OnnxRuntime 性能调优

OnnxRuntime 性能调优

文档的一些笔记：

性能调优小工具 ONNX GO Live Tool

这玩意儿有俩docker容器来实现支持，一个优化容器和一起模型转换容器。暂时具体不清楚原理，还没来得及看，后面试试。

什么执行单元(Execution Provider, EP)能够提供最好的性能表现

CPU版本的ONNX Runtime提供了完整的算子支持，因此只要编译过的模型基本都能成功运行。一个要注意的点是为了减少编译的二进制包能够足够小，算子只支持常见的数据类型，如果是一些非常见数据类型，请去提交PR。

CUDA版本的算子并不能完全支持，如果模型中有一部分不支持的算子，将会切换到CPU上去计算，这部分的数据切换是有比较大的性能影响。当然也可以contribute或者提交issue。

对于TRT和CUDA的区别，在同设备上TRT会比CUDA有着更好的性能表现，但是这个状况也局限于特定的模型以及算子是被TRT支持。

性能调优的一些建议

• Shared arena based allocator

  通过配置多个session中共享内存区域配置，可以减少内存消耗

• 线程调控

  • 如果编译支持OpenMP，那么使用OpenMP的环境变量来控制预测线程数量。
  • 如果没有OpenMP支持，使用合适的ORT API来进行操控。
  • 当使用并行实行的时候inter op线程并不会受到OpenMP设置的影响，且总是应该使用ORT APIs来进行设置。

• 默认CPU执行单元的相关设置(MLAS)

  默认EP使用了很多旋钮来控制线程数量。举个例子：

  import onnxruntime as rt
  
  sess_options = rt.SessionOptions()
  
  sess_options.intra_op_num_threads = 2
  sess_options.execution_mode = rt.ExecutionMode.ORT_SEQUENTIAL
  sess_options.graph_optimization_level = rt.GraphOptimizationLevel.ORT_ENABLE_ALL
  

  • Thread Count

    • sess_options.intra_op_num_threads = 2 控制了运行模型时的线程数量。

  • Sequential vs Parallel Execution

    • sess_options.execution_mode = rt.ExecutionMode.ORT_SEQUENTIAL 控制了计算图内部的算子是顺序计算还是并行计算，当一个模型含有多个分支的时候，设置为False会有比较大的性能提升。
    • 当sess_options.execution_mode = rt.ExecutionMode.ORT_PARALLEL时(即模型内计算图中的并行)， 你可以设置 sess_options.inter_op_num_threads 来对并行计算的线程数量进行控制。这里注意是inter不是intra，和Thread Count里面的那个不一样。

  • sess_options.graph_optimization_level = rt.GraphOptimizationLevel.ORT_ENABLE_ALL

    图结构优化设置，分为三个level，Basic，Extend和Layout Optimizations。默认所有的优化都是ENABLE。

• MKL_DNN / nGraph执行单元

  这俩玩意儿依赖openmp支持来实现并行化，对于这俩需要使用openmp的环境变量来进行性能调整。

  • OMP_NUM_THREADS=n
    • 控制线程池大小
  • OMP_WAIT_POLICY=PASSIVE / ACTIVE
    • 线程是否是thread spinning模式（线程调度的一种方式）。
    • PASSIVE 吞吐量模式，CPU只有在完成当前任务后被释放。当CPU使用率已经很高了，用这个模式。
    • ACTIVE 永远不会释放CPU，会以一个死循环的方式来检查下一个任务是否已经准备好。当你要低时延，用这个模式。

• IO绑定

  在使用非CPU执行单元时，在执行计算图（调用Run）之前，在目标设备上安排输入和输出的数据内存空间是最有效的。很长一串的内容不去讲，讲一句话话，用过PyTorch么，其实就是在你进行net.forward(data)的时候，先用data.to(torch.device(‘xxx’))把数据拿到目标运算设备上。

  • C++

    Ort::Env env;
    Ort::Session session(env, model_path, session_options);
    Ort::IoBinding io_binding{session};
    auto input_tensor = Ort::Value::CreateTensor(memory_info, input_tensor_values.data(), input_tensor_size, input_node_dims.data(), 4);
    io_binding.BindInput("input1", input_tensor);
    Ort::MemoryInfo output_mem_info{"Cuda", OrtDeviceAllocator, 0,
                                    OrtMemTypeDefault};
    
    // Use this to bind output to a device when the shape is not known in advance. If the shape is known you can use the other overload of this function that takes an Ort::Value as input (IoBinding::BindOutput(const char* name, const Value& value)).
    // This internally calls the BindOutputToDevice C API.
    
    io_binding.BindOutput("output1", output_mem_info);
    session.Run(run_options, io_binding);
    

  • Python

    https://github.com/microsoft/onnxruntime/blob/master/docs/python/inference/api_summary.rst#iobinding

  • C#

    https://github.com/microsoft/onnxruntime/blob/master/csharp/test/Microsoft.ML.OnnxRuntime.Tests/OrtIoBindingAllocationTest.cs

一些Trouble shooting

详见Link。