tools/kbenchmark/kernels/acl_neon/Convolution.cpp

   1 /*
   2  * Copyright (c) 2019 Samsung Electronics Co., Ltd. All Rights Reserved
   3  *
   4  * Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
   5  * you may not use this file except in compliance with the License.
   6  * You may obtain a copy of the License at
   7  *
   8  *    http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
   9  *
  10  * Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
  11  * distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
  12  * WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
  13  * See the License for the specific language governing permissions and
  14  * limitations under the License.
  15  */
  16
  17 /**
  18  * @file Conv2D benchmark with various algorithms (draft version)
  19  */
  20
  21 #include <nonius/nonius.h++>
  22
  23 #include <arm_compute/core/Types.h>
  24 #include <arm_compute/runtime/NEON/NEScheduler.h>
  25 #include <arm_compute/runtime/NEON/NEFunctions.h>
  26
  27 #include <cstdint>
  28 #include <cassert>
  29 #include <stdexcept>
  30
  31 using namespace arm_compute;
  32
  33 //
  34 // Helpers
  35 //
  36 namespace
  37 {
  38
  39 enum Layout
  40 {
  41   NCHW,
  42   NHWC
  43 };
  44
  45 TensorInfo make_info(uint32_t N)
  46 {
  47   TensorShape shape{N};
  48   return TensorInfo{shape, 1, DataType::F32};
  49 }
  50
  51 template <enum Layout> TensorInfo make_info(uint32_t N, uint32_t C, uint32_t H, uint32_t W);
  52
  53 template <> TensorInfo make_info<NCHW>(uint32_t N, uint32_t C, uint32_t H, uint32_t W)
  54 {
  55   TensorShape shape{W, H, C, N};
  56   TensorInfo info{shape, 1, DataType::F32};
  57   info.set_data_layout(DataLayout::NCHW);
  58   return info;
  59 }
  60
  61 template <> TensorInfo make_info<NHWC>(uint32_t N, uint32_t C, uint32_t H, uint32_t W)
  62 {
  63   TensorShape shape{C, W, H, N};
  64   TensorInfo info{shape, 1, DataType::F32};
  65   info.set_data_layout(DataLayout::NHWC);
  66   return info;
  67 }
  68
  69 inline void check(const Status &status)
  70 {
  71   if (!status)
  72   {
  73     std::cerr << status.error_description() << std::endl;
  74     throw std::runtime_error{"ERROR"};
  75   }
  76 }
  77
  78 inline bool is_odd(uint32_t n) { return (n % 2 != 0) ? true : false; }
  79
  80 } // namespace
  81
  82 //
  83 // Benchmark Parameters
  84 //
  85 NONIUS_PARAM(BATCH, 1);
  86
  87 NONIUS_PARAM(IFM_C, 3);
  88 NONIUS_PARAM(IFM_H, 244);
  89 NONIUS_PARAM(IFM_W, 244);
  90
  91 NONIUS_PARAM(OFM_C, 3);
  92 NONIUS_PARAM(OFM_H, 244);
  93 NONIUS_PARAM(OFM_W, 244);
  94
  95 NONIUS_PARAM(KER_H, 3);
  96 NONIUS_PARAM(KER_W, 3);
  97
  98 NONIUS_PARAM(STRIDE_H, 1);
  99 NONIUS_PARAM(STRIDE_W, 1);
 100
 101 NONIUS_PARAM(PADDING, std::string{"SAME"})
 102 NONIUS_PARAM(FUSED_ACT, std::string{"RELU"})
 103
 104 //
 105 // Configuration Helpers
 106 //
 107 namespace
 108 {
 109
 110 struct Configuration
 111 {
 112   uint32_t ifm_N;
 113   uint32_t ifm_C;
 114   uint32_t ifm_H;
 115   uint32_t ifm_W;
 116
 117   uint32_t ofm_N;
 118   uint32_t ofm_C;
 119   uint32_t ofm_H;
 120   uint32_t ofm_W;
 121
 122   uint32_t ker_N;
 123   uint32_t ker_C;
 124   uint32_t ker_H;
 125   uint32_t ker_W;
 126
 127   uint32_t vertical_stride;
 128   uint32_t horizontal_stride;
 129
 130   std::string padding;
 131   std::string fused_act;
 132
 133   uint32_t top_padding;
 134   uint32_t bottom_padding;
 135   uint32_t left_padding;
 136   uint32_t right_padding;
 137
 138   Configuration(nonius::chronometer meter)
 139   {
 140     ifm_N = meter.param<BATCH>();
 141     ifm_C = meter.param<IFM_C>();
 142     ifm_H = meter.param<IFM_H>();
 143     ifm_W = meter.param<IFM_W>();
 144
