派大星 · 2月11日

阿里轻量级的深度神经网络推理引擎MNN

MNN是一个轻量级的深度神经网络推理引擎,在端侧加载深度神经网络模型进行推理预测。
作者:开心的派大星
首发:微信公众号:NeuroMem
转自:https://github.com/alibaba/MNN/edit/master/README_CN.md

简介

MNN是一个轻量级的深度神经网络推理引擎,在端侧加载深度神经网络模型进行推理预测。目前,MNN已经在阿里巴巴的手机淘宝、手机天猫、优酷等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。此外,IoT等场景下也有若干应用。

整体特点

轻量性

  • 针对端侧设备特点深度定制和裁剪,无任何依赖,可以方便地部署到移动设备和各种嵌入式设备中。
  • iOS平台:armv7+arm64静态库大小5MB左右,链接生成可执行文件增加大小620KB左右,metallib文件600KB左右。
  • Android平台:so大小400KB左右,OpenCL库400KB左右,Vulkan库400KB左右。

通用性

  • 支持TensorflowCaffeONNX等主流模型文件格式,支持CNNRNNGAN等常用网络。
  • 支持86个TensorflowOp、34个CaffeOp;各计算设备支持的MNN Op数:CPU 71个,Metal 55个,OpenCL 29个,Vulkan 31个。
  • 支持iOS 8.0+、Android 4.3+和具有POSIX接口的嵌入式设备。
  • 支持异构设备混合计算,目前支持CPU和GPU,可以动态导入GPU Op插件,替代CPU Op的实现。

高性能

  • 不依赖任何第三方计算库,依靠大量手写汇编实现核心运算,充分发挥ARM CPU的算力。
  • iOS设备上可以开启GPU加速(Metal),常用模型上快于苹果原生的CoreML。
  • Android上提供了OpenCLVulkanOpenGL三套方案,尽可能多地满足设备需求,针对主流GPU(AdrenoMali)做了深度调优。
  • 卷积、转置卷积算法高效稳定,对于任意形状的卷积均能高效运行,广泛运用了 Winograd 卷积算法,对3x3 -> 7x7之类的对称卷积有高效的实现。
  • 针对ARM v8.2的新架构额外作了优化,新设备可利用半精度计算的特性进一步提速。

易用性

  • 有高效的图像处理模块,覆盖常见的形变、转换等需求,一般情况下,无需额外引入libyuv或opencv库处理图像。
  • 支持回调机制,可以在网络运行中插入回调,提取数据或者控制运行走向。
  • 支持只运行网络中的一部分,或者指定CPU和GPU间并行运行。

架构设计

2.jpg

MNN可以分为Converter和Interpreter两部分。

Converter由Frontends和Graph Optimize构成。前者负责支持不同的训练框架,MNN当前支持Tensorflow(Lite)、Caffe和ONNX(PyTorch/MXNet的模型可先转为ONNX模型再转到MNN);后者通过算子融合、算子替代、布局调整等方式优化图。

Interpreter由Engine和Backends构成。前者负责模型的加载、计算图的调度;后者包含各计算设备下的内存分配、Op实现。在Engine和Backends中,MNN应用了多种优化方案,包括在卷积和反卷积中应用Winograd算法、在矩阵乘法中应用Strassen算法、低精度计算、Neon优化、手写汇编、多线程优化、内存复用、异构计算等。

开始使用

工具

如何修改

如何使用Python

交流与反馈

License

Apache 2.0

致谢

MNN参与人员:淘宝技术部、搜索工程团队、达摩院团队、优酷等集团员工。

MNN参考、借鉴了下列项目:



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