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【机器学习】浅谈 模型大小与推理速度

2024-02-01 00:26:05阅读 2

目录

一、前言

二、常用模型大小评估指标 

2.1 计算量

2.2 参数量

2.3 访存量

2.4 内存占用

2.5 小结

三、计算量越小,模型推理就越快吗?

3.1 计算密度与 RoofLine 模型

3.2 计算密集型算子与访存密集型算子

3.3 推理时间 

3.4 小结

四、影响模型推理性能的其他因素

4.1 硬件限制对性能上界的影响

4.2 系统环境对性能的影响 

4.3 软件实现对性能的影响

4.4 小结

五、面向推理速度的模型设计建议

六、结语


一、前言

        当年实习做算法时,主管给的第一个任务就是「把一个大的分割模型砍成一个小的」。当时并不理解模型「大」「小」的真正含义,就简单地选取 计算量 作为评价指标,疯狂砍计算量(backbone 换 MobileNet/ShuffleNet、Conv 换成 DepthWise Conv、以及一些奇奇怪怪的融合结构等等),把模型计算量砍了将近 10 倍,结果一部署发现速度并没有快多少,反而是把最初的 ResNet 简单砍掉几个 block 效果更好。

        也是从那时起接触了访存量、流水线、RoofLine 模型等概念,对模型推理速度的问题产生了兴趣,从此踏上了深度学习推理优化的不归路。

        如今做推理优化和 HPC 已经有一段时间了,还是偶尔能回想起当年不懂推理时设计的与硬件严重不匹配的模型。此外在工作中跟研究员沟通时,也会发现部分研究员对模型大小和模型推理速度的关系不太了解,设计出一些很难发挥硬件计算能力的模型结构。因此在这里对一些用于评价模型大小的指标 —— 计算量、参数量、访存量、内存占用 等指标进行详细探讨,分析这些指标会对模型的部署推理产生何种影响,详细讨论计算量和访存量对模型推理速度的影响,并给出不同硬件架构下设计高效网络结构的一些建议。

        本文不仅仅是为了给出网络的设计建议,更是希望能够有效传达性能优化的基础理论知识,以及性能分析的基本思路,帮助各位同学减少 网络设计与部署之间的 gap,更高效的完成网络设计与部署工作。


二、常用模型大小评估指标 

        目前常用于评价模型大小的指标有:计算量、参数量、访存量、内存占用 等,这些指标从不同维度评价了模型的大小。

2.1 计算量

        计算量 可谓是评价模型大小最常用的指标了,很多论文在跟 baseline 进行比较时,都会把计算量作为重要的比较依据。

        计算量是 模型所需的计算次数,反映了模型对硬件计算单元的需求。计算量一般用 OPs (Operations) ,即计算次数来表示。由于最常用的数据格式为 float32,因此也常常被写作 FLOPs (Floating Point Operations),即 浮点计算次数

        模型的整体计算量等于模型中每个算子的计算量之和。而每个算子的计算量计算方法各不一致。例如对于 Element-wise Sum 来讲,两个大小均为 (N, C, H, W) 的 Tensor 相加,计算量就是 N × C × H × W;而对于卷积来说,计算量公式为 (乘和加各算一次故 × 2) :

        PyTorch 有不少工具可计算模型计算量,但它们 可能会遗漏一些算子的计算量,将其计算量算成 0,从而导致统计计算量跟实际计算量略有偏差,不过大多数情况下这些偏差影响不大。


2.2 参数量

        早期的论文也很喜欢用参数量来评价模型大小。

        参数量 是 模型中的参数的总和,跟 模型在磁盘中所需的空间大小直接相关。对于 CNN 来说,参数主要由 Conv/FC 层的 Weight 构成,当然其他的一些算子也有参数,不过一般忽略不计了。

        参数量往往是被算作访存量的一部分,因此参数量不直接影响模型推理性能。但是参数量一方面会 影响内存占用,另一方面也会 影响程序初始化的时间。 

        参数量会 直接影响软件包的大小。当软件包大小是很重要的指标时,参数量至关重要,例如手机 APP 场景,往往对 APK 包的大小有比较严格的限制;此外有些嵌入式设备的 Flash 空间很小,如果模型磁盘所需空间很大的话,可能会放不下,因此也会对参数量有所要求。

