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Triton 是一种用于并行编程的语言和编译器。它旨在提供一个基于 Python 的编程环境，以高效编写自定义 DNN 计算内核，并能够在现代 GPU 硬件上以最大吞吐量运行。

更多 Triton 中文文档可访问 →https://triton.hyper.ai/

在本教程中，您将编写一个内存高效的 Dropout 实现，其状态将由单个 int32 seed 组成。这与传统 Dropout 实现不同，传统实现通常由与输入 shape 相同的位掩码张量组成。

在这过程中，您将学习到以下内容：

• PyTorch 中 原生实现 Dropout 的局限性。

• Triton 中的并行伪随机数生成。

简介

Dropout 是在 [SRIVASTAVA2014] 中引入的一种技术，用于改善低数据条件下深度神经网络的性能，通常用于正则化。它接受一个向量作为输入，并生成相同 shape 的输出向量。输出中的每个标量都有概率 p 被设为零，否则直接从输入复制。这使得网络在仅有输入的 1−p 标量时也能表现良好。

在评估阶段，为了充分利用网络的能力，将 p 设为 0。但是简单地将 p 设为 0 会增加输出的范数，可能会人为地降低输出的 softmax temperature。为了防止这种情况发生，输出被缩放为 1/(1-p)，这使得无论 dropout 概率如何都能保持一致的范数。

Baseline

首先看一下 baseline 的实现。

import tabulate
import torchimport triton
import triton.language as tl@triton.jit
def _dropout(x_ptr,      # 输入指针x_keep_ptr, # pointer to a mask of 0s and 1s 由 0 和 1 组成的掩码的指针output_ptr, # pointer to the output 输出指针n_elements, # number of elements in the `x` tensor `x` 张量的元素数量p,          # probability that an element of `x` is changed to zero 元素 `x` 被设置为 0 的概率BLOCK_SIZE: tl.constexpr,
):pid = tl.program_id(axis=0)block_start = pid * BLOCK_SIZEoffsets = block_start + tl.arange(0, BLOCK_SIZE)mask = offsets < n_elements# Load data# 加载数据x = tl.load(x_ptr + offsets, mask=mask)x_keep = tl.load(x_keep_ptr + offsets, mask=mask)# The line below is the crucial part, described in the paragraph above!# 下一行是上段描述的关键部分output = tl.where(x_keep, x / (1 - p), 0.0)# Write-back output# 写回输出tl.store(output_ptr + offsets, output, mask=mask)def dropout(x, x_keep, p):output = torch.empty_like(x)assert x.is_contiguous()n_elements = x.numel()grid = lambda meta: (triton.cdiv(n_elements, meta['BLOCK_SIZE']), )_dropout[grid](x, x_keep, output, n_elements, p, BLOCK_SIZE=1024)return output# Input tensor
# 输入张量
x = torch.randn(size=(10, )).cuda()
# Dropout mask
# Dropout 掩码
p = 0.5
x_keep = (torch.rand(size=(10, )) > p).to(torch.int32).cuda()
#
output = dropout(x, x_keep=x_keep, p=p)
print(tabulate.tabulate([["input"] + x.tolist(),["keep mask"] + x_keep.tolist(),["output"] + output.tolist(),
]))

Out:

种子化 Dropout

上述 Dropout 实现效果良好，但管理 Dropout 状态可能会变得复杂，特别是在考虑反向传播和重新计算/检查点场景时。在这里，我们描述一种替代实现，它具有以下优点：

1. 更小的内存占用。
2. 较少的数据移动。
3. 简化了在多次调用内核函数时持久化随机性的管理。

生成 Triton 中的伪随机数很简单！在本教程中，我们将使用 triton.language.rand 函数，该函数基于给定的种子和一组 int32 偏移量生成一个块的均匀分布的 float32 值，范围在 (0, 1) 内。但如果你需要，Triton 也提供其他随机数生成策略。

注意 Triton 的 PRNG 实现基于 Philox 算法（详见 [SALMON2011]）。

现在将所有内容整合起来。

@triton.jit
def _seeded_dropout(x_ptr,output_ptr,n_elements,p,seed,BLOCK_SIZE: tl.constexpr,
):# compute memory offsets of elements handled by this instance# 计算由此实例处理的元素的内存偏移量pid = tl.program_id(axis=0)block_start = pid * BLOCK_SIZEoffsets = block_start + tl.arange(0, BLOCK_SIZE)# load data from x# 从 x 读取数据mask = offsets < n_elementsx = tl.load(x_ptr + offsets, mask=mask)# randomly prune it# 随机修剪random = tl.rand(seed, offsets)x_keep = random > p# write-back# 写回output = tl.where(x_keep, x / (1 - p), 0.0)tl.store(output_ptr + offsets, output, mask=mask)def seeded_dropout(x, p, seed):output = torch.empty_like(x)assert x.is_contiguous()n_elements = x.numel()grid = lambda meta: (triton.cdiv(n_elements, meta['BLOCK_SIZE']), )_seeded_dropout[grid](x, output, n_elements, p, seed, BLOCK_SIZE=1024)return outputx = torch.randn(size=(10, )).cuda()
# Compare this to the baseline - dropout mask is never instantiated!
# 与基线相比 - dropout 掩码从未被实例化！
output = seeded_dropout(x, p=0.5, seed=123)
output2 = seeded_dropout(x, p=0.5, seed=123)
output3 = seeded_dropout(x, p=0.5, seed=512)print(tabulate.tabulate([["input"] + x.tolist(),["output (seed = 123)"] + output.tolist(),["output (seed = 123)"] + output2.tolist(),["output (seed = 512)"] + output3.tolist(),
]))

Out:

大功告成！我们现在有了一个 Triton 内核，可以在给定相同种子的情况下应用一致的 dropout 掩码。与传统的 dropout 实现相比，这种方法减少了内存开销并简化了状态管理。

练习

1. 扩展内核以处理矩阵，并使用一个种子向量 — 每行一个种子。
2. 添加对 striding 的支持。
3. （挑战）实现稀疏 Johnson-Lindenstrauss 变换的内核，每次使用种子动态生成投影矩阵。

参考文献

• [SALMON2011] John K. Salmon, Mark A. Moraes, Ron O. Dror, and David E. Shaw, “Parallel Random Numbers: As Easy as 1, 2, 3”, 2011

• [SRIVASTAVA2014] Nitish Srivastava et al., “Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting”, JMLR 2014

​Download Jupyter notebook: 04-low-memory-dropout.ipynb

Download Python source code: 04-low-memory-dropout.py

Download zipped: 04-low-memory-dropout.zip