网站代码修改,东莞市手机网站建设公司,东莞公司高端网站建设,制作网站书签怎么做阿里妹导读#xff1a;MNN#xff08;Mobile Neural Network#xff09;已于今年5月7日在 Github 上正式开源。淘宝无线开发专家——陈以鎏#xff08;离青#xff09;在 GMTC 全球大前端技术大会为大家分享了 MNN 开发、开源中的思考与总结#xff0c;通过淘宝在移动 AI… 阿里妹导读MNNMobile Neural Network已于今年5月7日在 Github 上正式开源。淘宝无线开发专家——陈以鎏离青在 GMTC 全球大前端技术大会为大家分享了 MNN 开发、开源中的思考与总结通过淘宝在移动 AI 上的实践经验你将会了解移动 AI 的发展状况和应用场景以及通过端侧推理引擎了解移动/ IoT 深度优化策略。 开源与背景 人工智能从 2006 年开始迎来了第三次浪潮。随着 AlphaGo 在 2016 年、 2017 年先后战胜李世石和柯洁人工智能彻底进入了公众的视野。人工智能大热的背后是大数据的积累是深度学习的发展也是设备算力的提升。与此同时深度学习的框架也在不断演进 —— 从 Torch、Caffe 到 TensorFlow、PyTorch 再到更面向移动端的 CoreML、NNAPI、NCNN、MACE 等。淘宝的深度学习推理引擎 MNN 也于 2019 年 5 月宣布开源。 MNN 是一个轻量级的深度学习端侧推理引擎核心解决深度神经网络模型在端侧推理运行问题涵盖深度神经网络模型的优化、转换和推理。目前MNN已经在手淘、手猫、优酷、聚划算、UC、飞猪、千牛等 20 多个 App 中使用覆盖直播、短视频、搜索推荐、商品图像搜索、互动营销、权益发放、安全风控等场景每天稳定运行上亿次。此外菜鸟自提柜等 IoT 设备中也有应用。在 2018 年双十一购物节中MNN 在天猫晚会笑脸红包、扫一扫、明星猜拳大战等场景中使用。
MNN 项目从 2017 年开始启动在经历一年多的开发迭代并通过了淘宝双十一的考验后于 2018 年底启动开源计划在历时小半年的开源改造后今年 5 月份正式在 Github 开源。
开源首先还是因为经历过双十一之后我们觉得自己做好了准备开源有助于我们鞭策自己把 MNN 做的更好另一方面业界的开源方案不论是 TensorFlow Lite 、 NCNN 还是 Mace 都给了我们很好的输入和借鉴我们也希望借着开源将我们的思考和创新回馈社区。
下文将主要围绕着 MNN 来介绍淘宝在移动 AI 上的一些实践经验。
挑战与应对 端侧推理引擎面临的挑战中碎片化是最为显著的这种碎片化是多层次、多维度的 。
训练框架上 Caffe 、 TensorFlow 、 PyTorch 、 MXNet 在训练模型时都很常用计算设备上 CPU 、 GPU 已是主流 NPU 、 TPU 渐渐成为标配 DSP 、 FPGA 在 IoT上也很常见算子层面上众多参数会形成不同的组合从而对应出不同的优化方式轻量化和通用化需要取舍一款优秀的端侧推理引擎就需要在这样碎片化的环境下利用设备有限的资源尽可能发挥出设备的性能。为此也需要在转换、调度、执行上加入相应的优化策略。下文会就其中的部分展开说明。
转换工具
模型优化 在模型优化中MNN 引入了前端的概念来统一训练框架。不同的前端负责加载不同训练框架的模型统一转换为 MNN 的模型格式。对于最常用的训练框架 TensorFlow 和 Caffe 我们提供了独立的前端其他训练框架比如 MXNet 则需要先将模型转换为 ONNX 再通过 ONNX 前端加载。这里由于 TensorFlow 的算子颗粒度相比 Caffe 和 ONNX 要更小我们引入了图优化的模块来对齐算子之间的颗粒度。模型转换之后会经过优化器优化包含算子融合、算子替换、布局调整等等。之后可以选择对浮点模型执行量化压缩。目前模型压缩的模块还没有开源我们会在完善之后将相关代码开源。这些步骤都完成之后会使用 flatbuffer 来保存部署模型。
