深度学习500问——Chapter17：模型压缩及移动端部署（5）

文章目录

17.9.5 ShuffleNet- v1

17.9.6 ShuffleNet- v2

17.10 现有移动端开源框架及其特点

17.10.1 NCNN

17.10.2 QNNPACK

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17.9.5 ShuffleNet- v1

ShuffleNet 是Face++团队提出的，晚于MobileNet两个月在arXiv上公开《ShuffleNet： An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices 》用于移动端前向部署的网络架构。ShuffleNet基于MobileNet的group思想，将卷积操作限制到特定的输入通道。而与之不同的是，ShuffleNet将输入的group进行打散，从而保证每个卷积核的感受野能够分散到不同group的输入中，增加了模型的学习能力。

5.1 设计思想

• 采用group conv减少大量参数
  • roup conv与DW conv存在相同的“信息流通不畅”问题
• 采用channel shuffle解决上述问题
  • MobileNet中采用PW conv解决上述问题，SheffleNet中采用channel shuffle
• 采用concat替换add操作
  • avg pooling和DW conv(s=2)会减小feature map的分辨率，采用concat增加通道数从而弥补分辨率减小而带来信息的损失

5.2 网络架构

MobileNet中1*1卷积的操作占据了约95%的计算量，所以作者将1*1也更改为group卷积，使得相比MobileNet的计算量大大减少。

group卷积与DW存在同样使“通道信息交流不畅”的问题，MobileNet中采用PW conv解决上述问题，SheffleNet中采用channel shuffle。
ShuffleNet的shuffle操作如图所示：

avg pooling和DW conv(s=2)会减小feature map的分辨率，采用concat增加通道数从而弥补分辨率减小而带来信息的损失；实验表明：多多使用通道(提升通道的使用率)，有助于提高小模型的准确率。

网络结构：

17.9.6 ShuffleNet- v2

huffleNet-v2 是Face++团队提出的《ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Ecient CNN Architecture Design》，旨在设计一个轻量级但是保证精度、速度的深度网络。

6.1 设计思想

• 文中提出影响神经网络速度的4个因素：

  • a. FLOPs(FLOPs就是网络执行了多少multiply-adds操作)
  • b. MAC(内存访问成本)
  • c. 并行度(如果网络并行度高，速度明显提升)
  • d. 计算平台(GPU，ARM)
• ShuffleNet-v2 提出了4点网络结构设计策略：
  • G1.输入输出的channel相同时，MAC最小
  • G2.过度的组卷积会增加MAC
  • G3.网络碎片化会降低并行度
  • G4.元素级运算不可忽视

6.2 网络结构

depthwise convolution 和 瓶颈结构增加了 MAC，用了太多的 group，跨层连接中的 element-wise Add 操作也是可以优化的点。所以在 shuffleNet V2 中增加了几种新特性。
所谓的 channel split 其实就是将通道数一分为2，化成两分支来代替原先的分组卷积结构（G2），并且每个分支中的卷积层都是保持输入输出通道数相同（G1），其中一个分支不采取任何操作减少基本单元数（G3），最后使用了 concat 代替原来的 elementy-wise add，并且后面不加 ReLU 直接（G4），再加入channle shuffle 来增加通道之间的信息交流。 对于下采样层，在这一层中对通道数进行翻倍。 在网络结构的最后，即平均值池化层前加入一层 1x1 的卷积层来进一步的混合特征。

网络结构：

6.4 ShuffleNet-v2具有高精度的原因

• 由于高效，可以增加更多的channel，增加网络容量
• 采用split使得一部分特征直接与下面的block相连，特征复用(DenseNet)

17.10 现有移动端开源框架及其特点

17.10.1 NCNN

1、开源时间：2017年7月

2、开源用户：腾讯优图

３、GitHub地址：GitHub - Tencent/ncnn: ncnn is a high-performance neural network inference framework optimized for the mobile platform　　

4、特点：

• 1）NCNN考虑了手机端的硬件和系统差异以及调用方式，架构设计以手机端运行为主要原则。
• 2）无第三方依赖，跨平台，手机端 CPU 的速度快于目前所有已知的开源框架（以开源时间为参照对象）。
• 3）基于 ncnn，开发者能够将深度学习算法轻松移植到手机端高效执行，开发出人工智能 APP。

