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ExecuTorch 和 TOSA 確保 PyTorch 在 Arm 平臺(tái)上順利運(yùn)行

2023-11-02

作者：Arm 工程部應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)總監(jiān) Robert ElliottArm? 攜手 Meta 在 ExecuTorch[1] 中引入了對(duì) Arm 平臺(tái)的支持[2]，ExecuTorch 是一個(gè)全新的端到端解決方案，為 PyTorch 實(shí)現(xiàn)設(shè)備上的人工智能 (AI)。與多數(shù)企業(yè)一樣，Arm 極力支持高效、簡(jiǎn)潔的 AI 開發(fā)流程，并努力確保各種最新發(fā)布、性能卓越的 PyTorch 模型能在 Arm 的平臺(tái)上順利運(yùn)行。雖然歷來 PyTorch 都是許多研究團(tuán)隊(duì)搭建新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的首選平臺(tái)，但要將這些工作負(fù)載轉(zhuǎn)換為可在 Arm 平臺(tái)上高效運(yùn)行的負(fù)載，卻是一個(gè)高強(qiáng)度的手動(dòng)流程。受限于將網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)出的工作流程，以及各種機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 運(yùn)算的長(zhǎng)尾碎片效應(yīng)，導(dǎo)致了將其部署到系統(tǒng)資源相對(duì)有限的嵌入式系統(tǒng)的難度。隨著 Meta 發(fā)布了以 PyTorch 2.0[3] 這一重大發(fā)展為基礎(chǔ)的 ExecuTorch 代碼庫(kù)，使得先進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能在更大范圍內(nèi)（從服務(wù)器領(lǐng)域的 Arm CPU，到移動(dòng)領(lǐng)域的 CPU 和 GPU，再到嵌入式應(yīng)用中的?Cortex?-M 微處理器和?Ethos?-U NPU），更易于捕捉和調(diào)試運(yùn)行。?我們與 Meta 緊密合作，基于我們?cè)?TOSA（用于捕獲神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）[4]和 Ethos NPU[5]（用于加速移動(dòng)平臺(tái)和嵌入式平臺(tái)上的關(guān)鍵 ML 工作負(fù)載）方面的巨大投入，推動(dòng) ExecuTorch 初步展開對(duì)采用 Arm 架構(gòu)芯片的支持。?近期，我們發(fā)布了 ExecuTorch 的 TOSA 編譯流程和運(yùn)行時(shí)代理[6]，并為 Ethos-U55 提供了原型支持，使圖形能從 PyTorch python 環(huán)境直接導(dǎo)出到支持 Ethos-U 的平臺(tái)，如 Arm Corstone?-300[7]。?我們期待著這項(xiàng)工作的持續(xù)開展，以便在一系列的 ML 用例中實(shí)現(xiàn)高效的輸出路徑。?這對(duì)開發(fā)者意味著什么？對(duì)典型的 PyTorch 用戶來說，這意味著可以將少量但不斷增加的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為獨(dú)立模型捕獲，并在采用基于 Cortex-M 和 Ethos-U 的平臺(tái)上高效運(yùn)行。?這由三個(gè)主要部分組成：1）可將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為獨(dú)立文件捕獲的提前流程。下圖是簡(jiǎn)化的導(dǎo)出視圖。有關(guān)更多信息，詳見導(dǎo)出至 ExecuTorch 文檔[8]。?2）設(shè)備上的 ExecuTorch 運(yùn)行時(shí)可將工作分派給 Cortex-M 和 Ethos-U。3）ExecuTorch API 提供了部分代理圖形和全套 CPU 運(yùn)算符的功能，允許逐步將負(fù)載分流到 Ethos-U。