MNN:面对端侧推理引擎的挑战，阿里工程师如何应对

阿里妹导读：MNN（Mobile 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。

开源地址

该项目已经在 Github 开源

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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 Batchnorm，Convolution 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 (N+K-1)x(N+K-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， K=3，N=2 ，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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