MNN 支持 NPU 啦(一)

阅读数:4 2019 年 12 月 17 日 14:12

MNN支持NPU啦(一)

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✪ AI 芯片时代 ✪

2016 - 2017 年,AlphaGo 先后战胜李世石和柯洁,随着深度学习进入公众视野的,还有 Google 的 TPU 。

之后,Qualcomm、Apple 等芯片厂商也相继进入了这个战场。一时间,APU、TPU、NPU 成了科技媒体的宠儿,各大厂商在发布会上的跑分比武应接不暇。

而 XPU 们也确实凭借着为深度学习定制的向量、矩阵、张量计算单元和更高效的缓存设计等,实现了数倍于 CPU、GPU 的性能。

以麒麟 NPU 为例,从 18 年 7 月的麒麟 970 到 19 年 9 月的麒麟 990 ,短短两年就实现了数倍的性能提升,是不是有一种摩尔定律再临的感觉?

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除了性能强劲之外,XPU 的功耗相比于 CPU、GPU 也要更低。依然以麒麟 810 和 990 为例,接近 1/10 的功耗表现,可以和我的电量恐惧症说再见了!

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✪ MNN + HUAWEI HiAI ✪

MNN 作为阿里巴巴开源的端侧推理引擎,已经支撑了两届淘宝双十一。我们以轻量级的推理引擎和配套工具,支持 Caffe、TensorFlow、PyTorch 训练框架和端侧 CPU、GPU、NPU 上的高效推理。

手机淘宝中有许多对实时性和精度要求都比较高业务,例如视频流检测、拍立淘等等。在算力有限的情况下,性能和精度往往不可兼得 —— 要么接受更慢的响应速度,保障精度,例如放弃视频流,只支持图片;要么舍弃一部分精度,用更小的模型换取更快的速度。

HiAI 是华为端侧 AI 能力开放平台,通过 HiAI Foundation 芯片能力开放,可以借助异构调度和 NPU 加速, 获得更佳的性能和功耗,有了这样性能和功耗同时得以提升的方案, MNN 就可以在配备了 NPU 的设备上启用那个名场面 —— 我全都要!

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那么,究竟要怎么做呢?毕竟 NPU 是完全不同于 CPU 和 GPU 的计算设备。在这里,就需要简单回顾一下 MNN 对计算设备的抽象了。

计算设备在 MNN 中,被抽象为 Backend ,即后端;每一种后端都有三种职责:计算资源的分配、计算任务的调度、数据拷贝(含必要的格式转换)。 MNN 在实现对华为 NPU 支持的时候,就依赖了这种抽象设计。

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具体来说,创建会话阶段,我们会在 NPUExecution 的 onCreate 方法中,将 MNN 的 Op 转换为 HiAI 的 OM Op ,逐步构建出 OM 的模型图;资源分配阶段,我们会在 NPUBackend 的 onResizeEnd 方法中,编译 OM 的模型图,生成 NPU 可用的 IR 模型,并预留出输入输出相关的 AI Tensor ;在推理运行阶段,我们会借助 NPUBackend 的 onCopyBuffer 方法,将输入数据从 MNN Tensor 拷贝到 AITensor ,而后利用华为 NPU 执行推理计算,再将结果从 AITensor 拷贝到 MNN Tensor。

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整个过程看上去还是非常复杂的,但是 MNN 把绝大部分复杂的工作隐藏在了后端的抽象设计中。用户在使用的时候,只需要将 backend 的 type 设置为 NPU ,就可以实现对 NPU 的调用。同时,如果设备不支持 NPU ,还可以自动将计算回退到 CPU 上来实现。

本文转载自淘系技术公众号。

原文链接: https://mp.weixin.qq.com/s/4aFgfBD05ln4wEft-5oEHw

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