        除了在 设计模型时减少参数量 外,还可以通过 压缩模型 的方式降低软件包大小。例如 Caffe 和 ONNX 采用的 Protobuf 就会对模型进行高效的编码压缩。不过压缩模型会带来解压缩开销,会一定程度增加程序初始化的时间。


2.3 访存量

        访存量往往是最容易忽视的评价指标,但其实是现在的计算架构中对性能影响极大的指标。

        访存量 是 模型计算时所需访问存储单元的字节大小反映了模型对存储单元带宽的需求。访存量一般用 Bytes (或者 KB/MB/GB) 来表示,即 模型计算到底需要存/取多少 Bytes 的数据

        和计算量一样,模型整体访存量等于模型各个算子的访存量之和。对于 Element-wise Sum 来讲,两个大小均为 (N, C, H, W) 的 Tensor 相加,访存量是 (2+1) × N × C × H × W × sizeof(data_type),其中 2 代表读两个 Tensor,1 代表写一个 Tensor;而对于卷积来说,访存量公式为:

        访存量对模型的推理速度 至关重要,设计模型时需要予以关注。


2.4 内存占用

        内存占用 是指 模型运行时,所占用的内存/显存大小。一般有工程意义的是 最大内存占用,当然有的场景下会使用 平均内存占用。这里要注意的是,内存占用 ≠ 访存量

        内存占用在论文里不常用,主要原因是其大小除了受 模型本身 影响外,还受 软件实现 的影响。例如有的框架为了保证推理速度,会将模型中每一个 Tensor 所需的内存都提前分配好,因此内存占用为网络所有 Tensor 大小的总和;但更多的框架会提供 lite 内存模式,即动态为 Tensor 分配内存,以最大程度节省内存占用 (当然可能会牺牲一部分性能)。

        和参数量一样,内存占用不会直接影响推理速度,往往算作访存量的一部分。但在同一平台上有多个任务并发的环境下,如推理服务器、车载平台、手机 APP,往往要求内存占用可控。可控一方面是指内存/显存占用量,如果占用太多,其他任务就无法在平台上运行;另一方面是指内存/显存的占用量不会大幅波动,影响其他任务的可用性。


2.5 小结

        计算量、参数量、访存量、内存占用从不同维度定义了模型的大小,应根据不同的场合选用合适的指标进行评价。

        模型推理速度不单单受模型计算量的影响,也与访存量和一些其他因素息息相关。下文将详细讨论影响模型推理速度的因素。


三、计算量越小,模型推理就越快吗?

        答案是否定的。

        实际上计算量和实际的推理速度之间没有直接的因果关系。计算量仅能作为模型推理速度的一个参考依据

        模型在特定硬件上的推理速度,除了受计算量影响外,还会受访存量、硬件特性、软件实现、系统环境等诸多因素影响,呈现出复杂的特性因此,在手头有硬件且测试方便的情况下,实测是最准确的性能评估方式

        在设计网络结构时,如果有实测的条件,建议在模型迭代早期对性能也进行测试。一些 NAS 的方法也会对搜索出来的网络结构进行测速,或者干脆对硬件速度进行了建模,也作为初期搜索的重要参数。这种方法设计出来的网络在后期部署时,会极大减少因性能问题迭代优化的时间和人力开销。

        此处将讨论影响模型在硬件上推理速度的一些因素,一方面希望可以帮助手动/自动设计网络结构的同学更快的设计更高效的网络结构,另一方面希望当模型部署时性能出现问题时能够为大家提供分析原因的思路。

        这一问题将从如下 3 个点进行讨论:

  • 计算密度与 RoofLine 模型
  • 计算密集型算子与访存密集型算子
  • 推理时间

3.1 计算密度与 RoofLine 模型

        计算密度 是指一个程序在单位访存量下所需的计算量,单位是 FLOPs/Byte。其计算公式很简单,很多教材、资料里也称之为 计算访存比,用于反映一个程序相对于访存来说计算的密集程度:

        RoofLine 模型 是一个用于评估程序在硬件上能达到的 性能上界 的模型,可用下图表示:

         当程序的 计算密度I 较小时,程序访存多而计算少,性能受内存带宽限制,称为 访存密集型程序,即图中橙色区域。在此区域的 程序性能上界=计算密度×内存带宽,表现为图中的斜线,其中斜率为内存带宽的大小。计算密度越大,程序所能达到的速度上界越高,但使用的内存带宽始终为最大值。

        反之如果计算密度I较大,程序性能受 硬件最大计算峰值(下文简称为 算力)限制,称为 计算密集型程序,即图中蓝色区域。此时 性能上界=硬件算力,表现为图中的横线。此时计算速度不受计算密度影响,但计算密度越大,所需内存带宽就越少。

        在两条线的交点处,计算速度和内存带宽同时到达最大值。

        在不同设备上,同一个程序的性质可能发生变化。例如上图中的程序 2,在算力稍弱的设备 2 上属于计算密集型程序,而在算力较强的设备 1 上就属于访存密集型程序了。如果想要充分发挥设备1的性能,应当适当加大程序的计算密度(比如到程序 3 的位置)。


3.2 计算密集型算子与访存密集型算子

        网络中的算子可以根据计算密度进行分类。一般来讲,Conv、FC、Deconv 算子属于计算密集型算子;ReLU、EltWise Add、Concat 等属于访存密集型算子。

        同一个算子也会因参数的不同而导致计算密度变化,甚至改变性质,比如在其他参数不变的前提下,增大 Conv 的 group,或者减小 Conv 的 input channel 都会减小计算密度。

        举个栗子,对于不同参数的卷积,计算密度如下:

        可以看到,不同参数下卷积算子的计算密度有很大的差异。第 4 个算子 Depthwise Conv 计算密度仅有 2.346,在当下的很多设备上都属于访存密集型算子。

        算子的计算密度越大,约有可能提升硬件的计算效率,充分发挥硬件性能。我们以一个 Intel X86 服务器平台为例(10980 XE)。该平台 CPU 频率为 4.5 GHz,我们以 16 核为例,其理论 FP32 算力为 4.608 TFLOPs/s,内存带宽理论值为 96 GB/s。在此平台上的 RoofLine 模型为:

Intel 10980 XE 16 核 RoofLine 模型,以及各个算子的计算密度与性能

        该平台「拐点」的计算密度为 48,计算较为密集的 OP1 和 OP2 处在计算密集区,能够达到平台的算力峰值;而 OP3 和 OP4 处在访存密集区,受内存带宽限制不能到达算力峰值,尤其是 OP4,由于计算访存比过低,计算效率仅有可怜的 4.9%,计算效率并不高。


3.3 推理时间 

        这里涉及到一个 gap,很多部署的同学们更喜欢谈「计算效率」,而实际上算法同学真正关心的点是「推理时间」,导致两者在对接的时候经常会出现一些 misleading。因此此处单独开一节来探讨一下「推理时间」的评估方法。

        其实也很简单,按照 RoofLine 模型,我们很容易就能得到算子实际的执行时间:

         这是一个分段函数,拆开来可得:

        一句话总结:对于访存密集型算子,推理时间跟访存量呈线性关系,而对于计算密集型算子,推理时间跟计算量呈线性关系。

        讲到这里,我们就能初步回答本章一开始的问题了:

        按照 RoofLine 模型,在计算密集区,计算量越小,确实推理时间越小。但是在访存密集区,计算量与推理时间没关系,真正起作用的是访存量,访存量越小,推理的时间才越快。在全局上,计算量和推理时间并非具有线性关系。

        上一节中,OP4 虽然计算效率很低,但由于访存量也很低,因此其实推理速度还是快于其他几个 OP 的。但是我们可以观察到,其计算量虽然只有 OP1 的 1/130,但是推理时间仅降低到了 1/6,两者并非是线性关系(也是当年我把模型减到 1/10 计算量,但其实没快多少的原因)。

        再举两个例子强化一下,首先看这两个卷积,他们的计算量差不多,但是因为都在访存密集区,OP3 的访存量远低于 OP5,其推理也更快:

        下面这个栗子更明显,OP5 和 OP6 的区别仅仅是一个是 DepthWise Conv,一个是普通 Conv,其他参数没有变化。按照我们之前的直观感受,Conv 换成 DepthWise Conv 应该会更快,但实际上两者的推理时间是差不多的(这组参数也是当年我用过的(手动捂脸):