這對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的開發(fā)及其向邊緣設(shè)備的過渡非常有利。例如，TOSA/Ethos-U55 流程不需要一次性編譯整個(gè)圖形，可以逐步增加支持。這對(duì)于處理大型復(fù)雜圖形尤其有用。這種靈活性對(duì) PyTorch 的用戶也有直接的好處。利用一致的 ExecuTorch API，用戶可以編譯和部署模型，而在底層，圖形的某些部分可以盡可能地指派給功能強(qiáng)大的 Ethos-U55 執(zhí)行，而圖形的其余部分仍然可以在 Arm CPU 上執(zhí)行。這樣可以快速迭代和覆蓋模型，提高性能，而無需修改用戶代碼，從而提升開發(fā)者的體驗(yàn)。上述流程的簡(jiǎn)單示例它可以簡(jiǎn)單到只需在 python 中的現(xiàn)有 PyTorch 模型中添加少量行，就能以 .pte 文件的形式捕獲模型的完整表示。對(duì)新模型開發(fā)至關(guān)重要的是，這個(gè)流程的開發(fā)不僅適用于標(biāo)準(zhǔn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，也適用于為處理其他工作負(fù)載而編寫的自定義 torch.nn.Module。有關(guān)在?Corstone-300 或其他支持 Ethos 的平臺(tái)上部署此功能的詳細(xì)示例和文檔，可以參考此示例應(yīng)用[9]，它可以嵌入導(dǎo)出的 .pte 文件，并在 Ethos-U55 NPU 上執(zhí)行。量化許多 Arm 平臺(tái)需要通過量化來實(shí)現(xiàn) Ethos 加速或新 CPU 指令的全部性能優(yōu)勢(shì)，因此我們也會(huì)努力引入符合 TOSA 標(biāo)準(zhǔn)的量化和圖形消耗。借助 ExecuTorch EXIR 圖形基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)，我們能夠輕松地解析整個(gè)量化圖形，并讀取所需的量化信息，以便在 TOSA 量化降低[10]的過程中計(jì)算重新縮放參數(shù)。?在 PyTorch FX 圖到 TOSA 的初始量化支持中，我們使用了新的 PyTorch 2 導(dǎo)出訓(xùn)練后量化 (PyTourch 2 Export Post-Training Quantization)[11] 來獲取 MobileNetV2 的量化示例，其中涵蓋了大多數(shù)常見運(yùn)算符，例如 Add、Linear、Convolution 和 ReLU。由于其 API 非常簡(jiǎn)單，只需三至四行代碼，就能使用從 XNNPACK 量化器子類化的 TOSA 量化流來實(shí)現(xiàn)量化步驟。為了支持更復(fù)雜的圖形，還可以構(gòu)建自定義量化器[12]，以滿足大多數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的需要。??這些圖形自然會(huì)進(jìn)入 Ethos-U 編譯器[13]，生成可在 Ethos-U 硬件上直接執(zhí)行的模型。?MobileNetV2 的簡(jiǎn)單示例 (PyTorch->TOSA->Vela) 顯示了在符合 TOSA 標(biāo)準(zhǔn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器硬件上運(yùn)行 PyTorch 量化模型的可行性和簡(jiǎn)易性。在接下來的工作中，Arm、Meta 和廣大的 PyTorch 社區(qū)將繼續(xù)為從 PyTorch 到 TOSA 的運(yùn)算符降低提供更多支持。與此同時(shí)，Arm 會(huì)繼續(xù)開發(fā)支持 TOSA 的新流程，為添加新的編譯目標(biāo)提供可靠的方法。下一步是什么？Arm 期待與 Meta 密切合作，增加更多的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和運(yùn)算符，擴(kuò)大對(duì) ExecuTorch 全套功能的支持。我們期待在未來，可以通過 PyTorch 和 ExecuTorch 輕松開發(fā)出機(jī)器學(xué)習(xí)模型，讓 TOSA 可以無縫部署到數(shù)十億臺(tái)基于 Arm 架構(gòu)的設(shè)備上。