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回顧馭勢(shì)聯(lián)合新加坡國(guó)立大學(xué)推出東風(fēng)網(wǎng)絡(luò)的理解

VtWH_馭勢(shì)未 ? 來(lái)源:djl ? 2019-09-19 11:02 ? 次閱讀

給定目標(biāo)硬件,如何確定最優(yōu)的速度-精度折衷邊界?換言之:給定推斷延時(shí)的限制,模型能達(dá)到的最高精度是多少?給定精度要求,模型所需的最短延時(shí)是多少?

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為此,馭勢(shì)科技AI研究院聯(lián)合新加坡國(guó)立大學(xué)提出了偏序關(guān)系剪枝(Partial Order Pruning)方法,直接考慮模型在目標(biāo)硬件上的延時(shí),利用偏序關(guān)系假設(shè)對(duì)搜索空間進(jìn)行剪枝,平衡模型的寬度與深度,以提高速度-精度折衷的邊界。應(yīng)用該方法所得的東風(fēng)(DF)骨干網(wǎng)絡(luò),取得了目標(biāo)硬件(TX2)上的最優(yōu)速度-精度折衷。應(yīng)用該方法于語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò)Decoder的結(jié)構(gòu)搜索,所得的東風(fēng)分割網(wǎng)絡(luò)(DF-Seg)也取得了TX2/1080Ti上最優(yōu)的速度-精度折衷。

在實(shí)際運(yùn)用當(dāng)中,具備多重實(shí)用價(jià)值,主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面:

(一)DF/DF-Seg網(wǎng)絡(luò)的實(shí)用價(jià)值

(1)DF網(wǎng)絡(luò)取得了目標(biāo)硬件(TX2)上最優(yōu)的速度-精度折衷。

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(2)DF網(wǎng)絡(luò)節(jié)約顯存。以DF2A網(wǎng)絡(luò)為例,其精度介于ResNet50/101之間,而僅需1/3至1/2的顯存(以BVLC Caffe測(cè)試)。

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(3)DF網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,僅使用基本的殘差模塊,相當(dāng)于更“精耕細(xì)作”的ResNet。

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(4)DF-Seg網(wǎng)絡(luò)是TX2/1080Ti/Titan X(Maxwell)上速度-精度折衷最好的分割網(wǎng)絡(luò)。

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省時(shí)間、省顯存、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,使得DF/DF-Seg網(wǎng)絡(luò)有助于在嵌入式設(shè)備TX2上部署高精度、低延時(shí)、多路圖像并行處理的CNN模型;有助于高端GPU上的視頻處理、大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)處理等任務(wù)的部署;有助于科研人員,尤其是計(jì)算資源不足的科研人員,節(jié)省計(jì)算資源,實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的算法。

(二)偏序關(guān)系剪枝算法的實(shí)用價(jià)值

DF網(wǎng)絡(luò)更適合GPU平臺(tái),我們也利用偏序關(guān)系剪枝算法,在驍龍845 CPU平臺(tái)上進(jìn)行了骨干網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與分割網(wǎng)絡(luò)Decoder結(jié)構(gòu)的搜索,所得語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò)得到了目前CPU平臺(tái)上最好速度-精度折衷。

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以下為該論文內(nèi)容翻譯:

一、偏序關(guān)系剪枝算法

(一)搜索空間設(shè)計(jì)與模型結(jié)構(gòu)編碼

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圖2(a)為本文的模型搜索空間,圖2(b)為本文使用的殘差模塊結(jié)構(gòu)。網(wǎng)絡(luò)由6個(gè)Stage構(gòu)成,Stage1~5均通過(guò)設(shè)步長(zhǎng)為2降低輸入特征的分辨率,Stage6通過(guò)全局池化與全連接層產(chǎn)生分類結(jié)果。本文的模型搜索不搜索基本模塊的結(jié)構(gòu),而是在基本殘差模塊的基礎(chǔ)上,對(duì)網(wǎng)絡(luò)整體的寬度與深度進(jìn)行平衡。在Stage3~5,模型分別包含L/M/N個(gè)殘差模塊,Stage s中的第i個(gè)殘差模塊的寬度記為,因此本文將一個(gè)結(jié)構(gòu)表示為:

