WebGPU推理优化：利用WGSL着色器语言在浏览器中实现Llama-3的并行计算

WebGPU 推理优化：WGSL 着色器并行计算 Llama-3

大家好，今天我们来深入探讨如何利用 WebGPU 及其着色器语言 WGSL，在浏览器环境中实现 Llama-3 模型的并行推理优化。这将涉及模型架构的简化，WGSL 着色器的编写，以及一些性能优化的技巧。我们将从理论到实践，一步一步地构建一个高效的 WebGPU 推理引擎。

一、Llama-3 模型简介与优化目标

Llama-3 是 Meta AI 推出的一个强大的开源语言模型。尽管它性能卓越，但在浏览器端直接运行完整的 Llama-3 模型是不切实际的，因为它需要大量的计算资源和内存。因此，我们需要对模型进行简化和优化，以便能够在 WebGPU 环境下高效运行。

我们的优化目标主要集中在以下几个方面：

1. 模型量化 (Quantization): 将模型权重从 FP32 (32 位浮点数) 降低到 INT8 (8 位整数) 或 FP16 (16 位浮点数)。这将显著减少模型的内存占用和计算量。
2. 算子融合 (Operator Fusion): 将多个连续的算子合并成一个单一的算子，减少 kernel launch 的开销。
3. 并行计算 (Parallel Computation): 利用 WebGPU 的并行计算能力，将计算任务分解成多个小任务，并在 GPU 上并行执行。
4. 内存优化 (Memory Optimization): 减少内存的分配和复制，尽可能地使用 in-place 操作。

二、WebGPU 和 WGSL 基础

WebGPU 是一种新的 Web API，它提供了访问 GPU 的底层接口。与 WebGL 相比，WebGPU 提供了更低的开销、更现代的 API 和更好的性能。

WGSL (WebGPU Shading Language) 是 WebGPU 的着色器语言。它是一种类似于 GLSL 的语言，用于编写在 GPU 上运行的程序。WGSL 具有强大的并行计算能力，可以充分利用 GPU 的优势。

一个基本的 WGSL 着色器如下所示：

@group(0) @binding(0) var<storage, read_only> input: array<f32>;
@group(0) @binding(1) var<storage, write> output: array<f32>;

@compute @workgroup_size(64)
fn main(@builtin(global_invocation_id) global_id: vec3u) {
    let i = global_id.x;
    if (i < arrayLength(&input)) {
        output[i] = input[i] * 2.0;
    }
}

这个着色器将输入数组中的每个元素乘以 2.0，并将结果写入输出数组。@compute 声明这是一个计算着色器，@workgroup_size(64) 声明每个 workgroup 的大小为 64。@builtin(global_invocation_id) 用于获取当前线程的全局 ID。

三、Llama-3 推理流程与算子分解

Llama-3 的推理流程主要包括以下步骤：

1. Tokenization: 将输入文本转换为 token ID 序列。
2. Embedding: 将 token ID 序列转换为 embedding 向量序列。
3. Transformer Layers: 通过多个 Transformer 层来处理 embedding 向量序列。每个 Transformer 层主要包含 Multi-Head Attention (MHA) 和 Feed Forward Network (FFN) 两个子层。
4. Language Model Head: 将 Transformer 层的输出转换为 logits。
5. Sampling: 从 logits 中采样下一个 token ID。
6. Repeat: 重复步骤 3-5，直到生成完整的文本。

为了在 WebGPU 上实现 Llama-3 的并行推理，我们需要将每个步骤分解成更小的算子，并在 GPU 上并行执行。以下是一些关键算子的分解：

• MatMul (矩阵乘法): 这是 Transformer 层中最常见的算子。我们可以使用 tiled MatMul 来提高性能。
• Attention: Attention 算子包含了 QKV 投影、Scaled Dot-Product Attention 和输出投影等步骤。我们可以将这些步骤合并成一个单一的着色器，以减少 kernel launch 的开销。
• Layer Normalization: Layer Normalization 是一种常用的归一化技术，它可以提高模型的稳定性和收敛速度。我们可以使用一个简单的着色器来实现 Layer Normalization。
• GELU (Gaussian Error Linear Unit): GELU 是一种常用的激活函数。我们可以使用一个近似的公式来计算 GELU，以减少计算量。

