文章主题：流水, 并行, 时间管理
在我之前的两篇科普文章中，我们已经简要地介绍了流水的技术，以及它在程序性能优化方面的应用。作为一篇初级的科普性文章，我们并没有深入探讨流水的专业细节，而是试图让大家对其有一个直观的认识。
董董灿是个攻城狮：AI加速（三）| 每条指令都是流水线的工人
本篇打算再通过一个生活中的小例子，让大家更直观的了解什么是流水。
举个例子
早晨从起床到上班出门，我们一般会做以下几件事：刷牙、烧水、喝水、出门。
在遵循常规顺序的情况下，我们可能会按照以下步骤进行：首先，刷牙；接着，准备热水；然后，等待水烧开；最后，出门。若每项任务所需时间如表所示，那么在踏出家门之前，我们需要总共花费55分钟。
然而，一旦你对时间管理有所了解，我想你一定会注意到，优先完成洗牙和煮水这样的任务是没有必要的。毕竟，这两项任务之间并无关联，而且在煮水过程中也不需要持续观察。
于是，就有了下面的做事顺序——起来先烧水，然后在烧水的同时，刷牙，等水烧开了，喝水，出门。
这么算下来，总共需要40分钟就能完成。
这两种做事顺序最终的结果都是一样的，而且该做的事都做了。区别在于，后面比前面节省了15分钟的时间。
这里需要注意2个概念。
依赖——后面的事依赖前面的事情。也就是说喝水肯定依赖烧水完成之后才能出门。
并行——烧水和刷牙没有任何依赖关系，他俩就可以并行去做。
在上图中，我们可以看到烧水和刷牙这两个动作在同一时间进行了。因此，我们可以得出结论，在从起床到出门的整个时间流程中，烧水和刷牙实现了并行处理。这样，不仅可以有效地节省15分钟的时间，还能够提高效率，使我们的早晨更加美好。
在理解了并行的概念之后，流水就好理解了。
流水排布到底是什么样的
继续上面的例子，比如我们起床需要刷两次牙，烧两次水，喝两次水。（当然现实中不会有人这么做，但是在AI神经网络中，重复某个计算是常有的事。感兴趣可以看下 长文解析Resnet50的算法原理 中的Rensnet网络结构）。
如果刷两次牙，烧两次水，喝两次水，然后出门，我们该怎么管理时间呢？
在我们的日常生活中，刷牙和烧水、喝水这三个动作肯定是在一定的顺序下进行的，这就像我们按照特定的步骤来完成一项任务一样，这是一个先后顺序的问题。在这个问题上，我们必须明确的是，虽然刷牙和烧水、喝水之间的依赖性是显而易见的，但并不意味着这些动作就不能同时进行。例如，当我们需要烧第二次水的时候，我们其实可以利用第一次烧的水。这就说明，尽管烧水和喝水之间存在一定的依赖关系，但在实际操作中，我们可以灵活地安排这些动作的时间，使它们并行进行，以达到更高的效率。这种做法不仅能够提高我们的生活品质，也能够让我们更好地适应生活的节奏。
在上图中，我们可以看到整个左上角的布局呈现出一种瀑布般的视觉效果，每一行都包含着两个任务的同时进行。尽管这两个任务在同一时刻彼此独立，但是整个系统却依然保持着高度的秩序与协调。
这种排布，就叫做流水。
在指令序列中，将刷牙、烧水、喝水替换成指令，就完成了指令流水；在神经网络中，将刷牙、烧水、喝水替换成AI算法，就完成了算法流水。但是能排流水总是需要满足前面说的两个前提：同一时刻的两件事、或两条指令、或两个算法是解除依赖的，并且可以并行处理的。
说到这，有同学可能会问，既然这样，我们弄两个烧水壶同时烧水不就行了么?
当然可以，这就是升级硬件喽。双核CPU肯定要比单核CPU性能好，就是这个原因了。排流水是在硬件资源有限的前提下，最大限度的减少程序运行时间，提升整个AI软件栈的性能！
Resnet50 中的算法并行
在Resnet50的网络结构（详见：图像识别（番外1）| AI算法攻城狮左手图纸，右手搬砖的真实性以及长图展示Resnet全貌和可视化CNN！）中，存在很多可并行的算法。
上图是截取的Resnet50网络中的一部分，可以看到中间有个加法节点，加法节点有两个输入，分别为左边的卷积1和右边的卷积2（Conv为Convolution的缩写，中文名为卷积）。
左边的卷积1依赖于它前面的Relu的输出，而右边的卷积2依赖于很靠前的某个节点的输出，两者并没有实际上的数据依赖，因此，在深度学习编译器对两个节点进行编译调度时，可以将两者进行并行化处理（Parallelization），从而减少一个卷积运算的耗时。
总结
之所以又花了一篇文章来介绍流水和并行技术，是因为并行和流水技术在AI软件的性能优化中占据了很重要的位置。
在硬件资源有限的前提下，我们只能通过软件手段来持续进行AI的加速优化。这里面，更深刻的理解硬件的架构，利用好硬件的优势，编写更加硬件友好的软件代码，才能更加有效的实现AI加速。
知己知彼，百战不殆。
好了，这篇就介绍到这。欢迎持续关注AI加速系列。
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