用户实践 | 基于 MegEngine 移动端 CPU 的深度学习模型推理性能优化

作者：王雷 | 旷视科技研发工程师

背景

随着人工智能技术的发展及应用领域的不断扩大，算力较弱的移动设备成为模型推理的重要运算载体，优化其推理性能因此成为重要的工程问题。一般认为，让模型运行于 GPU 上会比运行于 CPU 上具有较大的优势，取得可观的性能提升。这通常是真实情况，但是，在工程实践中我们也发现，对于某些模型维度较小的模型，在移动设备上，GPU 运行并没有带来性能的提升，而且还额外引入了兼容性的问题。所以，在某些应用场景下，我们需要以 CPU 为运行载体，尝试各种方法，以提升模型推理性能。

我们在优化某关键点模型推理性能的工程实践中，基于 MegEngine 推理引擎，发现有两个优化方法比较有效，NCHW44 和 Record。本文将对它们的原理和使用方法做比较详细的说明。

NCHW44 优化

原理

众所周知，增加计算的并行程度是提升计算速度的重要手段。在 CPU 上，这就需要使用 SIMD 指令 ——Single Instruction, Multiple Data，单指令多数据，即执行单条指令，操作完成多个数据的运算。例如执行加法运算，如果使用非 SIMD 指令即一般的加法指令，每次只能操作一个数，而在模型推理中，这个数经常是 8 位、16 位，最大不过是 32 位的浮点数，这对于现代 64 位的寄存器来说，确实有些浪费。如果在寄存器中存储多个数，一条指令完成运算，则能成倍的提升计算速度。在 x86 CPU 上，SIMD 的实现是 SSE、AVX 等指令集，而在 ARM CPU 上，则是 NEON 指令集。而且 CPU 还提供了 SIMD 指令的专用寄存器，在 x86 平台上，寄存器位数为 128 位、256 位，甚至是 512 位，在 ARM 平台上，寄存器位数是 128 位，这样就可以一次完成 4 个 float32 数据的运算。因此，如果能想办法在模型推理运算中尽可能多的使用 SIMD，就能提升推理的性能。

我们来看一下在模型推理中使用 SIMD 会遇到什么问题。通常，张量在内存中的存储方式为 NCHW（即每个通道的行列数据连续排布，再顺序存储各个通道），如在处理常见的卷积操作时，卷积核的尺寸可能多种多样，比如 3x3，那么每次需要取一行的 3 个连续的像素数据与卷积核相应位置数据相乘（再处理其他列和通道），而对应 SIMD 指令，其使用的寄存器通常为 128 位，使用 float32 的话也需要一次处理 4 个数据才能充分发挥其优势，而这四个数据必须在内存中处于相邻位置，所以这种计算方式大大限制了 SIMD 指令。

作为改进，在 NCHW44（也称 NC4HW4）布局下，同一位置（HW）的 4 个通道的数据被连续排列到了一起，在卷积操作时它们一起参与计算，每次 SIMD 指令执行可以将它们一起载入寄存器，这样就提升了计算效率。下图示意了 NCHW44 的数据存储排列方式。

实践

MegEngine 支持两种方式使用 NCHW44 优化：

1. 离线 dump（序列化）成 NCHW44 模型，推理时 MegEngine 会自动判断出它的排列方式，执行相应的算子实现。下面两个用于 dump 的方法

megengine.jit.trace.dump

megengine.core.tensor.megbrain_graph.optimize_for_inference

支持关键字参数 enable_nchw44，将参数值设为 True，所输出的就是 NCHW44 的模型。

对应的，如果想通过 load_and_run 预先测试性能，可以在使用 sdk/load-and-run/dump_with_testcase_mge.py 脚本时添加参数 —enable-nchw44，生成的模型即是可被 load_and_run 加载执行的 nchw44 模型。