四、WGSL 着色器实现

现在，我们来编写一些 WGSL 着色器来实现 Llama-3 的关键算子。

1. Tiled MatMul 着色器

Tiled MatMul 是一种常用的矩阵乘法优化技术。它将矩阵分成多个 tile，并在每个 tile 上进行计算。这样可以充分利用 GPU 的缓存，提高性能。

const TILE_SIZE = 32;

@group(0) @binding(0) var<storage, read_only> A: array<f32>;
@group(0) @binding(1) var<storage, read_only> B: array<f32>;
@group(0) @binding(2) var<storage, write> C: array<f32>;

@compute @workgroup_size(TILE_SIZE, TILE_SIZE)
fn main(@builtin(global_invocation_id) global_id: vec3u,
        @builtin(local_invocation_id) local_id: vec3u) {

    let row = global_id.x;
    let col = global_id.y;

    let num_cols_a = 1024; // A 的列数
    let num_rows_b = 1024; // B 的行数 (与A的列数相同)
    let num_cols_b = 1024; // B 的列数

    var sum = 0.0;

    for (var k = 0u; k < num_cols_a; k = k + TILE_SIZE) {
        var a_tile: array<array<f32, TILE_SIZE>, TILE_SIZE>;
        var b_tile: array<array<f32, TILE_SIZE>, TILE_SIZE>;

        // Load A tile
        for (var i = 0u; i < TILE_SIZE; i = i + 1u) {
            for (var j = 0u; j < TILE_SIZE; j = j + 1u) {
                let tile_row = local_id.x;
                let tile_col = local_id.y;
                let a_row = row;
                let a_col = k + tile_col;
                let b_row = k + tile_row;
                let b_col = col;

                if (a_col < num_cols_a) {
                    a_tile[tile_row][tile_col] = A[a_row * num_cols_a + a_col];
                } else {
                    a_tile[tile_row][tile_col] = 0.0;
                }

               if (b_row < num_rows_b) {
                    b_tile[tile_row][tile_col] = B[b_row * num_cols_b + b_col];
                } else {
                    b_tile[tile_row][tile_col] = 0.0;
                }
            }
        }

        workgroupBarrier(); // Sync threads within the workgroup

        // Perform multiplication
        for (var i = 0u; i < TILE_SIZE; i = i + 1u) {
            sum = sum + a_tile[local_id.x][i] * b_tile[i][local_id.y];
        }

        workgroupBarrier(); // Sync threads within the workgroup
    }

    C[row * num_cols_b + col] = sum;
}

这个着色器将矩阵 A 和 B 分成多个 TILE_SIZE x TILE_SIZE 的 tile，并在每个 tile 上进行计算。workgroupBarrier() 用于同步 workgroup 中的线程，确保所有线程都完成了 tile 的加载和计算。

2. Attention 着色器

struct AttentionParams {
    head_dim: u32,
    num_heads: u32,
    seq_len: u32,
};

@group(0) @binding(0) var<uniform> params: AttentionParams;
@group(0) @binding(1) var<storage, read_only> query: array<f32>;
@group(0) @binding(2) var<storage, read_only> key: array<f32>;
@group(0) @binding(3) var<storage, read_only> value: array<f32>;
@group(0) @binding(4) var<storage, write> output: array<f32>;

@compute @workgroup_size(64)
fn main(@builtin(global_invocation_id) global_id: vec3u) {
    let i = global_id.x; // Index for sequence length

    if (i >= params.seq_len) {
        return;
    }

    let head_dim = params.head_dim;
    let num_heads = params.num_heads;
    let seq_len = params.seq_len;

    for (var head_idx: u32 = 0u; head_idx < num_heads; head_idx = head_idx + 1u) {
        var attention_scores: array<f32, 2048>; // Assuming max seq len of 2048. Dynamic allocation in WGSL is limited
        for (var j: u32 = 0u; j < seq_len; j = j + 1u) {

            var query_vec: array<f32, 128>; // Assuming head_dim is 128
            var key_vec: array<f32, 128>;   // Assuming head_dim is 128

            for(var k: u32 = 0u; k < head_dim; k = k + 1u){
                query_vec[k] = query[(i * num_heads * head_dim) + (head_idx * head_dim) + k];
                key_vec[k] = key[(j * num_heads * head_dim) + (head_idx * head_dim) + k];
            }

            var score: f32 = 0.0;
            for(var k: u32 = 0u; k < head_dim; k = k + 1u){
                score = score + query_vec[k] * key_vec[k];
            }
            attention_scores[j] = score / sqrt(f32(head_dim));
        }