图优化 这里以 RNN-GRU cell 为例说明一下图优化。
左图是 RNN-GRU cell 在 TensorBoard 中的可视化描述。它足足包含了 3584 个节点而每一个节点都代表了一定的数据读写或运算累积起来的总量非常大。然而所有这些节点可以打包使用一个大颗粒的算子来替代。这不仅大幅降低了部署模型的大小还可以在大颗粒算子的实现中聚合大量的计算避免不必要的数据读写。
右图展示的是一个实际业务模型在图优化前后的性能对比。在华为 P10 、红米 3x 、小米 6 上都有 1 倍左右的性能提升。而如果是双向 GRU 效果还会更明显。
算子融合 再以 Convolution、Batchnorm、Scale、ReLU 为例说明优化器中的算子融合。
首先融合 Convolution 和 BatchnormConvolution 的 weight 等于 weight 乘 alpha 而 bias 等于 bias 乘 alpha 再加 beta 而后融合 Convolution 和 Scale 融合过程和 Batchnorm 类似最后融合 Convolution 和 ReLU 在输出结果前计算激活函数 ReLU 即可。
这样四个算子就可以合并成一个算子。融合的过程避免了三次 tensor 读写、两次 tensor 乘加。优化效果MobileNet V1 在小米 5 和华为 P10 上有 20 ~ 40% 的性能提升效果还是比较明显的。
智能调度
整体设计 在调度上 MNN 将每一类计算设备抽象为一个后端将算子在特定后端上的实现抽象为执行器。后端负责特定设备上的资源分配和计算调度执行器负责具体的实现。后端和算子的添加都通过注册表来实现这是一个双层注册表结构拓展起来就相对灵活。
调度时可以为子图选择相应的后端再由后端创建出相应的执行器组成管线也可以为子图选择后端组实现混合调度。比如在 GPU 上不宜实现排序算子时可以回退到 CPU 来执行。
目前 MNN 在 CPU 上实现了 76 个算子 Metal 上有 55 个 OpenGL 覆盖了基础的 CNN 网络 OpenCL 和 Vulkan 分别有 29 和 31 个。
缓存管理 在创建完执行器之后子图和管线已经就绪。下来需要计算出所有 tensor 的形状在相应的后端上完成内存的分配。而后在准备执行器时再为所有的执行器预先在后端上申请好必要的 buffer。运行结束后返回 tensor 即可。
由于推理所需的所有内存在准备期就已经申请完毕在后续推理时如果输入的形状不变就可以复用 tensor 和 buffer从而避免频繁地申请、释放内存只有输入形状改变的时候才需要从形状计算开始调整一次内存分配。同时由于使用后端统一管理缓存后端内的执行器之间缓存就可以充分复用的这就大大减少了内存的需求量。此外MNN 分配内存时默认按照32位对齐内存对齐有利于数据读写。
执行优化
数据布局与滑窗卷积 数据布局对性能影响巨大。
先来看一看在 NCHW 的布局下怎么利用 SIMD 加速 3x3 的 depth-wise 卷积。
首先读取数据时需要一次性读取四个 float 作为第一行的数据后两行的读取也是相似的此时读取出的三行数据已经足够计算两列输出即可以复用部分数据而后为了提高数据复用会再读取出第四行数据一次计算两行两列即可以引入循环展开然而残留的 5~25 和 21~25 亮度眼边界无法利用 SIMD 计算只能逐一循环读写完成计算按照这样的方式就可以相应完成后几个通道的计算。
但是 NCHW 布局下无法充分利用 SIMD 进行加速同时实现优化分支越多占用包大小也就越多。 再来看一看 NC/4HW4 布局下利用 SIMD 加速的情况又是怎样的。
这里的 C/4 指的是按照 4 个通道对齐的方式重排数据。重排所有输入和权重数据后每次 SIMD 读写都天然是 4 个通道的输入数据和 4 个通道的权重数据。这样不论 kernel、stride、dilation 怎么变化我们都可以简单地使用 for 循环和 SIMD 的一套通用优化完成卷积计算。既不会有边缘数据无法加速的问题也不会对包大小造成影响。