2. 在线开启转换，dump 模型时不做 nchw44 配置，运行时通过 option 开启转换：

serialization::GraphLoader::LoadConfig load_config;

load_config.comp_graph = ComputingGraph::make();

auto &&graph_opt = ret.load_config.comp_graph->options();

graph_opt.graph_opt.enable_nchw44();

对应的，如果想通过 load_and_run 预先测试性能，可以在执行 load_and_run 时，添加命令行参数 —enable-nchw44。

两种方式可以结合具体的使用情况来选择：如果我们开发的 sdk 或 app 可能加载多个模型，有些使用 NCHW44 而有些不使用，比较适合选择离线方式；如果因为某些原因，我们无法重新 dump 模型（比如原始的模型文件丢失），则只能选择在线方式。

效果

在我们的工程实践中，某模型在当前主流 android 手机上的推理速度，大概有 20%-30% 左右的提升。

record 优化

原理

当 MegEngine 执行推理时，底层执行的是静态图，它的执行序列是确定的。对于图中的每个算子，执行都要分为两个步骤：准备 kernel 和实际执行。在准备 kernel 阶段，MegEngine 会依据 filter size、stride、shape 等信息决定要执行的算法，也就是选择要执行的函数，即 kernel（对于卷积运算，可能会有多种不同的实现）。在执行阶段，再实际调用这些函数。

如果选择所需的依据不变（实际情况中主要是 shape 不要变），那么这个准备 kernel 的过程就只需被执行一次，并把选择的各个函数对象记录到一个列表中，以后再执行的时候，直接顺序地从列表中取出函数对象，执行即可。这样就节省了后续各次执行时准备 kernel 的时间。这也就是 record 这个名字的含义所在。

目前 MegEngine 存在两种级别的 record。record1 主要是为了加速执行，原理如上所述；record2 主要是为了节省内存，如果 shape 不变，MegEngine 可以析构图上存储的一些信息（这些信息可以在 shape 改变时用来做 shape 的推导）。对于我们希望提升计算性能的场景，一般 record1 比较合适。

注意 record 的一个最重要的限制条件是 shape 不能改变。对于某些检测模型，可能需要依据输入图的尺寸，对模型进行 resize，这种情况就无法使用 record。对于输入长宽和通道数不变的模型，仍需注意，batch 参数（即 NCHW 中的 N）也不能变，这是可能被忽略的。另外，模型加载后，在第一次运行之前，我们还是可以改变 shape 的，只要第一次运行之后不再改变 shape，就不影响 record 的使用。

除了 shape 不变这个条件之外，还有一些限制条件：

所有的算子不能依赖动态内存分配，因为记录的函数对象还包含输入输出的指针，动态内存情况下会发生变化；
Host 端的输入输出指针不能变；
同步只能发生在网络执行的末尾，即不能在网络执行过程中，在某中间节点执行同步；
整个图中不能存在多个 compnode。

这些条件对于一般的使用，基本可以满足。

实践

在 option 中开启

serialization::GraphLoader::LoadConfig load_config;

load_config.comp_graph = ComputingGraph::make();

auto &&graph_opt = load_config.comp_graph->options();

graph_opt.comp_node_seq_record_level = 1; // 2

对应的，如果想通过 load_and_run 预先测试性能，可以在执行 load_and_run 时，添加命令行参数 --record-comp-seq 或 --record-comp-seq2。

效果

在我们的工程实践中，某模型在当前主流 android 手机上的推理速度，大概有 10% 左右的提升。

总结

本文从原理和使用方面介绍了 MegEngine 的 NCHW44 和 record 两个优化方法，它们只是我们在优化某关键点模型推理性能时尝试发现比较有效的两个方法。优化方法的有效性取决于模型的特点，因此对于具体的模型，可以尝试 MegEngine 的其他优化选项，选择比较合适的方法。当然，优化是多方面的，除了模型推理本身之外，优化预处理和后处理，减少数据复制，对于 Android 设备合理的设置 CPU 亲缘性等等，也是可以尝试和考虑的方案。

附：

GitHub：MegEngine 天元

官网：MegEngine-深度学习，简单开发

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