        // Softmax on attention_scores
        var max_score: f32 = attention_scores[0];
        for (var j: u32 = 1u; j < seq_len; j = j + 1u) {
            max_score = max(max_score, attention_scores[j]);
        }

        var sum_exp: f32 = 0.0;
        var softmax_scores: array<f32, 2048>; // Assuming max seq len of 2048
        for (var j: u32 = 0u; j < seq_len; j = j + 1u) {
            softmax_scores[j] = exp(attention_scores[j] - max_score);
            sum_exp = sum_exp + softmax_scores[j];
        }

        for (var j: u32 = 0u; j < seq_len; j = j + 1u) {
            softmax_scores[j] = softmax_scores[j] / sum_exp;
        }

        // Weighted sum of values
        for(var k: u32 = 0u; k < head_dim; k = k + 1u){
            var weighted_sum: f32 = 0.0;
            for (var j: u32 = 0u; j < seq_len; j = j + 1u){
                weighted_sum = weighted_sum + softmax_scores[j] * value[(j * num_heads * head_dim) + (head_idx * head_dim) + k];
            }
            output[(i * num_heads * head_dim) + (head_idx * head_dim) + k] = weighted_sum;
        }
    }
}

这个着色器计算 Attention，它包括计算 attention score, softmax 和 weighted sum of values.

3. Layer Normalization 着色器

struct LayerNormParams {
    epsilon: f32,
    layer_size: u32,
};

@group(0) @binding(0) var<uniform> params: LayerNormParams;
@group(0) @binding(1) var<storage, read_only> input: array<f32>;
@group(0) @binding(2) var<storage, read_only> gamma: array<f32>;
@group(0) @binding(3) var<storage, read_only> beta: array<f32>;
@group(0) @binding(4) var<storage, write> output: array<f32>;

@compute @workgroup_size(64)
fn main(@builtin(global_invocation_id) global_id: vec3u) {
    let i = global_id.x;

    if (i >= params.layer_size) {
        return;
    }

    let epsilon = params.epsilon;
    let layer_size = params.layer_size;

    // Calculate mean
    var sum: f32 = 0.0;
    for (var j: u32 = 0u; j < layer_size; j = j + 1u) {
        sum = sum + input[j];
    }
    let mean = sum / f32(layer_size);

    // Calculate variance
    var sum_sq: f32 = 0.0;
    for (var j: u32 = 0u; j < layer_size; j = j + 1u) {
        let diff = input[j] - mean;
        sum_sq = sum_sq + diff * diff;
    }
    let variance = sum_sq / f32(layer_size);

    // Normalize and scale
    let std = sqrt(variance + epsilon);
    output[i] = gamma[i] * (input[i] - mean) / std + beta[i];
}

这个着色器实现了 Layer Normalization。它首先计算输入数据的均值和方差，然后使用这些统计量对输入数据进行归一化，最后使用 gamma 和 beta 对归一化后的数据进行缩放和平移。

4. GELU 着色器

@group(0) @binding(0) var<storage, read_only> input: array<f32>;
@group(0) @binding(1) var<storage, write> output: array<f32>;

@compute @workgroup_size(64)
fn main(@builtin(global_invocation_id) global_id: vec3u) {
    let i = global_id.x;
    let x = input[i];
    let cdf = 0.5 * (1.0 + tanh((0.7978845608 * (x + 0.044715 * x * x * x)))); // Approximation of GELU
    output[i] = x * cdf;
}