3.4 小结

        从上面的讨论中我们可以看出:

        计算量并不能单独用来评估模型的推理时间,还必须结合硬件特性(算力&带宽),以及访存量来进行综合评估。并非是计算量越低模型推理越快。在评价模型大小时,也建议加上访存量作为重要的评价指标。

        需强调的是:不同的硬件平台峰值算力和内存带宽不同,导致同一个模型在平台 1 上可能是计算密集的,在平台 2 上可能就变成了访存密集的。例如上文提到的 Intel X86 平台,「拐点」值为 48,而 NVIDIA V100「拐点」值为 173.6,上文举的例子在 V100 平台上仅有 OP2 落在了计算密集区,剩下的全部是访存密集的。因此,同样的模型在不同平台上性质可能会发生改变,需要具体情况具体分析。

        我们很难给出一个通用性的结论,究其原因是 RoofLine 模型本身是一个非线性模型。这里必须要强调一点的是 —— 除了峰值算力和内存带宽之外,还有硬件限制、系统环境、软件实现等诸多因素会影响程序的实际性能,使得其非线性特性更加严重。因此 RoofLine 模型仅仅只能提供一个性能上界的评估方式,并不代表能够达到的实际性能。实际性能最准确的测量方式只有真机实测。

        RoofLine 模型更重要的是提供了一种分析性能的思想,即计算密集型程序更多的受限于硬件算力,而访存密集型程序更多的受限于硬件内存带宽。在理解这一点的基础上设计网络结构,并分析网络的性能,将更有理论参考。不会再对「计算量减半,为啥推理时间没变」这种问题抱有疑问了(说的就是我)

        下文将对 RoofLine 模型的一些限制进行讨论,分析哪些因素将以何种方式影响程序,使得其到达不了 RoofLine 模型估计的性能上界。


四、影响模型推理性能的其他因素

        RoofLine 模型可以用来评估程序的性能上界,但是实际能达到的性能还会受到硬件限制、系统环境、软件实现等诸多因素的影响,距离性能上界有一定距离。本章将对这些影响因素进行分析。


4.1 硬件限制对性能上界的影响

        前面 RoofLine 模型使用的峰值算力及内存带宽,是根据纸面数据计算得到的,是理论上的最大值。但在实际情况下,硬件会因为种种原因,无法达到这个理论值。因此建议大家对硬件进行micro-benchmark,以获取硬件的真实性能上限。

        以上文的 Intel X86 CPU 为例,我们之前计算的 avx512 理论算力为 4.608 TFLOPs/s,但这个数值的前提是频率能维持在 4.5 GHz。然而实际上在使用 16 核跑 avx512 指令时,CPU 频率会下降到约 2.9 GHz,此时理论算力仅剩下 2.96 TFLOPs/s,而实测值仅有 2.86 TFLOPs/s。

        除了频率之外,有些芯片可能会因为一些设计上或实现上的原因,导致在实际使用时达不到理论峰值。比如一些低端芯片不支持多发射、不支持乱序执行、采用了阻塞式 Cache 等等,一些芯片甚至会有一些性能 bug,导致在实际使用时几乎到达不了理论峰值(这里我个人倾向于把这些原因归结为硬件限制带来的损失)。

        内存同理,该平台理论带宽为 96GB/s,但实测下来最高读带宽仅有 74 GB/s,仅能到达理论带宽的 77%。

        我们可以得到修正后的 RoofLine 模型,图中蓝色填充部分反映了因实际算力和内存带宽达到不了理论值而造成的损失:

修正了实测峰值算力和内存带宽后的 RoofLine 模型,蓝色填充部分为硬件限制带来的损失

        修正后的模型「拐点」发生了变化,因此算子的性质也会发生变化。建议拿到硬件后对硬件进行 micro-benchmark,这里推荐两个测试工具:

        一个是高叔叔写的《浮点峰值测试方法》的文章,最后有 GitHub 链接,大家可以 clone 下来测试硬件峰值:https://zhuanlan.zhihu.com/p/28226956

        还有一个是 stream 测试工具,可以用于测试内存带宽:https://www.cs.virginia.edu/stream/


4.2 系统环境对性能的影响 

        除非程序运行在裸机中,否则操作系统一定会对性能上界产生一定影响,比如操作系统在多核间的调度损失、操作系统的内存管理带来的损失、操作系统本身占用的运算资源等等。

        对于一般的深度学习推理任务而言,现代操作系统对性能的影响并不是特别明显。但是在一些特殊情况下,也会带来严重的性能损失。我这里将会举两个例子:

        一个是 Android 系统在大小核上的调度,一旦程序在 CPU 上的占用率不足(比如是周期工作的任务),则有可能被 Android 调度到小核上,带来性能损失。

        另一个例子是内存缺页。在 Linux 系统上,当向系统申请内存页后,系统只是返回了虚拟页,等到程序实际使用虚拟页时,才会通过触发缺页异常的方式,进入操作系统内核分配物理页,这一过程会严重降低性能。

        好在这些问题可以通过软件进行一部分弥补,例如调度问题可以使用绑核来解决,缺页问题可以通过绑定物理页(需要内核态)或内存池来解决。因此操作系统带来的影响是可控的。

        除了操作系统带来的影响,系统中运行的其他进程也会对当前进程造成影响。比如一个系统中运行了多个深度学习实例,或者系统后台一些 APP 自启动了等等。这些进程都会占用核心算力和内存带宽,造成当前进程性能损失。

        这往往会导致在工程测试环境下性能达标的模型,在实际部署时性能下降。因此,必须关注工程测试环境和实际部署系统环境的差异。如有条件,最好在实际部署环境下进行测试。


4.3 软件实现对性能的影响

        除了硬件限制和系统环境外,一个任务的软件实现好坏对性能有着重大的影响。

        例如对于同样的矩阵操作任务,使用 python 写的多重 for 循环,和用 numpy 高度优化过的矩阵操作函数,性能可以差出 1~2 个数量级。

        对于深度学习模型推理而言,推理框架对模型性能的影响主要体现在:是否充分利用了硬件的流水线资源、是否高效利用了硬件中的缓存、是否采用了时间复杂度更低的算法、是否解决了操作系统带来的性能损失(如上文的调度问题和内存缺页问题)、是否进行了正确高效的图优化等等。

        由于影响因素很多,因此软件对性能的影响往往呈现出很强的非线性,导致在评估性能时很难给出一些普适性的结论,很多时候只能具体情况具体分析。(有的时候甚至有点玄学)

        例如同样计算量的向量四则运算和超越函数,后者往往会慢于前者的原因是很多硬件不支持超越函数的 SIMD 指令;再比如空洞卷积(dilated Conv)性能会弱于普通卷积的原因是前者对访存的利用不如后者高效等等。

        在软件实现的影响下,RoofLine 模型的上界再次下降,达到图中的红线(真实的非线性可能会比我随手画的要复杂的多):

RoofLine 模型各种性能损失示意图,图中曲线不代表真实比例

        因此,在评估或分析深度学习推理性能时,简单的计算量/访存量指标是完全不够的,只能做个性能上界参考。实际能达到的性能其实还要关注很多很多因素,例如算子的访存模式、数据排布、是否能够进行图融合、是否有精度可接受的低时间复杂度算法、算法并行度是否充足、各种运算的比例等等因素。

        这些因素对于算法同学而言可能过于复杂,并不需要掌握。但如果所在的公司/部门有交流的机会的话,可以跟部署/优化的同学针对模型结构和算子进行探讨,以获取性能优化的建议。

        这里可以一些一般性的结论,仅供参考:

  • 对于一些访存非常密集且访存 pattern 连续的算子,如 Concat、Eltwise Sum、ReLU、LeakyReLU、ReflectionPad 等,在 Tensor 数据量很大的情况下,软件实现的损失会非常小,正常情况下基本都能达到内存带宽实测上限;如果框架采用了融合策略的话,基本可以达到 0 开销;
  • 对于 Conv/FC/Deconv 等算子,在计算密度很高的情况下,大多数框架是能够很接近算力峰值的。但对于计算密度不是特别高的 case,不同框架的表现不一,需要实测才能确定。不过从大趋势而言,都是计算密度越高,硬件的利用率越高的;
  • 尽量使用常用的算子参数,例如 Conv 尽量使用 3x3_s1/s2,1x1_s1/s2 等,这些常用参数往往会被特殊优化,性能更好。

