow/cmake/modules
-- 
--   ONNX version          : 1.3.0
--   ONNX NAMESPACE        : glow_onnx
--   ONNX_BUILD_TESTS      : OFF
--   ONNX_BUILD_BENCHMARKS : OFF
--   ONNX_USE_LITE_PROTO   : OFF
--   ONNXIFI_DUMMY_BACKEND : OFF
-- 
--   Protobuf compiler     : /usr/bin/protoc
--   Protobuf includes     : /usr/include
--   Protobuf libraries    : /usr/lib/libprotobuf.so;-lpthread
--   BUILD_ONNX_PYTHON     : OFF
-- Found PythonInterp: /usr/bin/python (found version "2.7.12") 
-- Check if compiler accepts -pthread
-- Check if compiler accepts -pthread - yes
-- Configuring done
-- Generating done
-- Build files have been written to:/path/to/work/glow/build_Debug

完了したらビルドを実行します。

$cd /path/to/work/glow/build_Debug
$ninja all

サンプルの実行

Ahead-of-time Compilation

Creating standalone executable bundlesにResNet50の推論をスタンドアロンで実行するサンプルの説明が記載されています。サンプルのディレクトリに移動します。

$cd /path/to/work/glow/example/bundles/resnet50

MakeFileにglowを導入したディレクトリ位置を指定する項目があるため修正します。

/path/to/work/glow/example/bundles/resnet50/MakeFile

# The path to the image-classifier executable.
LOADER?=/path/to/work/glow/build_Debug/bin/image-classifier

# The root directory of the Glow repo.
GLOW_SRC?=~/path/to/work/glow

量子化に関する設定がありますので任意に変更します。ドキュメントによると、Glowではprofile-guided quantizationによる量子化を採用しているということで、実行しながらレンジを算出しているようです。そのため、ONにするとプロファイリングのための時間がかかります。

/path/to/work/glow/example/bundles/resnet50/MakeFile

# Should quantize the network (YES/NO)?
QUANTIZE?=YES

makeします

$make

成功すると、以下の内容が生成されます。

$ls build
resnet50

関連情報

ドキュメント・ニュース
ソースコード (GitHub)
- https://github.com/pytorch/glow