支付宝程序员使用感受（支付宝如何优化移动端深度学习引擎）

阿里妹导读：移动端深度学习在增强体验实时性、降低云端计算负载、保护用户隐私等方面具有天然的优势，在图像、语音、安全等领域具有越来越广泛的业务场景。考虑到移动端资源的限制，深度学习引擎的落地面临着性能、机型覆盖、SDK尺寸、内存使用、模型尺寸等多个方面的严峻挑战。

本文介绍如何从模型压缩和引擎实现两个方面的联合优化，应对上述挑战，最终实现技术落地，希望对大家有所启发。

1.背景

由于移动端资源的限制，大部分深度学习引擎都部署在云端，移动设备获取到输入数据，经过简单的加工，发送给云端，云端服务器经过深度神经网络推断运算，得到结果并反馈给移动端，完成整个过程。

显而易见，这种交互方式有很多弊端，比如依赖网络，流量过大，延迟太长，更重要的是，云端服务器必须有足够大的数据吞吐能力，如果移动端请求量太大，超过负荷，容易导致服务器宕机，从而使所有移动端任务都失效。其实，现有的移动设备已经逐渐从以前的单核32位到多核64位过渡，计算能力和存储能力有了很大的提升，将深度学习引擎部署到移动端已经成为一个必然趋势。

然而，成功将DL引擎部署到移动端并非易事。运行速度，包大小，内存占用，机型覆盖，甚至功耗都是必须逾越的障碍。支付宝移动端深度学习引擎xNN是这方面的佼佼者，本文将回顾xNN移动端DL优化的方法和技术。

2.运行速度

大部分移动端处理器都是基于ARM架构，移动端完成深度神经网络推断的任务，基于CPU的方案是最基础的，也是最可靠的；基于GPU的方案存在兼容性/数据同步/overhead过高/接口不满足等问题；DSP的方案也会存在兼容性的问题; 最近，很多手机芯片厂商开始构建AI协处理器（各种TPU/APU/NPU），但离应用还需要一定的时间。下面我们重点介绍一下在ARM平台的优化技术。做优化有三部曲，如下：

第一部：充分评估的优化目标。如果算法原型太复杂了，花再多精力优化也是徒劳。针对DL业务，务必让模型充分精简，直到你觉得差不多了才开始下手，不然的话，嘿嘿。

第二部：确认运算热点。这离不开一些timing profile工具，如XCODE instrument, GPROF, ATRACE, DS-5等，熟练地运用工具，可以事半功倍。

第三部：贴身肉搏。下面有利器若干。

2.1.基于C/C 的基本优化

编译器很牛逼，GCC/CLANG都有运行速度的优化选项，打开这些选项大部分情况下都会帮你的程序速度提升不少，虽然这还远远不够，但聊胜于无。

书写高效的C代码。循环展开，内联，分支优先，避免除法，查表等等优化小技巧一定要滚瓜烂熟，信手拈来。本文将不再赘述这些基本技巧。

必须学会看得懂汇编，即便你不写，也要知道编译器编译出来的汇编代码的效率如何。这样你可以通过调整C/C 代码，让编译器生成你需要的代码。否则，一切浮于表面。

2.2.缓存友好

基于CPU内存子系统的优化工作很大部分都是在想如何高效地利用缓存（cache)，尤其是图像视频处理这种大量数据交换的场景。几十年前，我们的老前辈就发明了主存，多级缓存, 寄存器用来弥补存储器与计算单元的性能差异，直到今天这个问题还没有解决(或许一直都不会解决，存储器和计算单元的设计思路是不一样的，高速ram的成本肯定是高的)。存储层次如下图，原理很简单，你想跑得快，只能背得少，你想跑得快，还想装的多，那就要多掏钱买个车。

CPU-内存 子系统工作起来后，如果寄存器没数了，通过指令从L1 cache拿，L1没数了(Cachemiss)，从L2拿，Cache都没有数据了,从主存拿,从主存拿的话, 也要分时间和位置，主存(dram/DDR)不同时刻不同位置访问的效率都是不同的。这里分享几个准则：

少用内存

尽量复用内存，不要随便地申请一大块内存。访问一大块内存意味着cache miss、TLB miss、dram切bank的概率都会增大，效率自然就降低。小块的内存反复使用，可以让CPU更加持久地运作，CPU运作占比越高，程序效率越高。要知道，一次cache miss导致的访问主存，在复杂应用下，可能有几十甚至上百个cycle的stall.

