nn-Meter: 准确预测深度学习模型在多种边缘设备上的推理延迟

nn-Meter: 边缘设备上深度学习模型推理延迟的准确预测工具

在当今人工智能快速发展的时代,深度学习技术正在被广泛应用于各种智能设备中。然而,在资源受限的边缘设备上部署和运行深度神经网络(DNN)模型仍然面临着巨大的挑战,其中推理延迟是一个至关重要的性能指标。为了解决这一问题,微软研究院开发了一个名为nn-Meter的创新系统,旨在准确预测DNN模型在多种边缘设备上的推理延迟。

nn-Meter的核心思想

nn-Meter的核心思想是将整个模型推理过程分解为内核级别,即设备上融合算子的执行单元,然后进行内核级预测。这种方法使得nn-Meter能够更精确地捕捉不同硬件平台上的性能特征,从而实现高精度的延迟预测。

目前,nn-Meter已经在四个流行的硬件平台上进行了评估,使用了包含26,000个模型的大型数据集。令人印象深刻的是,nn-Meter在不同平台上都取得了出色的预测精度:

• 移动CPU: 99.0%
• 移动Adreno 640 GPU: 99.1%
• 移动Adreno 630 GPU: 99.0%
• Intel VPU: 83.4%

这些高精度的预测结果充分证明了nn-Meter在处理不同硬件架构和推理框架时的强大能力和适应性。

nn-Meter的应用场景

nn-Meter的出现为深度学习模型在边缘设备上的优化和部署提供了强有力的支持。它主要适用于以下几类用户:

1. 需要获取DNN在移动和边缘设备上推理延迟的研究者和开发者,而无需在实际设备上进行部署和测试。

2. 希望使用NNI(Neural Network Intelligence)工具进行硬件感知神经架构搜索(NAS)的研究人员。

3. 想要为自己的设备构建延迟预测器的工程师和开发者。

4. 需要使用26,000个模型延迟基准数据集进行研究的学者。

nn-Meter的安装和使用

nn-Meter已经在Linux和Windows系统上进行了测试,支持Python 3.6及以上版本。用户可以通过pip轻松安装:

pip install nn-meter

nn-Meter目前支持多种深度学习框架的模型,包括TensorFlow、PyTorch、ONNX以及nn-meter IR图和NNI IR图。用户需要根据所使用的模型类型安装相应的依赖包。

nn-Meter提供了两种使用接口:

1. 命令行工具nn-meter
2. Python模块nn_meter

这两种方式都允许用户指定目标硬件平台和预测器版本,以针对特定设备进行延迟预测。

nn-Meter与NNI的结合:硬件感知神经架构搜索

nn-Meter与微软的NNI工具结合,为硬件感知神经架构搜索(Hardware-aware NAS)提供了强大的支持。这种结合使得研究人员能够在搜索过程中同时考虑模型的准确性和延迟约束,从而找到在特定边缘设备上最优的模型架构。

目前,nn-Meter提供了两个硬件感知NAS的示例:

1. 基于SPOS NAS搜索空间的多试验NAS
2. 流行的ProxylessNAS,这是一种具有硬件高效损失函数的一次性NAS算法

这些示例展示了如何利用nn-Meter的延迟预测能力来指导神经架构搜索,为在边缘设备上部署高效的深度学习模型提供了实用的解决方案。

nn-Meter Builder:构建自定义延迟预测器

除了预定义的预测器,nn-Meter还提供了一个开源工具nn-Meter Builder,允许用户为自己的设备构建延迟预测器。这个工具包含三个主要部分:

1. backend:连接后端的模块
2. backend_meta:与后端相关的元工具,包括用于检测用户后端融合规则的融合规则测试器
3. kernel_predictor_builder:用于构建不同内核延迟预测器的工具

通过nn-Meter Builder,用户可以为自己的特定硬件平台创建定制的延迟预测模型,进一步扩展nn-Meter的应用范围。

基准数据集:评估预测模型的有效性

为了评估预测模型在任意DNN模型上的有效性,nn-Meter团队收集并生成了包含26,000个CNN模型的大规模数据集。这个数据集涵盖了广泛的预测范围,为研究人员提供了宝贵的资源。

用户可以通过nn_meter.dataset接口访问这个数据集,也可以直接从GitHub release页面下载。这个基准数据集的发布,为深度学习模型延迟预测研究领域提供了一个重要的评估标准。

nn-Meter的影响力

nn-Meter的创新性和实用性已经得到了学术界的认可。在2021年的ACM MobiSys会议上,介绍nn-Meter的论文《nn-Meter: Towards Accurate Latency Prediction of Deep-Learning Model Inference on Diverse Edge Devices》荣获了最佳论文奖。这一成就充分证明了nn-Meter在移动和边缘计算领域的重要贡献。

开源与社区贡献

nn-Meter作为一个开源项目,欢迎来自社区的贡献和建议。项目采用MIT许可证,而数据集则采用开放数据使用协议(Open Use of Data Agreement)。这种开放的态度不仅促进了技术的快速发展和创新,也为整个深度学习社区提供了宝贵的资源。

结语

nn-Meter的出现无疑是深度学习模型优化和边缘计算领域的一个重要里程碑。它不仅提供了准确的延迟预测能力,还为硬件感知神经架构搜索和模型压缩等研究方向开辟了新的可能性。随着边缘AI应用的不断增加,nn-Meter将在推动深度学习技术向更高效、更实用的方向发展中发挥重要作用。

无论你是研究人员、开发者还是对边缘AI感兴趣的爱好者,nn-Meter都为你提供了一个强大的工具,帮助你更好地理解和优化深度学习模型在边缘设备上的性能。让我们期待nn-Meter在未来能够为更多创新性的AI应用铺平道路,推动边缘智能的进一步发展。