5、功能：

• NCNN支持卷积神经网络、多分支多输入的复杂网络结构，如vgg、googlenet、resnet、squeezenet 等。
• NCNN无需依赖任何第三方库。
• NCNN全部使用C/C++实现，以及跨平台的cmake编译系统，可轻松移植到其他系统和设备上。
• 汇编级优化，计算速度极快。使用ARM NEON指令集实现卷积层，全连接层，池化层等大部分 CNN 关键层。
• 精细的数据结构设计，没有采用需消耗大量内存的通常框架——im2col + 矩阵乘法，使得内存占用极低。
• 支持多核并行计算，优化CPU调度。
• 整体库体积小于500K，可精简到小于300K。
• 可扩展的模型设计，支持8bit 量化和半精度浮点存储。
• 支持直接内存引用加载网络模型。
• 可注册自定义层实现并扩展。

6、NCNN在Android端部署示例

• 1）选择合适的Android Studio版本并安装。
• 2）根据需求选择NDK版本并安装。
• 3）在Android Studio上配置NDK的环境变量。
• 4）根据自己需要编译NCNN sdk

mkdir build-android cd build-android cmake -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=$ANDROID_NDK/build/cmake/android.toolchain.cmake \ -DANDROID_ABI="armeabi-v7a" -DANDROID_ARM_NEON=ON \ -DANDROID_PLATFORM=android-14 .. make make install

​ 安装完成之后，install下有include和lib两个文件夹。

备注：

ANDROID_ABI 是架构名字，"armeabi-v7a" 支持绝大部分手机硬件 
ANDROID_ARM_NEON 是否使用 NEON 指令集，设为 ON 支持绝大部分手机硬件 
ANDROID_PLATFORM 指定最低系统版本，"android-14" 就是 android-4.0

• 5）进行NDK开发。

1）assets文件夹下放置你的bin和param文件。
2）jni文件夹下放置你的cpp和mk文件。
3）修改你的app gradle文件。
4）配置Android.mk和Application.mk文件。
5）进行java接口的编写。
6）读取拷贝bin和param文件（有些则是pb文件，根据实际情况）。
7）进行模型的初始化和执行预测等操作。
8）build。
9）cd到src/main/jni目录下，执行ndk-build，生成.so文件。
10）接着就可写自己的操作处理需求。

17.10.2 QNNPACK

全称：Quantized Neural Network PACKage（量化神经网络包）　　　

１、开源时间：2018年10月　　　

２、开源用户：Facebook　　　　

３、GitHub地址：https://github.com/pytorch/QNNPACK　　　 

４、特点：　　　

​ １）低密度卷积优化函数库；　　　

　 ２）可在手机上实时运行Mask R-CNN 和 DensePose;

​ ３） 能在性能受限的移动设备中用 100ms 以内的时间实施图像分类；　　　

5、QNNPACK 如何提高效率？

1) QNNPACK 使用与安卓神经网络 API 兼容的线性量化方案

QNNPACK 的输入矩阵来自低精度、移动专用的计算机视觉模型。其它库在计算A和B矩阵相乘时，重新打包 A 和 B 矩阵以更好地利用缓存层次结构，希望在大量计算中分摊打包开销，QNNPACK 删除所有计算非必需的内存转换，针对 A和B矩阵相乘适用于一级缓存的情况进行了优化。

​ 1）优化了L1缓存计算，不需要输出中间结果，直接输出最终结果，节省内存带宽和缓存占用。

具体分析：

• 常规实现：在量化矩阵-矩阵乘法中，8位整数的乘积通常会被累加至 32 位的中间结果中，随后重新量化以产生 8 位的输出。遇到大矩阵尺寸时，比如有时K太大，A和B的面板无法直接转入缓存，此时，需利用缓存层次结构，借助GEMM将A和B的面板沿着K维分割成固定大小的子面板，以便于每个子面板都能适应L1缓存，随后为每个子面板调用微内核。这一缓存优化需要 PDOT 为内核输出 32 位中间结果，最终将它们相加并重新量化为 8 位整数。
• 优化实现：由于 ONNPACK 对于面板 A 和 B 总是适应 L1 缓存的移动神经网络进行了优化，因此它在调用微内核时处理整个 A 和 B 的面板。而由于无需在微内核之外积累 32 位的中间结果，QNNPACK 会将 32 位的中间结果整合进微内核中并写出 8 位值，这节省了内存带宽和缓存占用。