Winograd 对于对于 KxK 卷积可以使用 Winograd 算法进一步加速。MNN 中支持 2x2 到 7x7 的 Winograd 实现。Winograd 计算时需要把输出拆分成 NxN 的小块把输入拆分成 (NK-1)x(NK-1) 的小块。这样问题就可以简化为两个小矩阵的卷积。 再套用 Winograd 的公式将矩阵间的卷积运算转换为矩阵点乘运算。在这个过程中除了矩阵点乘外还引入三个矩阵转换分别是输入矩阵 d 、权重矩阵 g 和结果矩阵 Y’ 的转换。其中权重转换时 G 矩阵可以利用中国剩余数定理计算 GgGT 就可以在准备执行器时提前计算输入转换和输出转换时用到的 A 和 B 矩阵需要根据 N 和 K 计算我们在代码中内置了几种优化后的组合所以实际计算时这两个转换并不需要经过复杂的矩阵乘法。
这样原来矩阵卷积所需要的 9x4 次乘法计算就可以用矩阵点乘的 4x4 次乘法计算代替。只考虑乘法耗时的话加速了 2.25 倍。示例中 K3N2 但实际使用时可以选择更大的 N 值获取高的加速倍数但也要相应消耗更多的内存。
Strassen MNN 可能是端侧推理引擎中第一个应用 Strassen 算法优化矩阵乘法的。
Strassen 在计算矩阵乘法时首先需要将矩阵平均拆分成四个小矩阵。这里使用 a11 ~ a22、b11 ~ b22、c11 ~ c22 代表四个小矩阵计算过程一共需要8次小矩阵乘法运算。
这里可以引入中间小矩阵 s1 ~ s4、t1 ~ t4、m1 ~ m7、u1 ~ u7 。其中只有 m1 ~ m7 包含小矩阵乘法一共 7 次小矩阵乘法运算。而其他的只包含小矩阵的加减法。也就是说通过 4 4 7 次小矩阵加减法替代了一次小矩阵乘法。
与原来的矩阵乘法相比 Strassen 的时间复杂度从 n 的 3 次方降低到 n 的 2.81 次方。在矩阵较大时矩阵乘法远远慢于矩阵加减法收益就更明显。 在 MNN 中我们会递归使用 Strassen 。也就是说递归拆分矩阵。在矩阵足够大时继续拆分在矩阵不够大时使用普通的矩阵算法。这里使用减免的矩阵乘法开销作为收益使用小矩阵 s 、小矩阵 t 、小矩阵 u 矩阵的加减法开销之和作为代价收益大于代价时就可以考虑使用 Strassen 算法。
链路优化 链路优化可以举一个 19 年春节淘宝扫年货的例子。在获得手机相机输入后每一帧的图像首先需要经过一次预处理将图片缩放到年货检测模型的输入大小上然而再经过推理判定图像有没有年货如果有就发放相关权益。这个过程中图片预处理的耗时也不容忽视。降低这个耗时就可以帮助我们提升帧率从而改进用户体验。为此我们引入了一个轻量级的 2D 图片处理库可以高效地完成色值变化、色彩空间的转换或者仿射变换等。这样 MNN 的用户就不再需要为图片处理引入 libyuv 或者 opencv 了。
性能比较 经过种种优化后这是我们在性能上交出的答卷。
MobileNet V2 在 OPPO r17 和 iPhone 7Plus 上做了一系列的性能对比。
如图 MNN 的性能在 CPU 和 GPU 上都有一定的优势。
小结 总的来说 MNN 吸纳了前人的经验也结合自己对端侧推理引擎的认知做了许多创新。综合考虑性能、模型和后端的拓展性、缓存、 CPU 和 GPU 的算子实现以及 CV 库等方面的表现在端侧推理引擎中 MNN 是值得移动 AI 用户尝试的选择。
后续规划 在后续计划上转换部分我们计划追加更多算子和更多图优化匹配模板也计划将模型量化工具开源调度部分我们计划分步实现端侧训练和边缘学习计算设备自动选择也在筹划中执行部分还是会持续优化现有各端算子的实现也计划优化量化卷积、矩阵乘算法计划在 CV 库上直接支持 GPU 我们也考虑将现有 NC/4HW4 实现的算法整理为独立的高性能计算库算法自动选择同样在筹划中其他部分我们会持续建设项目的可用性持续加入更多的文档和示例。
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