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(二)模型延時(shí)估計(jì)與子搜索空間

圖2(a)所表達(dá)的搜索空間記為s,實(shí)踐中我們僅關(guān)心延時(shí)在中的子集,即。為估計(jì)各網(wǎng)絡(luò)的延時(shí),我們使用TensorRT提供的性能分析工具,在目標(biāo)硬件TX2上,測(cè)量了不同的殘差模塊所需的延時(shí),并建立一個(gè)查找表

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。這里,分別是輸入輸出特征的通道數(shù),而

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是相應(yīng)的空間尺寸。利用該查找表將各殘差模塊延時(shí)進(jìn)行加和記為對(duì)一個(gè)網(wǎng)絡(luò)延時(shí)的估計(jì)。在圖3(a)中,我們對(duì)若干網(wǎng)絡(luò)的估計(jì)延時(shí)與實(shí)際延時(shí)進(jìn)行了比較,可見估計(jì)延時(shí)與實(shí)際延時(shí)基本一致。

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(三)偏序關(guān)系假設(shè)

我們借用集合論中的偏序(Partial Order)關(guān)系來(lái)描述模型結(jié)構(gòu)之間的聯(lián)系:集合中的元素為不同的模型結(jié)構(gòu)(見圖2(a)),集合中的二元關(guān)系定義為:若x比y更淺且更窄,則稱x是y的前序,記為。如此,整個(gè)搜索空間中的模型結(jié)構(gòu)就滿足了嚴(yán)格偏序關(guān)系,包括反自反性、反對(duì)稱行、傳遞性。圖4給出了若干模型結(jié)構(gòu)間偏序關(guān)系的示意圖。偏序關(guān)系假設(shè)為:若x是y的前序(意味著x比y更淺且更窄),則x的速度更快,精度更低。這可以寫為:

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在圖3(b)中,我們基于已訓(xùn)練的模型,對(duì)偏序關(guān)系假設(shè)的合理性進(jìn)行了驗(yàn)證,其中,

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,

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??梢姡诒緦?shí)驗(yàn)所關(guān)心的模型子空間中,偏序關(guān)系假設(shè)是合理的。

(四)偏序關(guān)系剪枝

基于偏序關(guān)系假設(shè),我們可以在模型搜索中對(duì)搜索空間進(jìn)行剪枝。圖5是該剪枝過(guò)程的一個(gè)示意圖。集合為已訓(xùn)練的模型結(jié)構(gòu),集合中的模型代表了當(dāng)前迭代中所能達(dá)到的最優(yōu)速度-精度折衷邊界。對(duì)于一個(gè)非邊界模型

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,其任意前序模型

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,應(yīng)有:

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而我們已有速度-精度折衷更好的邊界點(diǎn):

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因此w的部分前序元素,延時(shí)將比高,而精度將比低,也即處于圖5的陰影部分。這些中的模型結(jié)構(gòu)無(wú)法提供更好的速度-精度折衷,可以據(jù)此對(duì)搜索空間進(jìn)行剪枝:。如此反復(fù)迭代,在迭代中不斷對(duì)搜索空間進(jìn)行剪枝,直至速度-精度折衷的邊界趨于穩(wěn)定,如算法1所描述。

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(五)語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò)的Decoder設(shè)計(jì)

本文中語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)如圖6所示,在Stage 5中加入了pyramid pooling module,使用圖6(b)所示的Fusion node融合不同分辨率的特征,其中Channel Controller(CC)為1x1卷積,用以控制Decoder在不同分辨率下的寬度。不同的,構(gòu)成了不同復(fù)雜度的Decoder結(jié)構(gòu)。這些Decoder結(jié)構(gòu)之間也存在著偏序關(guān)系假設(shè),因此也可以使用偏序關(guān)系剪枝算法對(duì)搜索空間進(jìn)行剪枝。

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二、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

(一)TX2上的骨干網(wǎng)絡(luò)搜索

我們?cè)赥X2上進(jìn)行骨干網(wǎng)絡(luò)的搜索,最終選取3個(gè)最有代表性的網(wǎng)絡(luò),記為3個(gè)東風(fēng)(DF)骨干網(wǎng)絡(luò)。如圖7與表1所示,DF網(wǎng)絡(luò)取得了TX2上最好的速度-精度折衷。