​ 2）取消了矩阵 A 的重新打包。

• 常规实现：

  矩阵 B 包含静态权重，可以一次性转换成任何内存布局，但矩阵  A 包含卷积输入，每次推理运行都会改变。因此，重新打包矩阵 A 在每次运行时都会产生开销。尽管存在开销，传统的 GEMM实现还是出于以下两个原因对矩阵 A 进行重新打包：a 缓存关联性及微内核效率受限。如果不重新打包，微内核将不得不读取被潜在的大跨距隔开的几行A。如果这个跨距恰好是 2 的许多次幂的倍数，面板中不同行 A  的元素可能会落入同一缓存集中。如果冲突的行数超过了缓存关联性，它们就会相互驱逐，性能也会大幅下降。b 打包对微内核效率的影响与当前所有移动处理器支持的  SIMD  向量指令的使用密切相关。这些指令加载、存储或者计算小型的固定大小元素向量，而不是单个标量（scalar）。在矩阵相乘中，充分利用向量指令达到高性能很重要。在传统的  GEMM 实现中，微内核把 MR 元素重新打包到向量暂存器里的 MR 线路中。

优化实现：

  a 当面板适配一级缓存时，不会存在缓存关联性及微内核效率受限的问题。b 在 QNNPACK 实现中，MR  元素在存储中不是连续的，微内核需要把它们加载到不同的向量暂存器中。越来越大的暂存器压力迫使 QNNPACK 使用较小的 MRxNR  拼贴，但实际上这种差异很小，而且可以通过消除打包开销来补偿。例如，在 32 位 ARM 架构上，QNNPACK 使用 4×8 微内核，其中  57% 的向量指令是乘-加；另一方面，gemmlowp 库使用效率稍高的 4×12 微内核，其中 60% 的向量指令是乘-加。微内核加载 A  的多个行，乘以 B 的满列，结果相加，然后完成再量化并记下量化和。A 和 B 的元素被量化为 8 位整数，但乘积结果相加到 32 位。大部分  ARM 和 ARM64 处理器没有直接完成这一运算的指令，所以它必须分解为多个支持运算。QNNPACK  提供微内核的两个版本，其不同之处在于用于乘以 8 位值并将它们累加到 32 位的指令序列。

2) 从矩阵相乘到卷积

​ 传统实现：

​ 简单的 1×1 卷积可直接映射到矩阵相乘

​ 但对于具备较大卷积核、padding 或子采样（步幅）的卷积而言则并非如此。但是，这些较复杂的卷积能够通过记忆变换 im2col 映射到矩阵相乘。对于每个输出像素，im2col 复制输入图像的图像块并将其计算为 2D 矩阵。由于每个输出像素都受 KHxKWxC 输入像素值的影响（KH 和 KW 分别指卷积核的高度和宽度，C 指输入图像中的通道数），因此该矩阵的大小是输入图像的 KHxKW 倍，im2col 给内存占用和性能都带来了一定的开销。和 Caffe 一样，大部分深度学习框架转而使用基于 im2col 的实现，利用现有的高度优化矩阵相乘库来执行卷积操作。

​ 优化实现：

​ Facebook 研究者在 QNNPACK 中实现了一种更高效的算法。

• 他们没有变换卷积输入使其适应矩阵相乘的实现，而是调整 PDOT 微内核的实现，在运行中执行 im2col 变换。这样就无需将输入张量的实际输入复制到 im2col 缓存，而是使用输入像素行的指针设置 indirection buffer，输入像素与每个输出像素的计算有关。
• 研究者还修改了矩阵相乘微内核，以便从 indirection buffer 加载虚构矩阵（imaginary matrix）A 的行指针，indirection buffer 通常比 im2col buffer 小得多。
• 此外，如果两次推断运行的输入张量存储位置不变，则 indirection buffer 还可使用输入张量行的指针进行初始化，然后在多次推断运行中重新使用。研究者观察到具备 indirection buffer 的微内核不仅消除了 im2col 变换的开销，其性能也比矩阵相乘微内核略好（可能由于输入行在计算不同输出像素时被重用）。

