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1. 简介

深度学习（Deep Learning）因其计算复杂度或参数冗余，在一些场景和设备上限制了相应的模型部署，需要借助模型压缩、系统优化加速、异构计算等方法突破瓶颈，即分别在算法模型、计算图或算子优化以及硬件加速等层面采取必要的手段：

模型压缩算法能够有效降低参数冗余，从而减少存储占用、通信带宽和计算复杂度，有助于深度学习的应用部署，具体可划分为如下几种方法（量化、剪枝与NAS是主流方向）：

线性或非线性量化：1/2bits, INT4, INT8, FP16和BF16等；
结构或非结构剪枝：Sparse Pruning, Channel pruning和Layer drop等；
网络结构搜索 (NAS: Network Architecture Search)：ENAS、Evolved Transformer、NAS FCOS、NetAdapt等离散搜索，DARTS、AdaBert、Proxyless NAS、FBNet等可微分搜索，SPOS、FairNAS、BigNAS、HAT、DynaBert与AutoFormer等One-shot搜索；
其他：权重矩阵的低秩分解、知识蒸馏与网络结构精简设计（Mobile-net, SE-net, Shuffle-net, PeleeNet, VoVNet, MobileBert, Lite-Transformer, SAN-M）等；

系统优化是指在特定系统平台上，通过Runtime层面性能优化，以提升AI模型的计算效率，具体包括：

Op-level的算子优化：FFT Conv2d (7×7, 9×9), Winograd Conv2d (3×3, 5×5) 等；
Layer-level的快速算法：Sparse-block net [1] 等；
Graph-level的图优化：BN fold、Constant fold、Op fusion和计算图等价变换等；
优化工具与库（手工库、自动编译）：TensorRT (Nvidia), MNN (Alibaba), TVM (Tensor Virtual Machine), Tensor Comprehension (Facebook) 和OpenVINO (Intel) 等；

异构计算方法借助协处理硬件引擎（通常是PCIE加速卡、ASIC加速芯片或加速器IP），完成深度学习模型在数据中心或边缘计算领域的实际部署，包括GPU、FPGA或DSA (Domain Specific Architecture) ASIC等。异构加速硬件可以选择定制方案，通常能效、性能会更高，目前市面上流行的AI芯片或加速器可参考 [2]。显然，硬件性能提升带来的加速效果非常直观，例如2080ti与1080ti的比较（以复杂的PyramidBox人脸检测算法为例，由于2080ti引入了Tensor Core加速单元，FP16计算约提速36%）；另外，针对数据中心部署应用，通常会选择通用方案以构建计算平台（标准化、规模化支持业务逻辑计算），需要考虑是否有完善的生态支持，例如NVIDIA的CUDA，或者Xilinx的xDNN：

深度学习模型压缩与优化加速（Model Compression and Acceleration Overview）

此外，从模型优化与系统优化的角度分析，领域算法建模与模型压缩通常紧密相关；推理优化手段的选择，通常也与基础设施或硬件平台相关联；而要想达到极致的模型压缩与推理优化效果，更需要硬件感知的反馈（Hardware-aware Compression）：

2. 基于Roofline Model评估理论性能

基于计算平台的峰值算力与最高带宽约束，以及AI模型的理论计算强度（前向推理的计算量与内存交换量的比值），Roofline model为AI模型区分了两个性能评估区间，即Memory-bound区间与Compute-bound区间：

Memory-bound：表示模型的计算强度相对较低，理论性能受限于存储访问。此时平台带宽越高，AI模型的访存开销越低。MobileNet、DenseNet属于典型的Memory-bound型模型；
Compute-bound：表示模型的计算强度超过了平台限制（Imax），能够100%利用平台算力。此时，平台算力越高，AI模型推理耗时越低。VGG属于典型的Compute-bound型模型；

3. 高性能推理引擎——TensorRT/TVM/MNN基础

TensorRT是NVIDIA推出的面向GPU应用部署的深度学习优化加速工具，即是推理优化引擎、亦是运行时执行引擎。TensorRT采用的原理如下图所示，可分别在图优化、算子优化、Memory优化与INT8 Calibration等层面提供推理优化支持，具体可参考[3] [4]：

TensorRT能够优化重构由不同深度学习框架训练的深度学习模型：

全图自动优化：首先，对于Caffe、TensorFlow、MXNet或PyTorch训练的模型，若包含的操作都是TensorRT支持的，则可以直接通过TensorRT生成推理优化引擎；并且，对于PyTorch模型，亦可采用Trtorch执行推理优化；此外，亦可借助ONNX中间格式，通过(TF, PyTorch) -> ONNX -> TensorRT方式，执行优化转换 [27]；等等；
全图手工优化：对于MXnet, PyTorch或其他框架训练的模型，若包含的操作都是TensorRT支持的，可以采用TensorRT API重建网络结构，并间接实现推理优化；
手工/自动分图：若训练的网络模型包含TensorRT不支持的Op：