歡迎查看我們提供的演示[14]，了解使用 PyTorch 和 ExecuTorch 通過 TOSA 將圖表導(dǎo)出到 Arm 平臺(tái)的可能性，并與我們分享您的想法。（文章來源公眾號(hào)：Arm社區(qū)）+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++關(guān)于億道電子上海億道電子技術(shù)有限公司是國(guó)內(nèi)資深的研發(fā)工具軟件提供商，公司成立于2009年，面向中國(guó)廣大的制造業(yè)客戶提供研發(fā)、設(shè)計(jì)、管理過程中使用的各種軟件開發(fā)工具，致力于幫助客戶提高研發(fā)管理效率、縮短產(chǎn)品設(shè)計(jì)周期，提升產(chǎn)品可靠性。十多年來，先后與ARM、Altium、Ansys、QT、Green Hills、Minitab、EPLAN、QA Systems、OpenText、Visu-IT、HighTec、PLS、Ashling、MSC Software、Autodesk、Source Insight、IncrediBuild、Lauterbach、Adobe、Testplant、TeamEDA等多家全球知名公司建立戰(zhàn)略合作伙伴關(guān)系，并作為他們?cè)谥袊?guó)區(qū)的主要分銷合作伙伴服務(wù)了數(shù)千家中國(guó)本土客戶，為客戶提供從芯片級(jí)開發(fā)工具、EDA設(shè)計(jì)工具、軟件編譯以及測(cè)試工具、結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)工具、仿真工具、電氣設(shè)計(jì)工具、以及嵌入式GUI工具等等。億道電子憑借多年的經(jīng)驗(yàn)積累，真正的幫助客戶實(shí)現(xiàn)了讓研發(fā)更簡(jiǎn)單、更可靠、更高效的目標(biāo)。歡迎關(guān)注“億道電子”公眾號(hào)了解更多研發(fā)工具軟件知識(shí)

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基于 API 的網(wǎng)絡(luò)攻擊風(fēng)險(xiǎn)不斷升級(jí)，如何出奇制勝？

2023-10-31

隨著云計(jì)算、移動(dòng)應(yīng)用和物聯(lián)網(wǎng)高速發(fā)展，API（應(yīng)用程序編程接口）正被廣泛應(yīng)用。作為現(xiàn)代應(yīng)用的基本組成部分，API 使開發(fā)人員能夠迅速集成第三方服務(wù)、豐富功能并推動(dòng)創(chuàng)新。無論是擴(kuò)展醫(yī)療保健服務(wù)還是推動(dòng)電子商務(wù)，API 都已經(jīng)無縫地融入到我們數(shù)字生活的基礎(chǔ)中。也正因此，利用 API 漏洞進(jìn)行的網(wǎng)絡(luò)攻擊正頻繁發(fā)生。01 API 的網(wǎng)絡(luò)攻擊數(shù)據(jù)泄露事件頻發(fā)以下幾個(gè)公司的案例展示了 API 安全性不足所帶來的潛在風(fēng)險(xiǎn)。Quest Diagnostics由于第三方 API 中的漏洞，美國(guó)頂級(jí)臨床實(shí)驗(yàn)室服務(wù)提供商之一的 Quest Diagnostics 發(fā)生了重大數(shù)據(jù)泄露。攻擊者利用了第三方支付頁(yè)面中的此漏洞（可通過暴露的API訪問），最終導(dǎo)致約 1190 萬名患者的醫(yī)療記錄被未經(jīng)授權(quán)訪問。Latitude Financial總部位于墨爾本的 Latitude Financial 在 2023 年 3 月發(fā)生了嚴(yán)重的數(shù)據(jù)泄露事件，導(dǎo)致超過 1400 萬條記錄被泄露。受影響的數(shù)據(jù)包括近 800 萬個(gè)駕駛執(zhí)照、53000 個(gè)護(hù)照號(hào)碼和多份月度財(cái)務(wù)報(bào)表。Dropbox2022 年 11 月 1 日，網(wǎng)絡(luò)罪犯成功地侵入了托管在 GitHub 上的 Dropbox 內(nèi)部代碼倉(cāng)庫(kù)。這次未經(jīng)授權(quán)的訪問涉及了 130 個(gè)內(nèi)部代碼倉(cāng)庫(kù)，其中一些存儲(chǔ)了 API 密鑰和用戶數(shù)據(jù)。攻擊者通過發(fā)送類似于? CircleCI?