开源框架-腾讯优图TNN-移动端高性能、轻量级推理框架

简介

TNN：由腾讯优图实验室打造，移动端高性能、轻量级推理框架，同时拥有跨平台、高性能、模型压缩、代码裁剪等众多突出优势。TNN框架在原有Rapidnet、ncnn框架的基础上进一步加强了移动端设备的支持以及性能优化，同时也借鉴了业界主流开源框架高性能和良好拓展性的优点。目前TNN已经在手Q、微视、P图等应用中落地，欢迎大家参与协同共建，促进TNN推理框架进一步完善。

快速开始

使用 TNN 非常简单，如果你有一个已经训练好的模型, 那么一般而言通过以下三个步骤就能完成模型在目标平台上的部署。

1. 第一步是把训练好的模型转换成TNN的模型，为此我们提供了丰富的工具来帮助你完成这一步，无论你使用的是 TensorFlow、PyTorch、或者 Caffe，都可以轻松完成转换。
   详细的手把手教程可以参见这里如何转换模型。

2. 当你完成了模型的转换，第二步就是编译目标平台的 TNN 引擎了，你可以根据自己的目标平台的硬件支持情况，选择 CPU/ARM/OpenCL/Metal 等加速方案。
   对于这些平台，TNN 都提供了一键编译的脚本，使用非常方便。详细步骤可以参考这里如何编译TNN。

3. 最后一步就是使用编译好的 TNN 引擎进行推理，你可以在自己的应用程序中嵌入对 TNN 的调用，这方面我们提供了丰富而详实的 demo 来帮助你完成。

   • 从0开始跑通一个iOS Demo
   • 从0开始跑通一个Android Demo

技术方案

目前TNN已经在手Q、微视、P图等应用中落地，其具有的以下特性获得了广泛的好评。

• 计算优化

  • 针对不同架构在硬件指令发射、吞吐、延迟、缓存带宽、缓存延迟、寄存器数量等特点，深度优化底层算子，极致利用硬件算力
  • 主流硬件平台(CPU: ARMv7， ARMv8， GPU: Mali， Adreno， Apple) 深度调优
  • CNN 核心卷积运算通过 Winograd，Tile-GEMM， Direct Conv 等多种算法实现，保证不同参数、计算尺度下高效计算
  • Op 融合：离线分析网络计算图，多个小 Op（计算量小、功能较简单）融合运算，减少反复内存读取、kernel 启动等开销

• 低精度优化

  • 支持 INT8， FP16 低精度计算，减少模型大小、内存消耗，同时利用硬件低精度计算指令加速计算
  • 支持 INT8 Winograd 算法，(输入6bit)， 在精度满足要求的情况下，进一步降低模型计算复杂度
  • 支持单模型多种精度混合计算，加速计算同时保证模型精度

• 内存优化

  • 高效”内存池”实现：通过 DAG 网络计算图分析，实现无计算依赖的节点间复用内存，降低 90% 内存资源消耗
  • 跨模型内存复用：支持外部实时指定用于网络内存，实现“多个模型，单份内存”。

• 主流模型实测性能：v0.1 2020.05.29

  • 麒麟970：

    model	cpu time(单线程，ms)	gpu time(ms)
    Mobilenet_v1	88	12
    Mobilenet_v1_int8	55
    Mobilenet_v2	58	11
    Mobilenet_v2_int8	41
    squeezenet_v1.0	127	20
    squeezenet_v1.0_int8	82

  • 骁龙835：

    model	cpu time(单线程，ms)	gpu time(ms)
    Mobilenet_v1	94	16
    Mobilenet_v1_int8	62
    Mobilenet_v2	61	14
    Mobilenet_v2_int8	47
    squeezenet_v1.0	122	28
    squeezenet_v1.0_int8	93

  • 骁龙845：

    model	cpu time(单线程，ms)	gpu time(ms)
    Mobilenet_v1	60	10
    Mobilenet_v1_int8	37
    Mobilenet_v2	39	8
    Mobilenet_v2_int8	28
    squeezenet_v1.0	74	14
    squeezenet_v1.0_int8	56

• TNN架构图：

• 通过 ONNX 支持 TensorFlow， PyTorch， MXNet， Caffe 等多种训练框架，充分利用和融入不断完善的 ONNX 开源生态。当前支持 ONNX 算子55个，近期会完善到约80个，覆盖主流CNN网络
• 支持主流安卓、iOS、Embedded Linux 操作系统，支持 ARM CPU， GPU 硬件平台（近期还会加入达芬奇 NPU 支持）
• 模块化设计，将模型解析、计算图构建、优化、底层硬件适配、高性能 kernel 实现各部分抽象隔离，通过 Factory Mode 注册、构建设备，方便接入更多的底层硬件、加速方案。
• Runtime 无任何第三方库依赖，CPU 动态库尺寸仅约 400KB，并提供基础图像变换操作，调用简单便捷。跨平台模型统一、调用接口统一，通过单个配置参数快速切换。

能力展示

• 支持的算子
• 支持的网络
• 支持的架构
• Benchmark性能测试方法

使用手册

• 从源码编译
• 工具集
  • 模型转换
  • 模型量化
  • 模型可视化
  • 性能分析工具
  • 模型对齐工具

API文档

• API调用

贡献者须知

• 开发基础须知
• 架构详解
• 新增OP
• 单元测试

Roadmap

• Road map

致谢

TNN参考和借鉴了下列项目：

• ncnn

• mace

• MNN

• caffe-onnx

• tensorflow-onnx

• onnx

License

• BSD 3 Clause

FAQ

• FAQ 常见问题

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• 欢迎大家参与，协同共建，打造业界最好的移动端推理框架。

• 技术交流 QQ 群： 913940506 答案：TNN

GitHub链接：

https://github.com/Tencent/TNN