连续访问

数据访问一般都遵循局部性原理，位置相近的内存被重复使用的概率更高, cache的替换规则也大多给基于这个原理来设计，跳跃的访问内存会打破这个规则，造成访问效率的低下。

对齐访问

主存和缓存的最小数据交换单元是cache line, 所以访问内存的地址最好是按照cache line的大小进行，这样可以保证最高效的数据访问。比如某台机器cache line大小为64Bytes，申请一个128Byte的内存区域，将它的开始地址放在非64Byte对齐的位置，如0x80000020，那么访问这128Byte需要3条cacheline的访问, 若放在0x80000040, 则只需要2条cache line, 一般通过多申请一点点内存，来避免这种不对齐，比如用posix_mem_align() 函数；更近一步，为了对齐访问，有时需要对图像的边界做一些padding的，比如 224x224的图片，我们可能会存储在256x224的内存地址中，保证在随机访问某一行时，地址处于对齐的位置。如：

合并访问

如果反复的读写一段内存进行运算，效率上肯定不如“一次读取-多次运算-一次写入”来的更高效。比如，DL模型中，一般CONV层后面跟着RELU,BIAS层，本着内存访问能省则省的原则，通过提前分析网络的结构，可以将CONV层和bias合并，甚至将CONV BIAS RELU合并在一起进行运算，可以获得很好的gain. 比如：

经过合并后，原来对memory的三读三写，变成了三读一写，速度杠杠的。

显式对齐数据加载

在ARM汇编中，可以显式的通知CPU，加载的地址是一个对齐得较好的地址。比如

其中，“:128” 即是通知CPU, R1存放的地址是一个128bit对齐的地址，此时，CPU在向内存发出数据请求时，可以发出更高效的信号。如果R1不是128bit对齐的，执行这样的指令会得到一个地址异常，也就是LINUX中常见的 bus error。怎么保证R1是128bit对齐? 程序员必须知道R1对应的数据结构，需要事先设计好地址偏移，保证该指令被正确执行。并不是所有case都可以满足这个要求。

缓存预取

请设想，如果CPU正热火朝天的做计算，这时我们在后台偷偷搬些后面会使用的数据到缓存，下次使用时CPU就不用再去等数据了，效率不是就变高了吗？是的。缓存预取可以做这个事情，如：preload [R1, #256], 可以让CPU在继续执行后面的指令，并开始在后台加载 $R1 256byte位置的数据到缓存中。

但是，preload是一条指令，当你发出这样的指令时，需要知道，至少一个cycle浪费掉了，然后再考虑你预加载进cache的数据，是不是马上就可以接着被CPU 采纳。不幸的是，在手机实时操作系统中，可能多达几十甚至上百个线程嗷嗷待哺，完全无法保证预取的这些数据会被马上用上，系统中有大把事件是会让你的线程找地方歇息的，这种情况下，你预取的数据非但不能用，还可能被其他线程从cache中踢出去，白白浪费了一次主存访问。但是梦想总是要有的，万一实现了呢，总要试试才知道效果吧！

类似的方法可能还能举出一些来，但宗旨只有一个，在做同样的事情的前提下，别让你的CPU经常停下来等数据。

2.3.多线程

手机核备竞赛前几年搞得如火如荼，最近慢慢冷下来了，但也说明多核在运算上还有很大的优势。当然，多核的使用，会导致CPU占比和功耗直线上升，但在可接受的条件下，多线程优化带来的性能提升是最可观的。多线程的实现方法推荐使用OPENMP，接口丰富，编程简洁，用起来并不难，但需要注意一些细节。