（一種廣泛使用的 CI/CD 任務(wù)流平臺(tái)）的欺騙性電子郵件來實(shí)施網(wǎng)絡(luò)釣魚活動(dòng)。收件人被引導(dǎo)至一個(gè)偽造的 CircleCI 網(wǎng)頁(yè)，并被提示輸入他們的 GitHub 憑據(jù)。隨后，他們收到了一次性密碼請(qǐng)求，這增加了欺騙性。Peloton2021 年 5 月，一名安全研究人員發(fā)現(xiàn)互動(dòng)健身平臺(tái) Peloton 存在一個(gè)漏洞，在該漏洞中，可以向 Peloton 的后端 API 提出未經(jīng)驗(yàn)證的請(qǐng)求，而這些 API 是其運(yùn)動(dòng)設(shè)備和訂閱服務(wù)不可或缺的組成部分。這個(gè)漏洞允許直接訪問 Peloton API 端點(diǎn)，可能會(huì)暴露大量個(gè)人身份信息（PII），從而影響 Peloton 客戶的隱私。盡管 Peloton 最終解決了 API 漏洞，但其客戶的 PII 暴露程度仍不確定。02 加強(qiáng) API 安全性：Fortify API 安全測(cè)試十大優(yōu)勢(shì)由于基于 API 的漏洞越來越多，企業(yè)越來越致力于加強(qiáng)對(duì) API 相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)的了解和控制。在尋求 API 安全測(cè)試解決方案時(shí)，F(xiàn)ortify 可以幫助您有效識(shí)別 API 的弱點(diǎn)和漏洞。以下是 Fortify 在滿足 API 安全測(cè)試需求方面的十大獨(dú)特優(yōu)勢(shì)：01 廣泛的 API 安全評(píng)估Fortify 提供全面的 API 安全測(cè)試方法，包括動(dòng)態(tài)分析 (DAST) 和靜態(tài)分析 (SAST)。這樣就能在開發(fā)生命周期的各個(gè)階段檢測(cè) API 中的漏洞和安全缺陷。Fortify 具備混合分析的獨(dú)特能力，確保從更全面的角度看待 API 安全性，這使其有別于該領(lǐng)域的許多專業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。02 真實(shí)的測(cè)試場(chǎng)景許多 API 需要身份驗(yàn)證才能訪問敏感數(shù)據(jù)或執(zhí)行重要操作。在沒有身份驗(yàn)證的情況下對(duì) API 進(jìn)行測(cè)試可能會(huì)產(chǎn)生虛假的安全感。Fortify 具備處理各種 API 身份驗(yàn)證方法（包括MFA）的能力，有助于模擬真實(shí)情況，從而提高安全性測(cè)試的準(zhǔn)確性和相關(guān)性。03 API 攻擊面評(píng)估對(duì)一個(gè)應(yīng)用程序中包含的 API 有深入了解，使安全測(cè)試人員能夠全面評(píng)估應(yīng)用程序的攻擊面。這確保了潛在的漏洞或入口點(diǎn)不會(huì)被忽視。Fortify DAST 具備在抓取網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序時(shí)利用 schema 和 Postman 等工具發(fā)現(xiàn) API 的能力。04 為企業(yè)量身定制的可擴(kuò)展性Fortify 的設(shè)計(jì)針對(duì)可擴(kuò)展性進(jìn)行了優(yōu)化，以滿足企業(yè)級(jí)應(yīng)用程序的需求，使其成為擁有復(fù)雜而龐大的 API 環(huán)境的企業(yè)的理想選擇。05 數(shù)據(jù)流分析API 在規(guī)范應(yīng)用程序內(nèi)部數(shù)據(jù)流動(dòng)方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。Fortify SAST 的數(shù)據(jù)流分析器能夠發(fā)現(xiàn)涉及被污染數(shù)據(jù)的安全問題，這些數(shù)據(jù)被用于潛在的危險(xiǎn)用途。這種分析使得 Fortify SAST 能夠精確地識(shí)別許多不同類型的安全問題。06 無縫集成Fortify 可與知名開發(fā)工具、CI/CD 任務(wù)流和問題跟蹤系統(tǒng)無縫集成。這簡(jiǎn)化了開發(fā)團(tuán)隊(duì)將 API 安全測(cè)試無縫集成到既定工作流程中的過程。