3) 深度卷积

分组卷积（grouped convolution）将输入和输出通道分割成多组，然后对每个组进行分别处理。在有限条件下，当组数等于通道数时，该卷积就是深度卷积，常用于当前的神经网络架构中。深度卷积对每个通道分别执行空间滤波，展示了与正常卷积非常不同的计算模式。因此，通常要向深度卷积提供单独实现，QNNPACK 包括一个高度优化版本 3×3 深度卷积。

深度卷积的传统实现是每次都在卷积核元素上迭代，然后将一个卷积核行和一个输入行的结果累加到输出行。对于一个 3×3 的深度卷积，此类实现将把每个输出行更新 9 次。在 QNNPACK 中，研究者计算所有 3×3 卷积核行和 3×3 输入行的结果，一次性累加到输出行，然后再处理下个输出行。

QNNPACK 实现高性能的关键因素在于完美利用通用暂存器（GPR）来展开卷积核元素上的循环，同时避免在 hot loop 中重新加载地址寄存器。32-bit ARM 架构将实现限制在 14 个 GPR。在 3×3 深度卷积中，需要读取 9 个输入行和 9 个卷积核行。这意味着如果想完全展开循环必须存储 18 个地址。然而，实践中推断时卷积核不会发生变化。因此 Facebook 研究者使用之前在 CxKHxKW 中的滤波器，将它们封装进 [C/8]xKWxKHx8，这样就可以仅使用具备地址增量（address increment）的一个 GPR 访问所有滤波器。（研究者使用数字 8 的原因在于，在一个命令中加载 8 个元素然后减去零，在 128-bit NEON 暂存器中生成 8 个 16-bit 值。）然后使用 9 个输入行指针，指针将滤波器重新装进 10 个 GPR，完全展开滤波器元素上的循环。64-bit ARM 架构相比 32-bit 架构，GPR 的数量翻了一倍。QNNPACK 利用额外的 ARM64 GPR，一次性存储 3×5 输入行的指针，并计算 3 个输出行。

7、性能优势：

​ 测试结果显示出 QNNPACK 在端到端基准上的性能优势。在量化当前最优 MobileNetV2 架构上，基于QNNPACK 的 Caffe2 算子的速度大约是 TensorFlow Lite 速度的 2 倍，在多种手机上都是如此。除了 QNNPACK 之外，Facebook 还开源了 Caffe2 quantized MobileNet v2 模型，其 top-1 准确率比相应的 TensorFlow 模型高出 1.3%。

MobileNetV1

MobileNetV1 架构在使用深度卷积（depthwise convolution）使模型更适合移动设备方面具备开创性。MobileNetV1 包括几乎整个 1×1 卷积和 3×3 卷积。Facebook 研究者将量化 MobileNetV1 模型从 TensorFlow Lite 转换而来，并在 TensorFlow Lite 和 QNNPACK 的 32-bit ARM 设备上对 MobileNetV1 进行基准测试。二者运行时均使用 4 线程，研究者观察到 QNNPACK 的运行速度几何平均值是 TensorFlow Lite 的 1.8 倍。

MobileNetV2

作为移动视觉任务的当前最优架构之一，MobileNetV2 引入了瓶颈构造块和瓶颈之间的捷径连接。研究者在 MobileNetV2 分类模型的量化版上对比基于 QNNPACK 的 Caffe2 算子和 TensorFlow Lite 实现。使用的量化 Caffe2 MobileNetV2 模型已开源，量化 TensorFlow Lite 模型来自官方库：https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/contrib/lite/g3doc/models.md。下表展示了二者在常用测试集上的 top1 准确率：

​ Facebook 研究者利用这些模型建立了 Facebook AI 性能评估平台（https://github.com/facebook/FAI-PEP）的基准，该基准基于 32-bit ARM 环境的大量手机设备。对于 TensorFlow Lite 线程设置，研究者尝试了一到四个线程，并报告了最快速的结果。结果显示 TensorFlow Lite 使用四线程的性能最优，因此后续研究中使用四线程来对比 TensorFlow Lite 和 QNNPACK。下表展示了结果，以及在典型智能手机和高端机上，基于 QNNPACK 的算子速度比 TensorFlow Lite 快得多。

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