开源一年，阿里轻量级AI推理引擎MNN 1.0.0正式发布
在经过充分的行业调研后，阿里淘系技术部认为当时的推理引擎如TFLite不足以满足手机淘宝这样一个亿级用户与日活的超级App。
于是，他们从零开始自己搭建了属于阿里巴巴的推理引擎MNN。1年前，MNN在Github上开源，截止目前获得了3.9k Stars。
MNN比其他的推理引擎更快更轻量，更符合手机淘宝这样庞大、复杂的生产部署环境。今年3月份，基于MNN的引擎设计与优化理念，阿里在MLSys 2020上发表了论文，并进行了oral presentation。
开源1年以来，基于阿里内外的用户反馈和业务推动，他们称，MNN在许多方面都取得了长足的进步：
在阿里巴巴集团内部得到广泛推广，成为了端上推理引擎的事实标准，覆盖了如手机淘宝、手机天猫、优酷、钉钉、闲鱼等20多个App。
新添了模型训练的支持，从此MNN不再是单纯的推理引擎，而是具有推理+训练能力的深度学习引擎。基于MNN的训练能力，可以进行Quantization Aware Training (QAT)。在MobileNet上，MNN量化训练之后的模型准确率几乎不降。
持续投资于异构硬件后端的优化，尤其是利用ARMv8.2指令集，获得了两倍的性能提升。
进一步完善Python工具链，累计新增超过150个接口。
开源了应用层开箱即用的解决方案MNNKit，包含了人脸跟踪与检测、人像分割、手势识别场景的解决方案。
近日，MNN发布了1.0.0正式版本。相较于0.2.2版本，1.0.0版本的主要升级在于：模型训练、异构性能和Python工具链。
模型训练
模型构建
MNN支持使用 Express （表达式）接口来构建模型，模型的构建、训练和保存具体可以参考说明文档。
VARP x = inputs[0];x = conv1->forward(x);x = _MaxPool(x, {2, 2}, {2, 2});x = conv2->forward(x);x = _MaxPool(x, {2, 2}, {2, 2});x = _Convert(x, NCHW);x = _Reshape(x, {0, -1});x = ip1->forward(x);x = _Relu(x);x = dropout->forward(x);x = ip2->forward(x);x = _Softmax(x, 1);return {x};
据介绍，以MNIST数据集 + Lenet网络为例，一个epoch 60000张图片，一般可达到97-98%的准确率。性能上，同款MBP上，MNN比PyTorch和Caffe都有明显优势；而手机上，MNN也达到了完全可用的性能水准。
量化训练
模型量化既可以降低模型大小，又可以利用硬件特性提升推理性能，可谓业务应用必备之选。但美中不足之处在于，模型量化会带来一定的精度损失 —— 对于精度攸关的项目，就难免要做出艰难的选择。
为此，MNN借助自身模型训练能力，实现了模型训练量化，具体实现可以参考说明文档。精度和压缩率方面，以MobileNet V2为例说明：
模型 |
类型 |
准确率 |
模型大小 |
原始模型 |
float32 |
72.324% |
13M |
MNN 训练量化模型 |
symm int8 |
72.456% |
3.5M |
TensorFlow 训练量化模型 |
symm int8 |
71.1% |
3.5M |
注1：训练和验证均采用ImageNet数据集。训练采用32为batch size，执行100个迭代，即，使用了3200张图片进行训练；精度验证则使用了50000张图片。
注2：原始模型为TensorFlow官方模型，官方准确率为71.8%，但因预处理代码上有细微差别，我们测试原始模型的准确率结果稍高于官方；
可以看出，在实现了73%模型尺寸压缩的情况下，量化模型的精度甚至要稍高于原始模型。
异构性能
x86
在x86上，我们重点优化了矩阵乘法。在分析过AVX和Arm向量乘指令差异后，我们修改了AVX下的权重矩阵布局，降低了I/O布局，以充分利用CPU算力。
此外，我们允许在支持FMA扩展的设备上，启用扩展，将乘法和加法合为一条指令，以进一步降低指令耗时。
当前，FMA扩展的启用开关还放置在CMakeLists.txt中，后续会在运行时判别。
综合两项优化，x86上有30%左右的性能优化。
ARM64
在ARM64上，他们面向中低端设备，调整了矩阵乘法的分块策略，矩阵中每个元素的均摊I/O降低了22%；同时，将数据对齐从32字节调整为64字节，与ARM架构CPU下场景的L1 cacheline匹配；最后，优化了缓存预取。优化结果如下：
ARMv8.2
ARM在「Bringing Armv8.2 Instructions to Android Runtime」一文中，列举了可以在Android运行时中应用的ARMv8.2新特性。其中，FP16 extensions和Dot Product可以分别应用于浮点计算加速和量化计算加速。
FP16 extensions
亦记作asimdhp(Advanced SIMD Half Precision)，是ARMv8.2架构的可选扩展。asimdhp可用时，可以使用相关SIMD指令实现float16的读写计算。float16将float32所需的位数降低了一半，因此在SIMD下，可以实现两倍的并发吞吐，从而优化性能。为此，我们在卷积中，采用[N,C/8,H,W,8]的数据布局，新增了部分卷积实现，效果如下：
精度上几乎没有下降，但是性能足足提升了一倍。搭配上MNN转换工具的--fp16输出选项，模型大小还能减小一半。一箭双雕。
Dot Product
亦记作asimddp(Advanced SIMD Dot Product)，是ARMv8.2架构的可选扩展。asimddp可用时，可以使用SDOT/UDOT指令实现int8/uint8的点积计算。SDOT/UDOT指令如上图所示，一次可以处理两个4x4 int8/uint8数据乘，并累加到4x1的int32/uint32的寄存器上。这样强大的硬件加速指令，还是双发射的。
实战表现效果也非常明显，在原先int8无法发挥效用的设备上，ARMv8.2也成功实现了耗时减半。
Python工具链
2019年的绿盟开发者大会上，我们发布了MNN的Python前端和Python版的转换、量化、可视化工具。而今，Python又增加了对MNN Express (表达式)、模型训练的封装，累计新增超过150个接口。
依然是前文的Express构图，使用Python改写的版本如下：
class Net(nn.Module): """construct a lenet 5 model""" def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.conv(1, 20, [5, 5]) self.conv2 = nn.conv(20, 50, [5, 5]) self.fc1 = nn.linear(800, 500) self.fc2 = nn.linear(500, 10)
def forward(self, x): x = F.relu(self.conv1(x)) x = F.max_pool(x, [2, 2], [2, 2]) x = F.relu(self.conv2(x)) x = F.max_pool(x, [2, 2], [2, 2]) x = F.convert(x, F.NCHW) x = F.reshape(x, [0, -1]) x = F.relu(self.fc1(x)) x = self.fc2(x) x = F.softmax(x, 1) return x
注：目前Python Express API处于BETA阶段。阿里会根据社区和内部的反馈持续改进Python API，包含进行backward incompatible的改动。
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