 145     ofm_N = meter.param<BATCH>();
 146     ofm_C = meter.param<OFM_C>();
 147     ofm_H = meter.param<OFM_H>();
 148     ofm_W = meter.param<OFM_W>();
 149
 150     ker_N = meter.param<OFM_C>();
 151     ker_C = meter.param<IFM_C>();
 152     ker_H = meter.param<KER_H>();
 153     ker_W = meter.param<KER_W>();
 154
 155     vertical_stride = meter.param<STRIDE_H>();
 156     horizontal_stride = meter.param<STRIDE_W>();
 157
 158     padding = meter.param<PADDING>();
 159     fused_act = meter.param<FUSED_ACT>();
 160
 161     assert((ifm_H - ker_H) % vertical_stride == 0);
 162     assert((ifm_W - ker_H) % horizontal_stride == 0);
 163
 164     uint32_t const effective_ofm_H = (ifm_H - ker_H) / vertical_stride + 1;
 165     uint32_t const effective_ofm_W = (ifm_W - ker_H) / horizontal_stride + 1;
 166
 167     assert(ofm_H >= effective_ofm_H);
 168     assert(ofm_W >= effective_ofm_W);
 169
 170     uint32_t const pad_H = ofm_H - effective_ofm_H;
 171     uint32_t const pad_W = ofm_W - effective_ofm_W;
 172
 173     top_padding = pad_H / 2;
 174     bottom_padding = pad_H / 2;
 175     left_padding = pad_W / 2;
 176     right_padding = pad_W / 2;
 177
 178     if (is_odd(pad_H))
 179       top_padding += 1;
 180     if (is_odd(pad_W))
 181       left_padding += 1;
 182   }
 183
 184   template <Layout L> TensorInfo src_info() const
 185   {
 186     return make_info<L>(ifm_N, ifm_C, ifm_H, ifm_W);
 187   }
 188   template <Layout L> TensorInfo dst_info() const
 189   {
 190     return make_info<L>(ofm_N, ofm_C, ofm_H, ofm_W);
 191   }
 192   template <Layout L> TensorInfo ker_info() const
 193   {
 194     return make_info<L>(ker_N, ker_C, ker_H, ker_W);
 195   }
 196   TensorInfo bias_info(void) const { return make_info(ker_N); }
 197
 198   PadStrideInfo pad_stride_info(void) const
 199   {
 200     return PadStrideInfo{horizontal_stride,
 201                          vertical_stride,
 202                          left_padding,
 203                          right_padding,
 204                          top_padding,
 205                          bottom_padding,
 206                          DimensionRoundingType::FLOOR};
 207   }
 208 };
 209
 210 } // namespace
 211
 212 //
 213 // Benchmark Implementations
 214 //
 215 namespace
 216 {
 217
 218 inline nonius::benchmark_registry &local_benchmark_registry()
 219 {
 220   static nonius::benchmark_registry registry;
 221   return registry;
 222 }
 223
 224 } // namespace
 225
 226 #define NONIUS_LOCAL_BENCHMARK(name, ...)                                                          \
 227   namespace                                                                                        \
 228   {                                                                                                \
 229   static ::nonius::benchmark_registrar                                                             \
 230     NONIUS_DETAIL_UNIQUE_NAME(benchmark_registrar)(local_benchmark_registry(), name, __VA_ARGS__); \
 231   }
 232
 233 NONIUS_LOCAL_BENCHMARK("NEDirectConvolutionLayer_NCHW", [](nonius::chronometer meter) {
 234   NEDirectConvolutionLayer conv;
 235
 236   // Configure
 237   Configuration p{meter};
 238
 239   Tensor src_tensor{};
 240   Tensor dst_tensor{};
 241   Tensor ker_tensor{};
 242   Tensor bias_tensor{};
 243
 244   src_tensor.allocator()->init(p.src_info<NCHW>());
 245   dst_tensor.allocator()->init(p.dst_info<NCHW>());
 246   ker_tensor.allocator()->init(p.ker_info<NCHW>());
 247   bias_tensor.allocator()->init(p.bias_info());
 248
 249   try
 250   {
 251     check(conv.validate(src_tensor.info(), ker_tensor.info(), bias_tensor.info(), dst_tensor.info(),
 252                         p.pad_stride_info()));
 253   }
 254   catch (...)
