Release Notes - 0.5.0
FuriosaAI SDK 0.5.0 릴리즈에는 약 87개의 버그픽스, 기능 추가, 개선을 포함하고 있다. 그 중 중요한 변경사항은 다음과 같다.
컴파일러 개선
0.5.0 릴리즈에서 부터 다음 연산자에 대한 NPU 가속 지원을 추가한다. 가속이 지원되는 연산자 목록 전체는 가속 지원 연산자 목록 에서 찾아볼 수 있다.
BatchNormalization
ConvTranspose
LeakyRelu
Pow
Sqrt
Sub
또한 0.5.0 릴리즈 부터 컴파일러는 Onnx의 Opset 13 연산자까지 지원하도록 개선되었다.
Session API 개선
첫번째 API 개선 (commit b1d2b74) 은
Session API에서 NPU 장치를 지정할 수 있다.
기존에는 NPU_DEVNAME 이라는 환경변수를 통해서만 사용할 장치를 지정 할 수 있었지만 0.5.0 부터는
Session을 생성할 때 NPU 장치를 지정할 수 있다.
명시적으로 지정하지 않으면 기존과 같이 NPU_DEVNAME 환경변수에 지정한 장치를 사용한다.
from furiosa.runtime import session
sess1 = session.create(“model1.onnx”, device=”npu0pe0”)
sess2 = session.create(“model2.onnx”, device=”npu0pe1”)
# Asynchronous API
async_sess, queue = session.create_async(“model2.onnx”, device=”npu1pe2”)
두번째 API 개선 (commit 4f1f114) 은 텐서 이름 (tensor name) 지원이다. 기존 API는 모델에 내장된 텐서 순서를 파악하여 session.run() 에 입력 파라메터로 전달하는 방법만 했다. 0.5.0 부터는 아래 처럼 명시적으로 입력, 출력 텐서를 위해 이름을 지정할 수 있다.
np1 = np.random.randint(0, 255, session_input.shape, dtype=np.uint8)
np2 = np.random.randint(0, 255, session_input.shape, dtype=np.uint8)
sess1.run_with(outputs=[“output1”], inputs={
“input2”: np2,
“input1”: np1,
}
에러 진단 메시지 및 에러 핸들링 개선
에러가 발생하면 디버깅을 위한 버전 정보와 컴파일러 로그가 독립적으로 출력 되어 간편한 버그 신고를 가능하게 한다. 버그 신고 에서 문제 보고와 고객 지원의 더 많은 정보를 찾을 수 있다.
>>> from furiosa.runtime import session
>>> session.create("mnist-8.onnx)
Saving the compilation log into /home/furiosa/.local/state/furiosa/logs/compile-20211121223028-l5w4g6.log
...
2021-11-22T06:30:28.423371Z ERROR fail to compile the model: the static shape of tensor 'input' contains an unsupported dimension value: Some(DimParam("batch_size"))
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Information Dump
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- Python version: 3.8.10 (default, Sep 28 2021, 16:10:42) [GCC 9.3.0]
- furiosa-libnux path: libnux.so.0.5.0
- furiosa-libnux version: 0.5.0 (rev: 407c0c51f built at 2021-11-18 22:32:34)
- furiosa-compiler version: 0.5.0 (rev: 407c0c51f built at 2021-11-18 22:32:34)
- furiosa-sdk-runtime version: Furiosa SDK Runtime (libnux 0.5.0 407c0c51f 2021-11-18 22:32:34)
Please check the compiler log at /home/furiosa/.local/state/furiosa/logs/compile-20211121223028-l5w4g6.log.
If you have a problem, please report the log file to https://furiosa-ai.atlassian.net/servicedesk/customer/portals with the information dumped above.
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이 외에도 아래 문제에 대한 에러 핸들링 문제등이 개선이 포함되어 있다.
Device 중복 사용에 대한 에러 개선 (commit 01aaa40)
CompletionQueue의 timeout 추가 및 Session 연결 종료 에러 핸들링 개선(commit 21cba85)
컴파일 중 인터럽트에 대한 hanging 문제 해결 (commit a0f4bd7)
Furiosa Server (서빙 프레임워크) 패키지 도입
0.5.0 부터 GRPC와 REST API를 지원하는 서빙 프레임워크인 Furiosa Server 가 추가되었다.
pip install furiosa-sdk[server] 를 실행해 간단히 설치 할 수 있으며 아래 커맨드과 같이
모델 경로와 함께 실행하면 모델을 NPU를 이용해 바로 서빙할 수 있다.
더 자세한 사용법과 기능은 모델 서버 (서빙 프레임워크) 에서 찾을 수 있다.
furiosa server \
--model-path MNISTnet_uint8_quant_without_softmax.tflite \
--model-name mnist
Furiosa Model 패키지 도입
0.5.0 부터 FuriosaAI NPU에 최적화된 모델을 Python 패키지로 바로 사용할 수 있다.
설치는 pip install furiosa-sdk[models] 명령으로 간단히 할 수 있으며
설치 후에는 예제와 같이 바로 Session API에서 사용 가능하다.
import asyncio
from furiosa.registry import Model
from furiosa.models.vision import MLCommonsResNet50
from furiosa.runtime import session
resnet50: Model = asyncio.run(MLCommonsResNet50())
sess = session.create(resnet50.model, device='npu0pe0')
명령형 NPU 관리 도구: furiosactl 도입
0.5.0 부터 명령형 NPU 관리 도구인 furiosactl 이 포함된다.
설치는 apt install furiosa-toolkit 로 할 수 있으면 NPU 장치의 상태를 확인하거나 유휴 NPU를 확인할 수 있다.
apt 서버 설정 방법은 APT 서버 설정 에서 찾을 수 있다.
$ furiosactl info
+------+------------------+-------+---------+--------------+---------+
| NPU | Name | Temp. | Power | PCI-BDF | PCI-DEV |
+------+------------------+-------+---------+--------------+---------+
| npu0 | FuriosaAI Warboy | 34°C | 12.92 W | 0000:01:00.0 | 510:0 |
+------+------------------+-------+---------+--------------+---------+
$ furiosactl list
+------+-----------+-----------+--------+
| NPU | DEVNAME | Type | Status |
+------+-----------+-----------+--------+
| npu0 | npu0 | All PE(s) | Ready |
| | npu0pe0 | Single PE | Ready |
| | npu0pe1 | Single PE | Ready |
| | npu0pe0-1 | PE Fusion | Ready |
+------+-----------+-----------+--------+
Kubernetes 지원
0.5.0 부터 NPU의 Kubernetes 지원이 포함된다. 아래 커맨드로 간단히 NPU 장치 플러그인과 노드 레이블러를 설치하고 Pod을 배포할 때 NPU가 함께 스케쥴 되도록 할 수 있다. 자세한 설명은 Kubernetes 지원 에서 찾을 수 있다.
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/furiosa-ai/furiosa-sdk/main/kubernetes/deployments/device-plugin.yaml
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/furiosa-ai/furiosa-sdk/main/kubernetes/deployments/node-labeller.yaml