Paddle-Lite - 华为 NPU - softmax

古城微笑少年丶 2022-10-19 00:57 140阅读 0赞

# **Paddle-Lite - 华为 NPU - softmax** #

**Welcome to Paddle-Lite’s documentation!**  
[https://paddlelite.paddlepaddle.org.cn/][https_paddlelite.paddlepaddle.org.cn]

**PaddleLite 使用华为麒麟 NPU 预测部署**  
[https://paddlelite.paddlepaddle.org.cn/demo\_guides/huawei\_kirin\_npu.html][https_paddlelite.paddlepaddle.org.cn_demo_guides_huawei_kirin_npu.html]

**Paddle-Lite**  
[https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite][https_github.com_PaddlePaddle_Paddle-Lite]

## 1. PaddleLite 支持华为 Kirin NPU ##

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NoZW5neXExMTY_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]

*  Paddle 模型的读取和执行，经历了 Paddle 推理模型文件的加载和解析、计算图的转化、图分析和优化、运行时程序的生成和执行等步骤。
 *  Paddle 推理模型文件的加载和解析：基于 ProtoBuf 协议对 Paddle 推理模型文件进行反序列化，解析生成网络结构 (描述算子和张量的关系) 和参数信息 (包括算子属性和权重张量)。
 *  计算图的转化：为了更好的描述网络拓扑结构和方便后续的优化，依据算子的输入、出张量关系，构建一个由算子节点、张量节点组成的有向无环图。
 *  图分析和优化：由一系列 pass (优化器) 组成，pass 是用于描述一个计算图优化生成另一个计算图的过程。例如 conv2d\_bn\_fuse\_pass，它用于将模型中每一个 conv2d、batch\_norm 相连的算子对融合成一个 conv2d 算子以便获得性能上的提升。
 *  运行时程序的生成和执行：按照拓扑顺序遍历最终优化后的计算图，生成算子 kernel 列表，依次执行每一个算子 kernel 后即完成一次模型的推理。

### 1.1 Subgraph detection pass、NPU subgraph op kernel 和 Paddle2HiAI op/tensor bridges ###

Subgraph detection pass 是后续自定义子图划分涉及的关键步骤。

Subgraph detection pass：该 pass 的作用是遍历计算图中所有的算子节点，标记能够转成 HiAI IR 的算子节点，然后通过图分割算法，将那些支持转为 HiAI IR 的、相邻的算子节点融合成一个 subgraph (子图) 算子节点(需要注意的是，这个阶段算子节点并没有真正转为 HiAI IR，更没有生成 HiAI 模型)。

NPU subgraph op kernel：根据 Subgraph detection pass 的分割结果，在生成的算子 kernel 列表中，可能存在多个 subgraph 算子 kernel。每个 subgraph 算子 kernel，都会将它所包裹的、能够转成 HiAI IR 的、所有 Paddle 算子，如上图右半部所示，依次调用对应的 op bridge，组网生成一个 HiAI Graph，最终，调用 HiAI Runtime APIs 生成并执行华为 Kirin NPU 模型。

Paddle2HiAI op/tensor bridges：Paddle 算子/张量转 HiAI IR/tensor 的桥接器，其目的是将 Paddle 算子、输入、输出张量转为 HiAI 组网 IR和常量张量。

### 1.2 华为 Kirin NPU 与 ARM CPU 的异构模型 ###

如果模型中存在不支持转 HiAI IR 的算子，Subgraph detection pass 会在没有人工干预的情况下，可能将计算图分割为许多小的子图，而出现如下问题：

*  过多的子图会产生频繁的 CPU<->NPU 数据传输和 NPU 任务调度，影响整体性能。
 *  **华为 Kirin NPU 模型暂时不支持 dynamic shape。**如果模型中存在输入和输出不定长的算子 (例如一些检测类算子，NLP 类算子)，在模型推理过程中，可能会因输入、输出 shape 变化而不断生成 HiAI 模型，从而导致性能变差，更有可能使得 HiAI 模型生成失败。

### 1.3 lite/kernels/npu/bridges/paddle\_use\_bridges.h ###

[https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite/blob/develop/lite/kernels/npu/bridges/paddle\_use\_bridges.h][https_github.com_PaddlePaddle_Paddle-Lite_blob_develop_lite_kernels_npu_bridges_paddle_use_bridges.h]

访问 [https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite/blob/develop/lite/kernels/npu/bridges/paddle\_use\_bridges.h][https_github.com_PaddlePaddle_Paddle-Lite_blob_develop_lite_kernels_npu_bridges_paddle_use_bridges.h] 查看已支持的算子列表，发现华为 Kirin NPU 不支持 yolo\_box、multiclass\_nms 这两个算子，其中支持 **softmax，layer\_norm** 等算子。

lite/kernels/npu/bridges/paddle_use_bridges.h
    
    ......
    USE_SUBGRAPH_BRIDGE(matmul, kNPU);
    USE_SUBGRAPH_BRIDGE(softmax, kNPU);
    USE_SUBGRAPH_BRIDGE(layer_norm, kNPU);
    ......

## References ##

[https://paddlelite.paddlepaddle.org.cn/demo\_guides/huawei\_kirin\_npu.html][https_paddlelite.paddlepaddle.org.cn_demo_guides_huawei_kirin_npu.html]

[https_paddlelite.paddlepaddle.org.cn]: https://paddlelite.paddlepaddle.org.cn/
[https_paddlelite.paddlepaddle.org.cn_demo_guides_huawei_kirin_npu.html]: https://paddlelite.paddlepaddle.org.cn/demo_guides/huawei_kirin_npu.html
[https_github.com_PaddlePaddle_Paddle-Lite]: https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NoZW5neXExMTY_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]: /images/20221005/4e10a021f1784a51a3daa9f2c5693b39.png
[https_github.com_PaddlePaddle_Paddle-Lite_blob_develop_lite_kernels_npu_bridges_paddle_use_bridges.h]: https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite/blob/develop/lite/kernels/npu/bridges/paddle_use_bridges.h