 255   {
 256     meter.measure([&](int) {
 257       // DO NOTHING
 258       volatile int x = 0;
 259       return x;
 260     });
 261     return;
 262   }
 263
 264   conv.configure(&src_tensor, &ker_tensor, &bias_tensor, &dst_tensor, p.pad_stride_info());
 265
 266   src_tensor.allocator()->allocate();
 267   ker_tensor.allocator()->allocate();
 268   bias_tensor.allocator()->allocate();
 269   dst_tensor.allocator()->allocate();
 270
 271   // Run!
 272   meter.measure([&](int) { conv.run(); });
 273 })
 274
 275 NONIUS_LOCAL_BENCHMARK("NEDirectConvolutionLayer_NHWC", [](nonius::chronometer meter) {
 276   NEDirectConvolutionLayer conv;
 277
 278   // Configure
 279   Configuration p{meter};
 280
 281   Tensor src_tensor{};
 282   Tensor dst_tensor{};
 283   Tensor ker_tensor{};
 284   Tensor bias_tensor{};
 285
 286   src_tensor.allocator()->init(p.src_info<NHWC>());
 287   dst_tensor.allocator()->init(p.dst_info<NHWC>());
 288   ker_tensor.allocator()->init(p.ker_info<NHWC>());
 289   bias_tensor.allocator()->init(p.bias_info());
 290
 291   try
 292   {
 293     check(conv.validate(src_tensor.info(), ker_tensor.info(), bias_tensor.info(), dst_tensor.info(),
 294                         p.pad_stride_info()));
 295   }
 296   catch (...)
 297   {
 298     meter.measure([&](int) {
 299       // DO NOTHING
 300       volatile int x = 0;
 301       return x;
 302     });
 303     return;
 304   }
 305
 306   conv.configure(&src_tensor, &ker_tensor, &bias_tensor, &dst_tensor, p.pad_stride_info());
 307
 308   src_tensor.allocator()->allocate();
 309   ker_tensor.allocator()->allocate();
 310   bias_tensor.allocator()->allocate();
 311   dst_tensor.allocator()->allocate();
 312
 313   // Run!
 314   meter.measure([&](int) { conv.run(); });
 315 })
 316
 317 NONIUS_LOCAL_BENCHMARK("NEGEMMConvolutionLayer_NCHW", [](nonius::chronometer meter) {
 318   NEGEMMConvolutionLayer conv;
 319
 320   // Configure
 321   Configuration p{meter};
 322
 323   Tensor src_tensor{};
 324   Tensor dst_tensor{};
 325   Tensor ker_tensor{};
 326   Tensor bias_tensor{};
 327
 328   src_tensor.allocator()->init(p.src_info<NCHW>());
 329   dst_tensor.allocator()->init(p.dst_info<NCHW>());
 330   ker_tensor.allocator()->init(p.ker_info<NCHW>());
 331   bias_tensor.allocator()->init(p.bias_info());
 332
 333   try
 334   {
 335     check(conv.validate(src_tensor.info(), ker_tensor.info(), bias_tensor.info(), dst_tensor.info(),
 336                         p.pad_stride_info()));
 337   }
 338   catch (...)
 339   {
 340     meter.measure([&](int) {
 341       // DO NOTHING
 342       volatile int x = 0;
 343       return x;
 344     });
 345     return;
 346   }
 347
 348   conv.configure(&src_tensor, &ker_tensor, &bias_tensor, &dst_tensor, p.pad_stride_info());
 349
 350   src_tensor.allocator()->allocate();
 351   ker_tensor.allocator()->allocate();
 352   bias_tensor.allocator()->allocate();
 353   dst_tensor.allocator()->allocate();
 354
 355   // Run
 356   meter.measure([&](int) { conv.run(); });
 357 })
 358
 359 NONIUS_LOCAL_BENCHMARK("NEGEMMConvolutionLayer_NHWC", [](nonius::chronometer meter) {
 360   NEGEMMConvolutionLayer conv;
 361
 362   // Configure
 363   Configuration p{meter};
 364
 365   Tensor src_tensor{};
 366   Tensor dst_tensor{};
 367   Tensor ker_tensor{};
 368   Tensor bias_tensor{};
 369
 370   src_tensor.allocator()->init(p.src_info<NHWC>());
 371   dst_tensor.allocator()->init(p.dst_info<NHWC>());
 372   ker_tensor.allocator()->init(p.ker_info<NHWC>());
 373   bias_tensor.allocator()->init(p.bias_info());
 374
 375   try
 376   {
 377     check(conv.validate(src_tensor.info(), ker_tensor.info(), bias_tensor.info(), dst_tensor.info(),
 378                         p.pad_stride_info()));
 379   }
 380   catch (...)
