内容简介:ncnn是腾讯开源为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架。 仰赖ncnn社区开发者的贡献,ncnn在2019年年初便已实现int8模型量化和推理。但因后来失去社区开发者的持续投入,ncnn的int8量化推理效率迟迟没有加...
ncnn是腾讯开源为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架。
仰赖ncnn社区开发者的贡献,ncnn在2019年年初便已实现int8模型量化和推理。但因后来失去社区开发者的持续投入,ncnn的int8量化推理效率迟迟没有加速。
ncnn github issue区大家关于int8量化后速度的质疑:
引用zhihu用户John Hexa关于《如何看待国内开源项目的不可持续性?》的一段回答:
“开源的生命力并不在于“开源”,而在于为人类好好的、真正的解决掉一个问题。
不是自己提供一个半成品,指望别人完成成品。
而是自己要提供一个成品,让别人可以完成更好的成品。
不是自己提出一个问题,指望别人给你答案。
而是自己给出一个答案,让别人可以找到更好的答案。”
本以为,ncnn的开发者社区足够活跃,可以等到一位愿意为ncnn优化加速int8计算的贡献者。
这确实是我错了。
本次20210507版本,ncnn的int8量化 工具 和整个int8推理计算架构被进行了彻底重构,作者删除了老旧的kernel实现,亲自写了大量arm neon汇编,4w+行代码,用上armv8.2 dot指令加速。最终,在int8量化和推理加速上,ncnn提供了一个成品,给出了一个答案。
ncnn 20210507版本下载地址(linux/windows/macos/android/ios/webassembly,cpu+gpu)
https://github.com/Tencent/ncnn/releases/tag/20210507
继续保持优秀的接口稳定性和兼容性
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API接口完全不变
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量化校准table完全不变
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int8模型量化流程完全不变
ncnn int8量化工具(ncnn2table)新特性
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支持 kl aciq easyquant 三种量化策略
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支持多输入的模型量化
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支持RGB/RGBA/BGR/BGRA/GRAY输入的模型量化
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大幅改善多线程效率
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离线进行(反量化-激活-量化)->(requantize)融合,实现端到端int8量化推理
ncnn int8量化推理新特性
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conv/convdw/fc 量化推理支持附带任意激活层
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int8特征数据自动转换为elempack=8内存布局,提高访存效率
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实现全部pack1/pack1to4/pack4/pack8to4等的int8 sgemm kernel优化
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实现int8 winograd-f43的kernel优化
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运行时检测armv8.2 dot指令支持,并调用优化的kernel
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启用fp16/bf16的情况下,遇到非conv/convdw/fc层,自动回退到fp16/bf16而不是fp32计算
ncnn 20210507版本的其他更新
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数学函数 log/exp/sin/cos/tanh 的 risc-v v 扩展指令优化
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由社区贡献者贡献的 ncnn x86 卷积优化和 FAQ 文档
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改善模型转换器兼容性,fp16和vulkan运算bugfix,等等
mobilenet int8模型,ncnn自带的benchncnn评测工具,测试手机:oneplus 7t(qcom855+)
以上就是本文的全部内容,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,也希望大家多多支持 码农网
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