07 第三方風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估許多應(yīng)用程序依賴于第三方 API 和服務(wù)。當(dāng)涉及到評(píng)估與第三方相關(guān)的安全風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，識(shí)別這些依賴關(guān)系至關(guān)重要。第三方 API 中的漏洞或安全弱點(diǎn)可能直接影響應(yīng)用程序的整體安全性。08 安全配置評(píng)估API 可能需要特定的配置才能安全運(yùn)行。Fortify 會(huì)評(píng)估這些配置是否被正確部署，降低了由于配置錯(cuò)誤導(dǎo)致的安全問題的風(fēng)險(xiǎn)。09 支持法規(guī)和政策遵從Fortify 提供的功能可以幫助企業(yè)遵循與 API 安全性相關(guān)的合規(guī)要求（包括 OWASP API 安全十大原則和 GDPR 等法規(guī)）。10 強(qiáng)調(diào)補(bǔ)救措施并非應(yīng)用程序中的所有 API 都具有相同程度的風(fēng)險(xiǎn)。Fortify 提供全面的報(bào)告和可行的指導(dǎo)，以解決 API 中已識(shí)別的安全問題。這樣就能采取有針對(duì)性的補(bǔ)救措施，將資源用于管理敏感數(shù)據(jù)或執(zhí)行關(guān)鍵功能的 API（因?yàn)檫@些 API 通常風(fēng)險(xiǎn)較高）。隨著 API 在現(xiàn)代應(yīng)用架構(gòu)中不斷發(fā)揮關(guān)鍵作用，基于 API 的網(wǎng)絡(luò)威脅日益嚴(yán)重。從醫(yī)療保健到金融等各個(gè)行業(yè)，API 的易集成性和快速創(chuàng)新使其變得不可或缺。然而，對(duì) API 接口的日益依賴也使其成為網(wǎng)絡(luò)罪犯尋求可利用漏洞時(shí)的重點(diǎn)目標(biāo)。上文列舉的幾起備受矚目的惡性事件揭示了安全性不足的 API 所帶來的風(fēng)險(xiǎn)。這些泄露事件導(dǎo)致了敏感信息的曝光，由此可見強(qiáng)化 API 安全性措施是重要且必要的。如果您正在擴(kuò)大應(yīng)用程序安全的工作范圍，并計(jì)劃將 API 安全納入其中，F(xiàn)ortify 可提供全面的解決方案，助您解決 API 安全測(cè)試難題。（文章來源公眾號(hào)：MicroFocus）+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++關(guān)于億道電子上海億道電子技術(shù)有限公司是國(guó)內(nèi)資深的研發(fā)工具軟件提供商，公司成立于2009年，面向中國(guó)廣大的制造業(yè)客戶提供研發(fā)、設(shè)計(jì)、管理過程中使用的各種軟件開發(fā)工具，致力于幫助客戶提高研發(fā)管理效率、縮短產(chǎn)品設(shè)計(jì)周期，提升產(chǎn)品可靠性。十多年來，先后與ARM、Altium、Ansys、QT、Green Hills、Minitab、EPLAN、QA Systems、OpenText、Visu-IT、HighTec、PLS、Ashling、MSC Software、Autodesk、Source Insight、IncrediBuild、Lauterbach、Adobe、Testplant、TeamEDA等多家全球知名公司建立戰(zhàn)略合作伙伴關(guān)系，并作為他們?cè)谥袊?guó)區(qū)的主要分銷合作伙伴服務(wù)了數(shù)千家中國(guó)本土客戶，為客戶提供從芯片級(jí)開發(fā)工具、EDA設(shè)計(jì)工具、軟件編譯以及測(cè)試工具、結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)工具、仿真工具、電氣設(shè)計(jì)工具、以及嵌入式GUI工具等等。億道電子憑借多年的經(jīng)驗(yàn)積累，真正的幫助客戶實(shí)現(xiàn)了讓研發(fā)更簡(jiǎn)單、更可靠、更高效的目標(biāo)。歡迎關(guān)注“億道電子”公眾號(hào)了解更多研發(fā)工具軟件知識(shí)

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