淺談阿里輕量級的深度神經網絡推理引擎MNN
MNN是一個輕量級的深度神經網絡推理引擎，在端側加載深度神經網絡模型進行推理預測。
作者：開心的派大星
首發：微信公眾號：NeuroMem
轉自：https://github.com/alibaba/MNN/edit/master/README_CN.md
簡介
MNN是一個輕量級的深度神經網絡推理引擎，在端側加載深度神經網絡模型進行推理預測。目前，MNN已經在阿里巴巴的手機淘寶、手機天貓、優酷等20多個App中使用，覆蓋直播、短視頻、搜索推薦、商品圖像搜索、互動營銷、權益發放、安全風控等場景。此外，IoT等場景下也有若干應用。
整體特點
輕量性
- 針對端側設備特點深度定制和裁剪，無任何依賴，可以方便地部署到移動設備和各種嵌入式設備中。
- iOS平臺：armv7+arm64靜態庫大小5MB左右，鏈接生成可執行文件增加大小620KB左右，metallib文件600KB左右。
- Android平臺：so大小400KB左右，OpenCL庫400KB左右，Vulkan庫400KB左右。
通用性
-
支持
Tensorflow、Caffe、ONNX等主流模型文件格式，支持CNN、RNN、GAN等常用網絡。 -
支持86個
TensorflowOp、34個CaffeOp；各計算設備支持的MNN Op數：CPU 71個，Metal 55個，OpenCL 29個，Vulkan 31個。 - 支持iOS 8.0+、Android 4.3+和具有POSIX接口的嵌入式設備。
- 支持異構設備混合計算，目前支持CPU和GPU，可以動態導入GPU Op插件，替代CPU Op的實現。
高性能
- 不依賴任何第三方計算庫，依靠大量手寫匯編實現核心運算，充分發揮ARM CPU的算力。
- iOS設備上可以開啟GPU加速（Metal），常用模型上快于蘋果原生的CoreML。
-
Android上提供了
OpenCL、Vulkan、OpenGL三套方案，盡可能多地滿足設備需求，針對主流GPU（Adreno和Mali）做了深度調優。 - 卷積、轉置卷積算法高效穩定，對于任意形狀的卷積均能高效運行，廣泛運用了 Winograd 卷積算法，對3x3 -> 7x7之類的對稱卷積有高效的實現。
- 針對ARM v8.2的新架構額外作了優化，新設備可利用半精度計算的特性進一步提速。
易用性
- 有高效的圖像處理模塊，覆蓋常見的形變、轉換等需求，一般情況下，無需額外引入libyuv或opencv庫處理圖像。
- 支持回調機制，可以在網絡運行中插入回調，提取數據或者控制運行走向。
- 支持只運行網絡中的一部分，或者指定CPU和GPU間并行運行。
架構設計
MNN可以分為Converter和Interpreter兩部分。
Converter由Frontends和Graph Optimize構成。前者負責支持不同的訓練框架，MNN當前支持Tensorflow(Lite)、Caffe和ONNX(PyTorch/MXNet的模型可先轉為ONNX模型再轉到MNN)；后者通過算子融合、算子替代、布局調整等方式優化圖。
Interpreter由Engine和Backends構成。前者負責模型的加載、計算圖的調度；后者包含各計算設備下的內存分配、Op實現。在Engine和Backends中，MNN應用了多種優化方案，包括在卷積和反卷積中應用Winograd算法、在矩陣乘法中應用Strassen算法、低精度計算、Neon優化、手寫匯編、多線程優化、內存復用、異構計算等。
開始使用
工具
如何修改
如何使用Python
交流與反饋
License
Apache 2.0
致謝
MNN參與人員：淘寶技術部、搜索工程團隊、達摩院團隊、優酷等集團員工。
MNN參考、借鑒了下列項目：
- Caffe
- flatbuffer
- gemmlowp
- Google Vulkan demo
- Halide
- Mace
- ONNX
- protobuffer
- skia
- Tensorflow
- ncnn
- paddle-mobile
- stb
- rapidjson
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審核編輯：符乾江
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