手工分图：将深度网络手工划分为两个部分，一部分包含的操作都是TensorRT支持的，可以转换为TensorRT计算图。另一部分可采用其他框架实现，如MXnet或PyTorch，并建议使用C++ API实现，以确保更高效的Runtime执行；
Custom Plugin：不支持的Op可通过Plugin API实现自定义，并添加进TensorRT计算图，以支持算子的Auto-tuning，从而丰富TensorRT的Op-set完备性，例如Faster Transformer的自定义扩展 [26]；Faster Transformer是较为完善的系统工程，能够实现标准Bert/Transformer的高性能计算；

TFTRT自动分图：TensorFlow模型可通过tf.contrib.tensorrt转换，其中不支持的操作会保留为TensorFlow计算节点；FP32 TF TRT优化流程如下：

from tensorflow.contrib import tensorrt as trt

def transfer_trt_graph(pb_graph_def, outputs, precision_mode, max_batch_size):
    trt_graph_def = trt.create_inference_graph(
        input_graph_def = pb_graph_def,
        outputs = outputs,
        max_batch_size = max_batch_size,
        max_workspace_size_bytes = 1 << 25,
        precision_mode = precision_mode,
        minimum_segment_size = 2)
    return trt_graph_def

trt_gdef = transfer_trt_graph(graph_def, output_name_list,'FP32', batch_size)
input_node, output_node = tf.import_graph_def(trt_gdef, return_elements=[input_name, output_name])

with tf.Session(config=config) as sess:
  out = sess.run(output_node, feed_dict={input_node: batch_data})

PyTorch自动分图：基于Torchscript执行自动分图，避免custom plugin或手工分图的低效率支持，提升模型优化的支持效率；并降低用户使用TensorRT的门槛，自动完成计算图转换与优化tuning；对于不支持的Op或Sub-graph，采用Libtorch作为Runtime兜底（参考NVIDIA官方提供的优化加速工具Torch-TensorRT，可作为PyTorch编程范式的扩展）：

INT8 Calibration：TensorRT的INT8量化需要校准（Calibration）数据集，能够反映真实应用场景，样本数量少则3~5个即可满足校准需求；且要求GPU的计算功能集sm >= 6.1；

在1080ti平台上，基于TensorRT4.0.1，Resnet101-v2的优化加速效果如下：

Network	Precision	Framework / GPU: 1080ti (P)	Avg. Time (Batch=8, unit: ms)	Top1 Val. Acc. (ImageNet-1k)
Resnet101	FP32	TensorFlow	36.7	0.7612
Resnet101	FP32	MXnet	25.8	0.7612
Resnet101	FP32	TRT4.0.1	19.3	0.7612
Resnet101	INT8	TRT4.0.1	9	0.7574

在1080ti/2080ti平台上，基于TensorRT5.1.5，Resnet101-v1d的FP16加速效果如下（由于2080ti包含Tensor Core，因此FP16加速效果较为明显）：

网络	平台	数值精度	Batch=8	Batch=4	Batch=2	Batch=1
Resnet101-v1d	1080ti	FP32	19.4ms	12.4ms	8.4ms	7.4ms
		FP16	28.2ms	16.9ms	10.9ms	8.1ms
		INT8	8.1ms	6.7ms	4.6ms	4ms
	2080ti	FP32	16.6ms	10.8ms	8.0ms	7.2ms
		FP16	14.6ms	9.6ms	5.5ms	4.3ms
		INT8	7.2ms	3.8ms	3.0ms	2.6ms

相比于自动编译优化（以TVM为例）：TensorRT的Kernel auto-tuning主要在一些手工优化的Op-set上执行Auto-tuning；而TVM则是基于Relay IR、计算表达与Schedule定义的搜索空间，通过EA、XGBoost或Grid search等搜索策略，执行自动编译优化、生成lower Graph IR（包含计算密集算子的优化op、以及基本的图优化），最终通过后端编译器（LLVM、nvcc等）生成指定硬件平台的优化执行代码。TVM的优化流程如下图所示：

具体而言，TVM提供了AutoTVM与AutoScheduler两种自动优化方式。AutoScheduler又称之为TVM Ansor，能够基于Cost model性能预估和进化算法执行自动寻优，搜索获得最佳的Schedule设置（tiling、op fusion、buffer与inline等）。以Intel CPU应用部署为例，基于TVM Ansor tuning，通过设置SIMD指令（如AVX512、VNNI）和多线程加速，能取得、甚至超过OpenVINO的加速效果。