 381   {
 382     meter.measure([&](int) {
 383       // DO NOTHING
 384       volatile int x = 0;
 385       return x;
 386     });
 387     return;
 388   }
 389
 390   conv.configure(&src_tensor, &ker_tensor, &bias_tensor, &dst_tensor, p.pad_stride_info());
 391
 392   src_tensor.allocator()->allocate();
 393   ker_tensor.allocator()->allocate();
 394   bias_tensor.allocator()->allocate();
 395   dst_tensor.allocator()->allocate();
 396
 397   // Run
 398   meter.measure([&](int) { conv.run(); });
 399 })
 400
 401 NONIUS_LOCAL_BENCHMARK("NEWinogradConvolutionLayer_NCHW", [](nonius::chronometer meter) {
 402   NEWinogradConvolutionLayer conv;
 403
 404   // Configure
 405   Configuration p{meter};
 406
 407   Tensor src_tensor{};
 408   Tensor dst_tensor{};
 409   Tensor ker_tensor{};
 410   Tensor bias_tensor{};
 411
 412   src_tensor.allocator()->init(p.src_info<NCHW>());
 413   dst_tensor.allocator()->init(p.dst_info<NCHW>());
 414   ker_tensor.allocator()->init(p.ker_info<NCHW>());
 415   bias_tensor.allocator()->init(p.bias_info());
 416
 417   try
 418   {
 419     check(conv.validate(src_tensor.info(), ker_tensor.info(), bias_tensor.info(), dst_tensor.info(),
 420                         p.pad_stride_info()));
 421   }
 422   catch (...)
 423   {
 424     meter.measure([&](int) {
 425       // DO NOTHING
 426       volatile int x = 0;
 427       return x;
 428     });
 429     return;
 430   }
 431
 432   conv.configure(&src_tensor, &ker_tensor, &bias_tensor, &dst_tensor, p.pad_stride_info());
 433
 434   src_tensor.allocator()->allocate();
 435   ker_tensor.allocator()->allocate();
 436   bias_tensor.allocator()->allocate();
 437   dst_tensor.allocator()->allocate();
 438
 439   // Run
 440   meter.measure([&](int) { conv.run(); });
 441 })
 442
 443 NONIUS_LOCAL_BENCHMARK("NEWinogradConvolutionLayer_NHWC", [](nonius::chronometer meter) {
 444   NEWinogradConvolutionLayer conv;
 445
 446   // Configure
 447   Configuration p{meter};
 448
 449   Tensor src_tensor{};
 450   Tensor dst_tensor{};
 451   Tensor ker_tensor{};
 452   Tensor bias_tensor{};
 453
 454   src_tensor.allocator()->init(p.src_info<NHWC>());
 455   dst_tensor.allocator()->init(p.dst_info<NHWC>());
 456   ker_tensor.allocator()->init(p.ker_info<NHWC>());
 457   bias_tensor.allocator()->init(p.bias_info());
 458
 459   try
 460   {
 461     check(conv.validate(src_tensor.info(), ker_tensor.info(), bias_tensor.info(), dst_tensor.info(),
 462                         p.pad_stride_info()));
 463   }
 464   catch (...)
 465   {
 466     meter.measure([&](int) {
 467       // DO NOTHING
 468       volatile int x = 0;
 469       return x;
 470     });
 471     return;
 472   }
 473
 474   conv.configure(&src_tensor, &ker_tensor, &bias_tensor, &dst_tensor, p.pad_stride_info());
 475
 476   src_tensor.allocator()->allocate();
 477   ker_tensor.allocator()->allocate();
 478   bias_tensor.allocator()->allocate();
 479   dst_tensor.allocator()->allocate();
 480
 481   // Run
 482   meter.measure([&](int) { conv.run(); });
 483 })
 484
 485 extern "C" nonius::benchmark_registry &benchmark_functions(void)
 486 {
 487   return local_benchmark_registry();
 488 }