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神经网络编译器组成编译器、图表示、图优化、计算优化、代码生成。 神经网络编译器
问题: 如何将高级别的神经网络模型有效转换为在多种硬件上运行的优化代码
ONNX的角色
统一格式ONNX提供了一个标准化的格式来表示不同深度学习框架中的模型。它使模型可以在不同的框架和工具之间轻松转换从而增强了模型的可移植性和互操作性。模型交换ONNX使得开发者可以选择最适合他们需求的工具和框架来训练模型并且能够轻松地将这些模型转换为ONNX格式用于部署。
神经网络编译器的角色
优化和转换神经网络编译器接收特定格式如ONNX的深度学习模型并将其编译和优化以在特定硬件上运行。这包括转换模型为硬件特定的指令集进行图优化、算子融合等。跨平台部署编译器使得模型不仅可以在不同的框架中移植还可以在不同的硬件平台上高效运行如CPU、GPU、FPGA或专用AI加速器。
协同工作流程
模型训练
开始于深度学习模型首先在特定的框架如TensorFlow, PyTorch, MXNet等中进行训练。输出训练完成后的模型通常以该框架的特定格式存储。
模型转换使用ONNX
转换工具使用ONNX提供的工具将模型从原始框架转换成ONNX格式。这一步骤涉及将模型的结构和权重导出到ONNX定义的统一格式中。输出转换后的模型现在在一个标准化的ONNX格式中使得它可以跨不同的深度学习框架和工具共享。
模型优化和编译使用神经网络编译器
编译器输入编译器接收ONNX格式的模型。优化过程编译器对模型进行一系列优化如算子融合、图优化、消除冗余计算等以提高模型在目标硬件上的运行效率。硬件特定优化编译器还会针对特定的目标硬件如CPU, GPU, FPGA等进行优化生成适合该硬件的低级代码。
部署和执行
部署优化后的模型被部署到目标硬件上。执行模型在目标设备上执行进行推理任务如图像识别、语音识别等。
总结
ONNX的作用提供了一个中间桥梁允许不同框架中训练的模型被统一表示和共享。神经网络编译器的作用进一步优化ONNX格式的模型确保它们在特定硬件上高效运行。 【图表示】
ONNX 两个主要的 Protobuf 协议对象TensorProto、AttributeProto。 TensorProto: 这个结构用于定义神经网络中的张量多维数组它包含张量的维度dims、数据类型data_type、数据本身float_data, int32_data, string_data, int64_data, raw_data等以及数据存储顺序通常为行主序。TensorProto可以包含任何类型的数据包括原始的字节数据这在存储复杂的或非标准格式的张量时非常有用。 AttributeProto: 用于定义图中节点属性的结构它可以包含单个的数据值如浮点数、整数、字符串、图、张量或这些数据类型的数组。每个属性都有一个名字name和一个类型AttributeType类型决定了属性值可以是哪种数据。
这些协议对象是ONNX标准的一部分使得ONNX能够以一种跨平台、跨语言的方式精确地表示神经网络模型的结构和权重。
它们使得模型可以从一个框架转换并在另一个框架中使用这对于深度学习模型的共享和部署至关重要。
【图优化】
节点融合: 将多个操作符Op融合为单个复合操作符以减少内存访问次数和计算开销。例如将卷积、批量归一化和激活函数合并为一个操作。 常量折叠: 在编译时预计算那些以常量输入进行的操作减少运行时的计算量。 死代码消除: 移除那些不会影响最终输出的操作比如未使用的变量或操作。 公共子表达式消除: 检测并合并计算图中重复的表达式以节省计算资源。 内存优化: 优化数据的存储和访问方式减少内存使用量例如通过就地操作in-place operations来减少不必要的数据复制。 层次融合: 类似节点融合但在更高的层次上比如将多层网络结构融合以减少中间数据的存储和传递。 操作调度: 优化操作的执行顺序以提高硬件的使用效率减少等待时间。 数据布局转换: 改变数据在内存中的排列方式如NCHW到NHWC以适配硬件特性提高内存访问效率。 算子融合: 把能够一起执行的多个算子合并为一个算子以减少内存访问和改善缓存使用。 精度优化: 根据需要将数据类型从高精度如float64降低到低精度如float16或INT8以加快计算速度并减少内存使用特别是在支持低精度计算的硬件上。
所有这些优化都是为了减少计算量、提高执行速度、减少内存占用并最大化硬件利用率。
【计算优化】
向量化Vectorization: 利用SIMD指令集对操作进行向量化处理同时处理多个数据点提高了数据处理速率。 首先三个独立的数据向量A0, A1, A2, A3B0, B1, B2, B3和C0, C1, C2, C3被加载到SIMD寄存器中。这通常使用如_mm_loadu_ps这样的指令完成它可以从非对齐的内存地址加载多个浮点数到一个SIMD寄存器。 接下来使用SIMD加法指令如_mm_add_ps对这些向量进行逐元素加法操作。这样每个数据向量中相应的元素将被加在一起。 然后使用SIMD水平加法指令如_mm_hadd_ps对加法的结果进行进一步的组合。水平加法将一个SIMD寄存器中的相邻元素加在一起。 最后使用如_mm_store_ss这样的指令将计算的结果存回内存中。