有关TVM的details具体参考官网：Getting Started With TVM — tvm 0.8.dev0 documentation

有关TVM Ansor的具体介绍，可参考：深度学习编译系列之 ANSOR 技术分享 – 知乎

针对移动端应用部署：TVM自动编译优化也能取得理想的优化加速效果，但是由于移动端需要适配多种OS、与多种设备，因此TVM的tuning成本限制了其在移动端的应用推广。MNN是阿里淘系技术部推出的面向移动端推理部署的轻量型计算引擎，能够为多种深度学习模型的计算实现提供高效率的算子支持（包括FP32、FP16与INT8算子），并通过半自动方式提供优化tuning支持。并且，用户通过自定义的量化表或稀疏表，可以为MNN传递模型量化参数或稀疏率等信息，以支持计算图的量化优化或稀疏化。以量化训练（QAT: Quantization-aware Training）与MNN量化转换为例，可以构建从ASR模型的大规模预训练、到量化训练微调、再到MNN量化优化的工具链路：

4. 网络剪枝

深度学习模型因其稀疏性或过拟合倾向，可以被裁剪为结构精简的网络模型，具体包括结构性剪枝与非结构性剪枝：

非结构剪枝：通常是连接级、细粒度的剪枝方法，精度相对较高，但依赖于特定算法库或硬件平台的支持，如Deep Compression [5], Sparse-Winograd [6] 算法等；
结构剪枝：是filter级或layer级、粗粒度的剪枝方法，精度相对较低，但剪枝策略更为有效，不需要特定算法库或硬件平台的支持，能够直接在成熟深度学习框架上运行:

如局部方式的、通过Layer by Layer方式的、最小化输出FM重建误差的Channel Pruning [7], ThiNet [8], Discrimination-aware Channel Pruning [9]；
全局方式的、通过训练期间对BN层Gamma系数施加L1正则约束的Network Slimming [10]；
全局方式的、按Taylor准则对Filter作重要性排序的Neuron Pruning [11]；
全局方式的、可动态重新更新Pruned filters参数的剪枝方法 [12]；
基于GAN思想的GAL方法 [24]，可裁剪包括Channel, Branch或Block等在内的异质结构；
借助Geometric Median确定卷积滤波器冗余性的剪枝策略 [28]；
基于搜索策略的自动剪枝：基于Reinforcement Learning (RL)，实现每一层剪枝率的连续、精细控制，并可结合资源约束完成自动模型压缩 (AMC) [31]；以及NetAdapt，在满足平台资源约束的条件下，精简化预训练模型结构，同时确保识别精度最大化；

以Channel Pruning为例，结构剪枝的规整操作如下图所示，可兼容现有的、成熟的深度学习框架和推理优化框架：

5. 模型量化

模型量化是指权重或激活输出可以被聚类到一些离散、低精度（Reduced precision）的数值点上，通常依赖于特定算法库或硬件平台的支持：

二值化网络：XNORnet [13], ABCnet with Multiple Binary Bases [14], Bin-net with High-Order Residual Quantization [15], Bi-Real Net [16]；
三值化网络：Ternary weight networks [17], Trained Ternary Quantization [18]；
W1-A8 或 W2-A8量化： Learning Symmetric Quantization [19]；
INT8量化：TensorFlow-lite [20], TensorRT [21], Quantization Interval Learning [25]；
INT4量化：NVIDIA Iterative Online Calibration [29], LSQ [30];
其他（非线性）：Intel INQ [22], log-net, CNNPack [23] 等；
PTQ策略（Post-Training Quantization）：针对预训练模型，通过适当调整kernel参数分布、或补偿量化误差，可有效提升量化效果；另外也可以通过权重不变的训练（基于Calibration-set），按优化方式实现量化参数的Refine，如AdaRound、AdaQuant [32]与BRECQ；
关于量化的比较系统性的概念论述，参考论文：Quantizing deep convolutional networks for efficient inference: A whitepaper；

若模型压缩之后，推理精度存在较大损失，可通过Fine-tuning予以恢复，并在训练过程中结合适当的Tricks，例如针对ImageNet分类模型的剪枝后微调，可结合Label Smoothing、Mix-up、Knowledge Distillation、Focal Loss等。此外，模型压缩、优化加速策略可以联合使用，进而可获得更为极致的压缩比与加速比。例如结合Network Slimming与TensorRT INT8优化，在1080ti Pascal平台上，Resnet101-v1d在压缩比为1.4倍时（Size=170MB->121MB，FLOPS=16.14G->11.01G），经TensorRT int8量化之后，推理耗时仅为7.4ms（Batch size=8）。