本文转自：NeuralTalk
知乎作者：十七树
原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/...
本文已获原作者转载授权
深度学习的端侧学习对轻量化有着极致的追求，从2016到现在，我们看到业界在推理时使用的数据类型位数一降再降：FP32、FP16、INT8……。显而易见，低比特能节省模型占用的存储空间和功耗，在某些精心设计的算法上面也能获得性能优势。在这一点上，1-bit毫无疑问是经典计算机上可以做到的极致。
举一个实际的例子，Birealnet18（二值化的Resnet18）用FP32类型存储大概需要45MB，而通过Bolt转换后得到的1-bit+FP16存储只需要占用2.7MB，exciting！
低位数与性能提升的可能
那么，权重位数走向极致，是不是就能带来计算速度的提升呢？答案取决于你使用的硬件。
现阶段深度学习的核心计算还是矩阵乘法，这里面涉及到的就是乘法和加法。大多数硬件的ALU可以处理的最小数据类型就是INT8，要是按照严格的矩阵乘法定义，低于8位的数据类型都得先展开到8位来操作（INT4和INT2哭晕在厕所）。但是1-bit可以来个“降维打击”：权重只有0和1，干脆省掉乘法，直接全都做加减法，多么HAPPY。看到这里，你已经领会到Binary Weight Net的精神了，在经典CPU上已经可以靠着加法相比于乘法的优势行走江湖了。
还没有换台的观众们，估计眉头一锁，觉得此事没有那么简单。是的，深度学习早已经皈依了黄老板的皮衣神教，移动端CPU的绝对霸主ARM也推出了SIMD单元。这些个SIMD单元，乘法和加法用的就是同一个单元，甚至可以用一个指令完成乘加操作。
在现有的SIMD上，1-bit要想占有一席之地，必须再次发动降维。当我们把 feature map 也二值化了后，乘法的两端只会出现0和1，而最终的乘积也只会是0和1，直接位操作就行了，总有一款适合你，而且还不用改动现有的硬件——这就是BNN的精髓。
试想一下，中低端SoC是不支持FP16和INT8的专门优化的，能找到的估计就是跑FP32的CPU。部署FP32的模型，不仅存储感人，推理时间也会感人。但你要是训出一个BNN模型，存储一下子就下去了，而且还能轻松在原有芯片上打败FP32。有些读者可能在担心精度问题，但BNN已经取得长足的进步了，不搞识别，搞个实时检测还是很有价值的。
如何用Bolt基于ARM NEON进行BNN推理
接下来，本文将会介绍Bolt是怎样基于ARM NEON进行BNN推理的。
怎样基于ARM NEON进行BNN推理的。 在这个事情上，Bolt没有抢到先发，我们被大缺弦老师的BNN框架（daBNN）截胡了。但我们也要感谢大老师选择了开源，特别是把他训练的birealnet18模型也放到了repo上，做BNN框架才有了真正意义上的benchmark。在我们调试该网络的过程中，他也知无不言，衷心感谢（https://github.com/JDAI-CV/dabnn）。
在一款搭载A55小核心的开发板上，daBNN实测birealnet18（带stem优化版本）单张图片是243ms，而Bolt的单张推理时间是78ms——对于这个结果我们当时也是很震惊的。
关于Bolt相比daBNN的性能提升原因，大家容易想到的第一个因素是在模型的浮点部分，Bolt用的是FP16啊，性能优势是这样来的吗？但是，我们最初开始开发的时候，直接把整个网络按FP16来跑，也需要160ms。其实，在A55小核心上，由于关键指令无法双发射，daBNN是在客场作战的——Bolt几乎所有汇编kernel都有针对A55进行指令发射的优化（注重能耗的开发者记得pick我们）。那么，性能对比在A76上又如何呢？请容许我卖个关子。
接下来先进入技术解密，看完你就更能理解Bolt BNN推理为什么有这么大的优势了。
技术解密：ARM CPU做BNN推理的基本思路
正如大老师在他的论文中讲的，ARM上面做BNN推理最重要的是以下两个指令：
- AND：逻辑门位操作，要是使用XNORnet那就换一条逻辑门指令；
- CNT：在向量寄存器上每8个比特统计1的数目，得到0到8之间的数字，按照UINT8存回到那8个比特上
这两条指令应该怎么理解呢？在64位的芯片上，向量寄存器的宽度是128bit。一条AND指令就可以完成128个乘法，而一条CNT指令就完成了16组8个数字的加法。换言之，这两条指令就相当于16组8x8的向量内积。
ARM CPU做BNN推理：daBNN的做法及Bolt的改进
那么，接下来就要说到Bolt和daBNN的重要区别了。大老师的128bit装的都是对应同一个输出通道的操作数，所以16组8x8内积得到的16个UINT8数字，还得通过ADDV指令加到一起，然后才加到对应的输出位置上，并行度突然就砍掉了。大老师也发现了ADDV指令是很吃亏的，于是他尽可能先把很多组16个UINT8数字通过向量ADD加起来——毕竟UINT8最大能存255嘛，只用8很浪费——然后再用ADDV。
但是，大家有没有想过可以完全省掉ADDV呢？AND+CNT输出的16个数字，要是对应的是16个输出通道，那我们就只需要直接ADD起来了。这其实是经典的gemm tiling思想，就不在此赘述了。
可能有课代表发现了，直接ADD起来，顶天也就只能加到255啊，不可能一路ADD下去。是的，BNN卷积的结果大多数情况至少也要用INT16才能存储，我们的确也是需要累加到INT16向量的。跟上面一样的道理，为了节省INT16累加的指令，我们需要在ADD的时候尽量用满UINT8的空间。理论上，8x8内积最多产生数字8，而UINT8最大能存255，也就是最多约可以累加32次，追求极致的我们需要想这个32怎么来。
卷积的时候的每一组加法次数，等于ic*fh*fw（input\_channel*filter\_h*filter\_w）。在Bolt中，我们要求BNN卷积层的输入通道数必须是32的倍数，每次8x8内积会用掉ic里的8，那么ic/8我们只能保证是4的倍数，距离32还差一个8。这个8要怎么来呢？欢迎大家想一想。
daBNN和Bolt的性能对比
图 1-bit推理性能时间（ms）对比
感谢大老师放出来的模型，然后测试平台是麒麟990。由于stem版模型的onnx比较晚才放出来，做这张图的时候就没加上去 。Bolt+stem在A55上是70.9ms，而在A76上是17.0ms。
作者文章推荐：
- TensorFlow Lite的 GPU 委托代理（Delegate）是什么，怎么加速模型推理
- 端侧推理引擎Tengine初识：安卓平台交叉编译并跑通MobileNetV1
- PaddleLite底层在backend上的kernel选择策略
- 阿里轻量级的深度神经网络推理引擎MNN
欢迎关注公众号，关注模型压缩、低比特量化、移动端推理加速优化、部署。
获取更多嵌入式AI文章内容，请关注嵌入式AI专栏。