并行化Parallelization: 分布计算工作负载利用多核CPU、GPU的多个计算单元或者其他硬件加速器如FPGA、TPU的并行处理能力。 利用缓存所需的数据可以被连续地加载到缓存中而不是随机地从内存中读取提取加速 循环展开Loop Unrolling: 展开循环结构以减少循环控制的开销并可能使编译器能够进一步优化。 内存访问优化: 通过优化数据存储模式和访问模式来减少缓存未命中和内存延迟。 算术强度提升Increase Arithmetic Intensity: 通过减少内存操作和增加计算操作的比例提高计算与内存传输的比率。 算子融合Operator Fusion: 将多个操作融合为一个复合操作以减少内存访问次数和提高缓存利用率。 内核融合Kernel Fusion: 在GPU编程中将多个内核操作融合成单个内核减少GPU内核启动的开销。 延迟执行Lazy Evaluation: 操作只在必要时执行避免不必要的计算节省资源。 精确度与混合精度训练Precision and Mixed-Precision Training: 适当降低计算的精度来加快速度如使用半精度浮点数float16代替全精度float32。 特定硬件优化: 根据目标硬件的特定特性如GPU的共享内存大小、CPU的缓存行大小进行优化。 编译时优化Compile-time Optimizations: 利用编译器的高级优化如去除冗余计算、优化分支预测等。 动态张量重用Dynamic Tensor Rematerialization: 在运行时动态决定数据结构的生命周期以减少内存占用。 消除重复计算对于一个均值池化那么橘色部分就是重复计算的可以通过优化消除重复计算 各自实现的神经网络编译器
神经网络编译器组成编译器、图表示、图优化、计算优化、代码生成。
所以就有了 — 各自实现的神经网络编译器。
TVM 神经网络编译器NCNN 神经网络推理框架MNN 移动神经网络引擎
介绍 TVMhttps://tvm.apache.org/docs/install/index.html 是一个开源的神经网络编译器框架它可以将各种深度学习模型如TensorFlow、PyTorch、MXNet等的模型编译成优化的代码以在多种硬件上运行包括CPU、GPU、FPGA等。 TVM特别强调自动化的性能优化使用了一种叫做AutoTVM的系统自动调整模型参数以适应不同的硬件配置。 NCNNhttps://github.com/Tencent/ncnn/wiki/how-to-build#build-for-linux 由腾讯优化的一个轻量级深度学习框架专门用于移动设备和边缘计算设备。 它不依赖于第三方库非常适合于移动应用。 NCNN特别关注于在低功耗设备上的高性能运行它通过优化网络的内存使用和计算速度使得模型在移动设备上能够快速且有效地执行。 MNNhttps://www.yuque.com/mnn/cn 由阿里巴巴开源的深度学习框架旨在帮助开发者在端侧设备上部署AI模型。 MNN的主要特点是支持多平台和多后端能够在各种设备上运行如iOS和Android手机、服务器和IoT设备。 它通过优化计算图减少内存占用并提供多种量化方案以适应不同的应用需求。
他们的结构就不一一拆解了。 神经网络加速与压缩算法层面
矩阵低秩分解 概念将神经网络的参数例如全连接层的二维矩阵、卷积层的四维矩阵通过矩阵分解和低秩近似分解为多个计算总量更小的小矩阵。目的加速网络计算过程。方法例如SVD分解、Tucker分解。影响分解为多层可能增加数据读取次数影响速度。 剪枝 类型包括非结构化剪枝和结构化剪枝以及自动化剪枝。非结构化剪枝去除权重矩阵中不重要的元素形成稀疏矩阵通过稀疏存储减少模型大小。结构化剪枝删除整个网络结构的一部分如通道、过滤器、层在现有框架上实现加速。自动化剪枝自动确定剪枝结构如AMC自动化模型压缩和MetaPruning。 量化 概念将网络参数和激活值从高精度如FP32转化为低精度如INT8以加快推理速度。挑战量化可能导致精度损失需精心设计如数值对齐、对称和非对称量化等。 知识蒸馏 概念从大型模型教师网络到小型模型学生网络的知识迁移。目的保持小模型在减少计算量的同时获得较高性能。发展许多方法被提出如FitNet、Attention Transfer以及无数据网络压缩。 轻量化模型设计 目标设计高效、轻量的网络替代传统大型网络。方法使用高效操作如深度可分离卷积减少参数量。代表模型Google的MobileNet系列旷视的ShuffleNet。
从结构调整到参数精度的多个层面。
目标是在保持模型性能的同时减少模型的计算负担和存储需求特别适用于资源受限的环境如移动设备和边缘计算平台。
每种技术都有其独特的优点和适用场景在实际应用中往往需要结合多种技术来达到最佳效果。 知识蒸馏 低秩分解 轻量化网络 剪枝 量化 通用芯片 CPU 加速 x86 加速 arm 加速 卷积优化 神经网络加速库 专用芯片 GPU 加速 dsp加速 faga加速 npu加速 K210人工智能微控制器 神经网络加速库 Vulkan图形计算