线程开销

OPENMP会自动为循环分配线程，但并非所有循环都适合做多线程优化，如果每次循环只做了非常少的事情，那么使用多线程会得不尝失。线程的创建和切换会消耗一定的系统资源，线程调度有一定的规律，操作系统在没有高优先事件触发的情况下（中断，异常，信号量), 调度周期都在毫秒级别，如果每次线程执行时间没有达到一定的量，多线程的效果就会大打折扣。实际运用中，可以通过 #pragma omp parallel for if (cond) 语句来判断runtime过程中是否要启用多线程。

动态调度

默认情况，OPENMP采用静态调度机制，即将循环的次数平均分配给各个线程，不关心各个线程的执行快慢。如果某次循环运行比较慢或者循环次数不能平均分配时，容易出现负载不均衡的情况，这时就必须有动态调度的机制，动态调度可以根据线程的运行快慢，决定是否“互相帮助”。 OPENMP可以采用schedule(dynamic)来达到动态调度的效果。

同时需要说明的是，某些机型对于OPENMP的支持并不好，或者说线程的开销过大，这时，可能需要手动调整线程的负载和并行的方式。这些细节需要通过反复的实验来微调。

2.4.稀疏化

深度神经网络是个超级黑盒，人们把神经突触的权重找出来了，让整个网络可以完成特定的任务，但却不知道每根突触的作用是啥。实际上，其决定作用的很可能就只是那“几根筋”。我们的实验结果也是如此，大量的权重数据都可以是0，而整个输出精度相差无几。当发现网络中有50%甚至80%的数据为0时，那么针对稀疏的卷积和矩阵优化就显得非常重要了。

稀疏优化的重点是设计合适的索引方案和数据存放方式，如下图。

稀疏方案的应用，依赖不同的运算结构，如针对1x1卷积的优化，数据组织方法和3x3卷积就可能存在不同，不同的稀疏程度，得到的提升效果也是不同，需要不断地尝试各种方案和参数。

2.5.定点化

大部分深度神经网络推断引擎，都需要用浮点精度来得到更精确的结果，这样paper上的数据才好看。但实际上，有些DL应用并不需要这么高的精度，即便是单精度浮点，也存在很大的冗余运算。以Tensor的1x1的卷积为例子，实际就是一个乘累加的过程，若使用单精度浮点存放数据，每个元素需要4个字节，而如果将数据量化到8bit, 只需要1个字节，节省3/4的内存访问量，这意味着在带宽紧张的状态下，性能提升会更加明显。下图体现了不同场景下定点化的性能提升收益（倍数）。

2.6.NEON及汇编

NEON 是针对高级媒体和信号处理应用程序以及嵌入式处理器的 64/128 位混合 SIMD 技术。它是作为 ARM内核的一部分实现的，但有自己的执行管道和寄存器组，该寄存器组不同于ARM 核心寄存器组。NEON 支持整数、定点和单精度浮点 SIMD 运算。经过良好设计的NEON代码，理论上可以比普通C语言版本快2-8倍。

NEON指令集分为ARMV7版本和ARMV8版本，寄存器个数和格式略有不同。写NEON指令有两种方式，一种是NEON Intrinsic, 一种是NEON Inline Assembly(内联汇编）。

本文主要是分享一些用Neon/汇编优化的经验，学习具体neon/汇编写法可以参考：

https://community.arm.com/android-community/b/android/posts/arm-neon-programming-quick-reference

2.6.1.NEON Intrinsic vs Neon 内联汇编

大部分情况下采用NEON Intrinsic编程就够用了，NEON Intrinsic的好处也是非常明显的，首先，在armv7,armv8平台都可以跑，其次，代码简洁容易理解和维护，另外，编译器还会根据不同平台做代码重排；但是NEON intrinsic也有一些缺点，比如没有预取指令，分解Neon寄存器很麻烦，寄存器分配可能不高效，无法做显式的对齐加载，编译器可能会引进一些奇怪的指令，造成性能低下。

如果对某个模块的性能要求很高，编译器的输出不满足要求，这时候，就需要使用内联汇编；对于xNN中的核心模块卷积运算，都是通过内联汇编实现，性能比NEON Intrinsic提升10%左右。以下是ARM官方例子：