4.4 小结

        RoofLine 模型仅能用于估计模型所能达到的性能上界,而实际部署时,还会受硬件限制、系统环境、软件实现等因素的影响,导致无法达到 RoofLine 模型所定义的性能上界。

        此外,由于这些因素往往会导致性能曲线有较强的非线性,理论分析和实测会有一定差距,有时这些因素会严重影响性能曲线,甚至会导致算子的性质发生变化。因此本节讨论的内容只是提供一些分析的思路与技巧,实测始终是最准确的性能评估方式。


五、面向推理速度的模型设计建议

        前面讨论了很多,其实最实用的还是「怎么设计模型能够达到更快的推理速度」。

        在给出我的个人建议之前,首先要先声明的是:由于不同硬件、不同环境、不同框架的差异会很大,这些建议可能并不是在所有条件下都适用。在设计算法或性能测试遇到疑问时,建议咨询部署/优化的同学。

        废话不多说,以下是一些个人建议:

        方法论建议

  • 了解目标硬件的峰值算力和内存带宽,最好是实测值,用于指导网络设计和算子参数选择;
  • 明确测试环境和实际部署环境的差异,最好能够在实际部署环境下测试性能,或者在测试环境下模拟实际部署环境;
  • 针对不同的硬件平台,可以设计不同计算密度的网络,以在各个平台上充分发挥硬件计算能力(虽然工作量可能会翻好几倍 
  • 除使用计算量来表示/对比模型大小外,建议引入访存量、特定平台执行时间,来综合反映模型大小;
  • 实测是最准确的性能评估方式,如果有条件快速实测的话,建议以实测与理论分析相结合的方式设计并迭代网络;
  • 遇到性能问题时,可以逐层 profiling,并与部署/优化同学保持紧密沟通,具体问题具体分析(适当了解一下计算相关理论的话,可以更高效的沟通)。

        网络设计建议

  • 对于低算力平台(CPU、低端 GPU 等),模型很容易受限于硬件计算能力,因此可以采用计算量低的网络来降低推理时间;
  • 对于高算力平台(GPU、DSP 等),一味降低计算量来降低推理时间就并不可取了,往往更需要关注访存量。单纯降低计算量,很容易导致网络落到硬件的访存密集区,导致推理时间与计算量不成线性关系,反而跟访存量呈强相关(而这类硬件往往内存弱于计算)。相对于低计算密度网络而言,高计算密度网络有可能因为硬件效率更高,耗时不变乃至于更短;
  • 面向推理性能设计网络结构时,尽量采用经典结构,大部分框架会对这类结构进行图优化,能够有效减少计算量与访存量。例如 Conv->BN->ReLU 就会融合成一个算子,但 Conv->ReLU->BN 就无法直接融合 BN 层;
  • 算子的参数尽量使用常用配置,如 Conv 尽量使用 3x3_s1/s2、1x1_s1/s2 等,软件会对这些特殊参数做特殊优化;
  • CNN 网络 channel 数尽量选择 4/8/16/32 的幂次,很多框架的很多算子实现在这样的 channel 数下效果更好(具体用多少不同平台不同框架不太一样);
  • 框架除了计算耗时外,也处理网络拓扑、内存池、线程池等开销,这些开销跟网络层数成正比。因此相比于「大而浅」的网络,「小而深」的网络这部分开销更大。一般情况下这部分开销占比不大。但在网络算子非常碎、层数非常多的时候,这部分开销有可能会影响多线程的扩展性,乃至于成为不可忽视的耗时因素。

        一些其他建议

  • 除了优化网络结构、推理框架性能外,还可以考虑通过一些其他工程技巧来提升系统整体的性能。例如:对推理服务流水化,并行数据读取与计算的过程,掩盖 IO 延时。

六、结语

        本文介绍了评估模型大小的四个常用指标——计算量、参数量、访存量、内存占用,从 RoofLine 模型入手详细讨论了影响模型推理速度的影响因素,并给出了面向推理速度的模型设计方法论与建议。

        撰写本文的目的,不仅仅是给算法同学提供有效的网络设计建议,更多的还是希望能够传达性能优化的基础知识与分析思路,减少算法设计到部署之间的 gap,更快速高效的设计推理友好的网络模型。


参考资料:

深度学习模型大小与模型推理速度的探讨

网站文章

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