这个着色器使用一个近似的公式来计算 GELU 激活函数。

五、WebGPU 推理引擎的构建

现在，我们来构建一个 WebGPU 推理引擎，将上述着色器集成到一起。

1. WebGPU 初始化: 首先，我们需要初始化 WebGPU 设备和上下文。

   async function initWebGPU() {
       if (!navigator.gpu) {
           throw new Error("WebGPU is not supported.");
       }
   
       const adapter = await navigator.gpu.requestAdapter();
       if (!adapter) {
           throw new Error("No appropriate GPUAdapter found.");
       }
   
       const device = await adapter.requestDevice();
       return device;
   }

2. Buffer 创建: 接下来，我们需要创建 WebGPU buffer 来存储模型权重、输入数据和输出数据。

   function createBuffer(device, data, usage) {
       const buffer = device.createBuffer({
           size: data.byteLength,
           usage: usage,
           mappedAtCreation: true,
       });
       new Float32Array(buffer.getMappedRange()).set(data);
       buffer.unmap();
       return buffer;
   }

3. Pipeline 创建: 然后，我们需要创建 WebGPU pipeline 来执行着色器。

   async function createComputePipeline(device, shaderCode) {
       const shaderModule = device.createShaderModule({
           code: shaderCode,
       });
   
       const computePipeline = await device.createComputePipeline({
           layout: 'auto', // or create explicit layout
           compute: {
               module: shaderModule,
               entryPoint: "main",
           },
       });
   
       return computePipeline;
   }

4. Bind Group 创建: 接下来，我们需要创建 WebGPU bind group 来将 buffer 绑定到 pipeline。

   function createBindGroup(device, pipeline, buffers) {
       const entries = buffers.map((buffer, index) => ({
           binding: index,
           resource: { buffer: buffer },
       }));
   
       const bindGroup = device.createBindGroup({
           layout: pipeline.getBindGroupLayout(0),
           entries: entries,
       });
   
       return bindGroup;
   }

5. 推理执行: 最后，我们可以使用 WebGPU command encoder 来执行推理。

   async function executeCompute(device, pipeline, bindGroup, dispatchSize) {
       const commandEncoder = device.createCommandEncoder();
       const pass = commandEncoder.beginComputePass();
       pass.setPipeline(pipeline);
       pass.setBindGroup(0, bindGroup);
       pass.dispatchWorkgroups(dispatchSize);
       pass.end();
   
       const commandBuffer = commandEncoder.finish();
       device.queue.submit([commandBuffer]);
   
       await device.queue.onSubmittedWorkDone(); // Wait for completion
   
       // Read back results (example)
       // ...
   }

六、性能优化技巧

除了上述的算子融合和并行计算之外，我们还可以使用以下技巧来进一步优化 WebGPU 推理引擎的性能：

1. 内存池 (Memory Pool): 预先分配一块大的内存，并使用内存池来管理内存的分配和释放。这样可以避免频繁的内存分配和释放，提高性能。
2. Zero-Copy: 尽可能地使用 zero-copy 技术，避免不必要的内存复制。例如，我们可以使用 GPUBuffer.mapAsync() 来直接访问 GPU buffer 中的数据。
3. Prefetching: 在 GPU 执行计算的同时，预先加载下一批数据。这样可以隐藏数据加载的延迟，提高性能。
4. Profiling: 使用 WebGPU 的 profiling 工具来分析性能瓶颈，并针对性地进行优化。

七、量化与模型转换

将 Llama-3 模型转换为可在 WebGPU 上高效运行的格式通常涉及以下步骤：

1. 模型量化： 使用 PyTorch 或 TensorFlow 等框架对模型进行量化。常见的量化方法包括 INT8 量化和 FP16 量化。INT8 量化可以显著减少模型的内存占用和计算量，但可能会降低模型的精度。FP16 量化可以在减少内存占用的同时，保持较高的精度。
2. 模型转换： 将量化后的模型转换为 WebGPU 可以理解的格式。可以使用 ONNX (Open Neural Network Exchange) 作为中间格式。首先，将量化后的模型转换为 ONNX 格式，然后使用 ONNX Runtime 或其他工具将 ONNX 模型转换为 WebGPU 可以理解的格式。
3. 权重存储： 将转换后的模型权重存储为二进制文件或 JavaScript 数组。可以使用 ArrayBuffer 或 Float32Array 等数据结构来存储权重。