当然还有一种方式是采用纯汇编写程序，这不是所有人都能接受的。付出得多，收获也多，真正的高效的程序都是纯汇编的。相对编译器产生的代码，手工纯汇编的好处还是非常明显的，比如精简的栈内存，高效的寄存器利用，充分的流水线优化等等，有一种一切尽在掌握的快感。

但是，大部分情况下，用纯汇编写程序花去的精力，完全有机会在其它地方去弥补。所以这种方式适合追求极致的同学。

2.6.2.会写NEON/汇编很重要，构思好的实现方案更重要

NEON指令比较丰富，实现同一个功能有多种指令组合，除了理解指令的本身的作用之后，需要合理组织数据，使用更高效的指令来实现既定功能。

举个例子，实用实现单精度浮点矩阵乘法 sgemm中的 C = A * B Bias，为了简单起见，假设矩阵的维度是2的幂。如 Dims(C) = 512x512, Dims(B) =512x512, Dims(B) = 512x512, Dims(Bias) = 512x512;

代码1 : C语言的写法是：

运行时间是： 1654689us （小米5 snapdragon 820，下同).

为了构造SIMD，我们将4个C的元素同时输出，如：

从而产生代码2，这是初步的NEON写法：

运行时间：633551us

考虑到数据的重复加载，可以多取四行，一次输出4x4的block, 这样可以省下接近3/4的数据读取，如

从而得到代码3:

运行时间：367165us

进一步，我们发现矩阵B的取数不连续，每次只取4个float, 远不到cache line (64Byte)，相当于cache miss有3/4是有可能被优化掉的，存在很大的浪费，所以对B的数据做转置，转置的过程可以和实际代码结合，减少额外内存拷贝；同时，我们将Bias的作为sum的初始化值, 减少一次写操作。于是得到代码4:

运行时间是：60060us

最后，按4x4的block进行循环构造，然后用OPENMP进行多线程化，得到代码5:

运行时间25178us

上面四种NEON写法的运行速度增益分别是：

代码5肯定还不是优化的终点，通过数据重排，4x4的转置部分还可以省掉；cache的优化还可以更加细致；4x4的块是否是最优也有待论证；最后，还可以祭出汇编大杀器，性能还能再上一个台阶。

sgemm的优化版本还可以参考nnpack/eigen等开源库。实际代码中，需要处理各种维度的情况，代码远比上述要复杂。

3.包大小

移动端的资源紧张，不仅仅是指运算资源，app大小也是商用DL引擎一个重要指标，更小的包大小意味着更快的下载速度，更少的app下载流量。app大小的压缩包括很多方面，这里我们只针对库文件的大小精简，做一些经验分享。

3.1.编译优化

编译器有针对大小的编译选项，比如GCC的-Os, 相当于可以同时打开-O2的优化效果，同时精简生成目标文件的尺寸，生成目标代码后，链接成动态库的时候，可以通过strip命令，去掉多余的调试代码。这些是最基本的优化。针对IOS, 可以通过XCODE下面方法做精简：

• BuildSettings->Optimization Level，XCODE默认设置为“Fastest ,Smallest”，保持默认即可
• Build Settings->Linking->Dead Code Stripping 设置成 YES
• Deployment Postprocessing 设置成YES
• Strip Linked Product 设置成YES
• 工程的Enable C Exceptions和Enable Objective-C Exceptions选项都设置为NO。
• symbols hidden by default选项设置为YES。
• 所有没有使用C 动态特性的lib库（搜索工程没有使用dynamic_cast关键字） Enable C Runtime Types 选项设置为NO。

上述配置，在IOS设置输出目标为release时，XCODE会帮你自动打开一部分配置。同样的，在Android NDK编译，在Application.mk中配置OPTIMIZE=release，NDK会帮你做绝大部分的优化工作。

针对资源紧张的嵌入式设备，ARM提供了thumb/thumb2精简指令集, 相当于，同样的指令，同时有 16bit 和32bit 两套指令，使用 -MThumb选项可以让编译器优先编译出16bit的指令，在执行时通过内置的译码器，将指令转换成32bit的指令，这样既可以精简代码，还可以保持原来32bit指令的性能。