DF1網(wǎng)絡(luò)FLOPs明顯高于MobileNet于ShuffleNet等,但在TX2上實(shí)際延時(shí)更低。這是因?yàn)镕LOPs作為間接指標(biāo),僅考慮了浮點(diǎn)計(jì)算量而沒(méi)有考慮內(nèi)存訪問(wèn)的延時(shí)。以ShuffleNetV2與DF1為例,其內(nèi)存訪問(wèn)代價(jià)(也即中間層的特征),分別為4.9M與2.9M。

NASNet與PNASNet在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索中均未考慮模型延時(shí),所得模型結(jié)構(gòu)復(fù)雜,內(nèi)存訪問(wèn)量大,實(shí)際延時(shí)較高。有一些同期工作(ProxylessNAS/FBNet)也在模型搜索中考慮了模型延時(shí),DF網(wǎng)絡(luò)在速度-精度折衷上也優(yōu)于這些模型。這是因?yàn)椋阂?、這些模型未針對(duì)TX2平臺(tái)進(jìn)行模型搜索;二、這些網(wǎng)絡(luò)均基于MobileNetV2的inverted bottleneck模塊,相比本文使用的殘差模塊,內(nèi)存訪問(wèn)量更高。

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(二)TX2/1080Ti上的Decoder網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索

基于TX2上搜索的東風(fēng)骨干網(wǎng)絡(luò),我們也在TX2/1080Ti上分別進(jìn)行了Decoder結(jié)構(gòu)搜索。如表3所示,東風(fēng)分割網(wǎng)絡(luò)(DF-Seg)是目前1080Ti上速度-精度折衷最好的語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò)。DF-Seg網(wǎng)絡(luò)的速度(FPS)與精度(mIoU)均在1024x2048的分辨率下,使用TensorRT提供的性能分析工具在1080Ti上進(jìn)行測(cè)試。為與ICNet公平對(duì)比,在FPS(Caffe)欄中使用“Caffe Time”工具,在Titan X(Maxwell)上進(jìn)行速度測(cè)試。表4與表5分別為Titan X(Maxwell)/TX2上的速度測(cè)試,DF-Seg的速度大幅優(yōu)于現(xiàn)有結(jié)果,能夠在TX2上實(shí)現(xiàn)對(duì)720P分辨率圖像的30FPS的語(yǔ)義分割。

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    比亞迪騰勢(shì)D9登陸新加坡,正式進(jìn)軍右舵國(guó)家市場(chǎng)

    10月11日最新消息,比亞迪騰勢(shì)汽車于昨日在新加坡市場(chǎng)正式亮相,標(biāo)志著其正式進(jìn)軍右舵駕駛國(guó)家。   昨日,右舵版騰勢(shì)D9在新加坡正式發(fā)布,其售價(jià)區(qū)間為296,888新元至341,
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    中科數(shù)受邀出席中國(guó)科學(xué)院大學(xué)校友論壇

    近日,第五屆中國(guó)科學(xué)院大學(xué)校友創(chuàng)新論壇正式舉行,本次論壇聚焦科技前沿領(lǐng)域,旨在搭建高端對(duì)話平臺(tái),促進(jìn)產(chǎn)學(xué)研深度融合。在大算力時(shí)代——AI技術(shù)前沿沙龍上,中科數(shù)高級(jí)副總裁、CTO盧文巖博士受邀
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    中科數(shù)分析DPU在云原生網(wǎng)絡(luò)與智算網(wǎng)絡(luò)中的實(shí)際應(yīng)用

    CCF Chip 2024,精彩不能停!7月21日下午,中科數(shù)在第二屆中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)(CCF)芯片大會(huì)的“數(shù)專屬時(shí)刻”仍在繼續(xù),數(shù)組織承辦“DPU技術(shù)趨勢(shì)和應(yīng)用——DPU在云原生與智算網(wǎng)
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    同星智能贊北京理工大學(xué)東風(fēng)日產(chǎn)方程式賽車隊(duì)(BITFSAE)

    BITFSAE東風(fēng)日產(chǎn)方程式賽車隊(duì)北京理工大學(xué)東風(fēng)日產(chǎn)方程式賽車隊(duì)(BITFSAE)成立于2009年,是一支由賽車技術(shù)興趣愛好者及汽車相關(guān)專業(yè)人才組成的學(xué)生科技創(chuàng)新隊(duì)伍,連續(xù)13年參加中國(guó)汽車
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    同星智能贊北京理工<b class='flag-5'>大學(xué)</b><b class='flag-5'>東風(fēng)</b>日產(chǎn)方程式賽車隊(duì)(BITFSAE)
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