示例：使用 ONNX Runtime Web 进行推理

ONNX Runtime Web 提供了 WebGPU 后端，可以直接在浏览器中使用 WebGPU 进行 ONNX 模型的推理。以下是一个简单的示例：

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>ONNX Runtime WebGPU Example</title>
</head>
<body>
    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/[email protected]/dist/ort.min.js"></script>
    <script>
        async function runInference() {
            // 1. Load the ONNX model
            const session = await ort.InferenceSession.create('llama3_quantized.onnx', {
                executionProviders: ['webgpu'], // Specify WebGPU backend
                graphOptimizationLevel: 'all', // Enable graph optimizations
            });

            // 2. Create input tensor (example)
            const inputTensor = new ort.Tensor('float32', new Float32Array([1.0, 2.0, 3.0]), [1, 3]);

            // 3. Run inference
            const feeds = { 'input': inputTensor };
            const results = await session.run(feeds);

            // 4. Process the output
            const outputTensor = results.output;
            console.log('Output:', outputTensor.data);
        }

        runInference();
    </script>
</body>
</html>

在这个示例中，我们首先使用 ort.InferenceSession.create() 加载 ONNX 模型，并指定使用 WebGPU 后端。然后，我们创建一个输入 tensor，并使用 session.run() 运行推理。最后，我们处理输出 tensor。

表格总结：关键技术与优化手段

技术/手段	描述	优势	挑战
模型量化	将模型权重从 FP32 降低到 INT8 或 FP16。	显著减少模型内存占用和计算量，提高推理速度。	可能会降低模型精度，需要进行量化感知训练 (Quantization-Aware Training) 或后训练量化 (Post-Training Quantization)。
算子融合	将多个连续的算子合并成一个单一的算子。	减少 kernel launch 的开销，提高推理速度。	需要手动编写融合后的算子，增加了代码的复杂性。
并行计算	利用 WebGPU 的并行计算能力，将计算任务分解成多个小任务，并在 GPU 上并行执行。	充分利用 GPU 的优势，提高推理速度。	需要合理地划分计算任务，避免线程之间的同步和通信开销。
内存优化	减少内存的分配和复制，尽可能地使用 in-place 操作。	减少内存带宽的占用，提高推理速度。	需要仔细地管理内存，避免内存泄漏和越界访问。
Tiled MatMul	将矩阵分成多个 tile，并在每个 tile 上进行计算。	充分利用 GPU 的缓存，提高矩阵乘法的性能。	需要选择合适的 tile 大小，以平衡计算量和缓存命中率。
内存池	预先分配一块大的内存，并使用内存池来管理内存的分配和释放。	避免频繁的内存分配和释放，提高性能。	需要手动管理内存池，增加了代码的复杂性。
Zero-Copy	尽可能地使用 zero-copy 技术，避免不必要的内存复制。	减少内存带宽的占用，提高推理速度。	需要仔细地管理内存，避免数据竞争和内存冲突。
Prefetching	在 GPU 执行计算的同时，预先加载下一批数据。	隐藏数据加载的延迟，提高性能。	需要合理地调度数据加载和计算，避免数据加载过早或过晚。
Profiling	使用 WebGPU 的 profiling 工具来分析性能瓶颈，并针对性地进行优化。	帮助定位性能瓶颈，提高优化效率。	需要熟悉 WebGPU 的 profiling 工具，并能够正确地分析 profiling 数据。
ONNX Runtime Web	使用 ONNX Runtime Web 提供的 WebGPU 后端进行推理。	简化 WebGPU 推理的开发流程，提供了一些优化工具。	需要依赖 ONNX Runtime Web 的支持，可能无法完全控制推理过程。

八、结论：WebGPU 为浏览器端 AI 推理带来可能

通过对 Llama-3 模型进行简化、量化和优化，并利用 WebGPU 及其着色器语言 WGSL 的并行计算能力，我们可以在浏览器环境中实现高效的 AI 推理。虽然目前还存在一些挑战，例如模型转换的复杂性和 WGSL 编程的难度，但随着 WebGPU 技术的不断发展和完善，相信未来 WebGPU 将成为浏览器端 AI 推理的重要平台。

我们讨论了 Llama-3 的简化与量化，WGSL 着色器的编写，以及 WebGPU 推理引擎的构建。通过这些技术，我们可以在浏览器中实现高效的 AI 推理。