针对动态库的发布，还可以通过Invisible Symbol的方式，将不需要的符号隐藏起来，省下目标库文件中符号表的表项，如果你的代码有大量的函数，这会是不小的提升，试试看，说不定有惊喜。具体写法是：

这样就ok了，简直是物美价廉！

3.2.代码精简

以上都是一些常规的缩小库大小的方法，实际上，针对DL模型的特性还可以进一步精简库大小，比如包括：

• 库依赖简化- 大部分开源引擎都会依赖C STL库，如Caffe/Tensorflow, 如果要做到极致的精简，需要将复杂的C 属性去掉，这样可以依赖更加紧凑的stl库，甚至不依赖stl.
• 功能裁剪 - 删除不常用的layer，删除不常用的代码分支，或者Layer组件化，用时加载，都可以减少基本库大小；

3.3.模型压缩

深度学习模型的size，小到几M，大到几百M，如果不做压缩，根本是不可想象的。模型中的大部分数据是神经网络的突触权重，存在有巨大的压缩空间。比如, 支付宝xNN团队提供的xqueeze工具，可以让深度学习模型压缩比例达到几十甚至一百倍。压缩技术包括神经元剪枝 (neuron pruning)、突触剪枝（synapse pruning）、量化 (quantization)、网络结构变换 (network transform)、自适应Huffman编码（adaptive Huffman）等等。具体实现可以参考一些主流的Paper。

4.内存精简

内存使用也需要精简，低端机型有可能只有1G甚至512M的内存空间，再复杂的应用场景下，经常会不够用。精简内存，可以一定程度上缓解内存不足引起的闪退；另一方面，使用更少的内存也有利于推断速度的提升；

具体到DL推断过程运行时存在很大的内存冗余，比如：

实际上，推断过程中，大部分输入层在做完运算后，可以被马上释放，所以完全存在复用内存的可能性。

支付宝xNN 设计了一种称为MPool的内存管理机制，结合深度学习推断的过程，MPool 通过分析网络结构，在内存充分复用的前提下，计算出最小的内存使用量，在开始推断前提前申请足够的内存。

MPool有如下几个优点：

• 避免推断过程中反复申请释放内存；
• 内存申请全部集中到初始化过程，避免推断过程中出现内存不足导致的推断失败，从而改善用户体验；
• 充分的复用可以提高的内存访问效率，对性能提升也有一定的帮助；

采用MPool结构的DL引擎，运行主流模型，内存占用降低达到75%以上。

5.兼容性与可靠性

商用软件，兼容性和可靠性是很重要的指标。举个例子，支付宝xNN在春节扫五福活动中，机型覆盖率达到98%以上，基本上只要是ARM based的手机，电池不要随便爆炸，就可以支持。然而兼容性和可靠性的提升，不比开发过程顺利多少，需要解决很多工程上的问题。

举几个例子：

为了在支付宝app中部署xNN，需要兼容app中的stl版本；

为了兼容旧版本的Android, 必须使用较旧一点的NDK版本和API, 否则会出现一些数学库的兼容性问题；

为了保证连续多次运行内存不泄漏，需要在不同android/ios版本的上做疲劳测试；

为了多任务并发，需要做互斥；

为了兼容受损的模型文件，需要做多层次的模型校验和兼容。

……

这样的例子还有很多。总结一句：出来混的，迟早要还的；代码中的任何瑕疵，最后总会被爆出来。

6.更多

基于CPU的实现方案，面对复杂场景/强实时性应用，还是力不从心的，毕竟CPU资源是有限的，永远都无法预测用户部署的模型的复杂度，也无法预测手机后台运行了多少程序；异构化也是重要的优化方向，采用DSP/GPU来做推断可以大大降低功耗，同时还可以提升推断速度，DSP/GPU方案面临的问题是兼容性比较差，每一个款手机都有可能不同，所以需要做大量的适配工作。

最后，模型安全也是需要考虑的方向，模型文件包含了用户的知识产权，对模型文件适当加密和隔离运行，可以有效地阻止模型被破解和盗取的风险。

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