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茶杯犬多少钱一只,SysML 2019论文解读:推理优化,绿壳蛋鸡

admin 2019-05-05 299°c
推理优化是机器学习范畴的中心问题之一,本文将解读 SysML 会议上两篇与推理优化有关的论文,其间一篇提出了精确高效的二位量化神经网络,另一篇则试图用宽松化图代替优化深度神经网络的核算进程。


声明:本文的一切图片和公式都来自于原论文。

  • 论文1:Accurate and Efficient 2-Bit Quantized Neural Netowrks
  • 地址:https://www.sysml.cc/doc/2019/168.pdf


导言

跟着机器学习和人工智能范畴的持续发展,神经网络及其代表性的算法经过提高核算本钱而完成了越来越高的精确度。量化(quantization)是一种以精确度为价值旨在下降核算本钱的办法。为了在尽或许小地丢失茶杯犬多少钱一只,SysML 2019论文解读:推理优化,绿壳蛋鸡精确度的一同尽或许多地削减核算,研讨者们现已提出了多种不同的量化计划。

一般来说,量化可用在两个当地,即神经网络的权重和激活。在学习机器学习时,这一类作业往往会被忽视,但假如考虑到实用性,这又十分重要。因而,我决议解读这篇论文。

为了独自完成各个权重和激活的量化,然后得到全体的量化神经网络(QNN),这篇论文提出了一些新技术。其间用于激活量化的技术为「PArameterized Clipping acTivation(PACT)」,用于权分量化的技术则为「Statis彩泥tics-Aware Weight Binning(SAWB)」。

这篇论文宣称,组合运用 PACT 与 SAWB 可以得到一种二位量化神经网络(2-bit QNN),其分类精确度在一些常见的模型和数据集上能到达当时最佳水平。

量化研讨

简略来说,量化是指下降标明一个数值的位数的进程。在机器学习范畴,之前研讨首要运用的数值格局是 32 位浮点数,或依据 CPU 不同乃至还会运用 64 位(虽然实践中不会有人用这么多 bits 来练习网络)。

可是,为了完成机器学习模型的实践布置,有必要下降模型所需的带宽和核算量。这有助于下降核算本钱和功耗,并提高速度。许多研讨成果现已标明,运用 8 位整型数标明权重和激活不会显着影响精确度。

参数化截略式激活(PACT)


激活量化

卷积神经网络(CNN)常运用 ReLU 作为激活函数。ReLU 的困难之处在于其输出没有限界,这意味着量化需求较大的输出规模(即更大的位宽)。当方针位宽有限时,这就成问题了。图 1 给出了运用 ReLU 的 ResNet10 在 CIFAR10 数据集上的练习和deciet验证差错;当 ReLU 激活被量化为 2 位时,精确度显着下降。


图 1:当运用 ReLU 或截略函数的 CIFAR10 ResNet10 的激活被量化到 2 位时,

截略(clipping)是一种为处理大输出规模问题而开发的办法。其会在输出激活的起伏上加一个上界。咱们也可以在图 1 中看到网络运用了截略办法时的练习和验证差错。这个差错比没运用截略时更低,但这是不行承受的。这就引出了这篇论文的奉献。

PACT 技术依据以上见地,这是一种运用了一个参数化元素的截略办法。现在,激活函数有一个参数化的截略水平 。 可在练习阶段经过随机梯度下降(SGD)进行动态调整,以最小化精确度下降。PACT ReLU 输出的办法化界说如下:

将激活函数的输出规模束缚到了 [0, ]。本质上讲,这仅仅为丢失函数的优化引进一个新参数 ,并在反向传达进程中选出 的最优值。图 2 给出了带有参数化截略的 PACT 激活函数。跟着 →∞,该函数会向 ReLU 函数收敛。因而, 让人可依据实践状况灵敏地调整输出规模。

图 2:PACT 激活函数及其梯度

如前所述, 的值可经过 SGD 更新。设 L 为丢失函数,y 为网络的输出。在每次迭代时, 遵从以下更新规矩:

  1. 假如 x ≤ ,则 PACT 的行为相似甲烷惯例 ReLU, 不更新。
  2. 假如 x > ,则 经过以下公式运用 SGD 更新。

其间 是学习率。∂L/∂ = ∂L/∂y 的原因是 ∂L/∂y = 1(参见图 2)。

留意,这儿一个网络仅有一个 。也便是说,PACT 会全体考虑一切输出神经元并更改 参数。所得到的 PACT 的练习和验证差错如图 3 所示。可以看到,PACT 的差错会收敛到运用惯例 ReLU 的网络的差错。

图 3:运用 PACT 的 CIFAR10 ResNet20 的练习差错(a)和验证差错(b)。留意


截略差错与量化差错的平衡

如前所见,参数化截略式 ReLU 函数的体现仍可比肩惯例的不限界的 ReLU 函数。较大的 可得到较大的输出规模,但需求量化的比特也更多。因而,赵惟依 和量化位宽之间存在一个权衡。

PACT 可以有用找到截略差错和量化差错之间的平衡点,其办法是依据输出与方针的附近程度来调整输出的规模,即假如方针输出有较大的起伏,PACT 会调整到更高的 值。截略差错和量化差错都会使输出违背方针,PACT 会在练习期间增大或下降输出规模,以极力最小化这两个差错。

在图 4 中,(a) 当运用 2 位量化时,截略和量化相关于参数 的归一化均方差错(MSE)之间的权衡。(b) 展示了 PACT 为 QNN 找到截略和量化差错的平衡的办法。在练习中,CIFAR10 ResNet20 的截略式激活函数运用了 1 到 16 的不同截略水平。

图茶杯犬多少钱一只,SysML 2019论文解读:推理优化,绿壳蛋鸡 4

(a) 截略和量化相关于 的归一化 MSE。(b) 在一个 2 位量化的模型上,PACT 的最低验证差错和截略的验证差错在不同 上的比较。

可以看到,当激活被量化为 2 位时,运用截略式激活函数的网络的精确度会随 增大而显着下降。总结一下,PACT 的方针是选出最优的 ,然后一同最小化量化差错和截略差错,其成果是能完成相对较低的截略差错和或许最低的量化差错。


核算感知式权重分箱(SAWB)

这篇论文的另一个奉献是权重的量化。其首要思维是运用权重散布的核算状况,即一阶矩和二阶矩。量化份额的确认办法是使权重的涣散状况能在练习进程中更好地得到。

这种量化办法是均匀的和对称的,因而也是对硬件友爱的。此外,量化水平可由 确认。图 5 给出了一个 2 位量化的示例,其量化水平参数为 _w。权重的均值 E(|w|) 应该在 [-_w, _w] 规模内。

图 5:(a) 尚文祁依据参数_w 选出量化的 4 个点。(b) 依据 6 个不同的散布履行最优份额的线

图 5(a) 中假定权重核算散布近似一个高斯散布,但一般调查到的状况是:权重散布的形状会在练习进程中随反向传达通路的调集而改变,然后变得不同于高斯散布。这就使得整个根底假定无效了,这又反过来会增大量化差错。

这篇论文提出不只要考虑 E(|w|),而且还要考虑 E(w^2)。直观而言,二阶矩 E(w^2) 能体现散布的全体形状,而一阶矩 E(|w|) 则会给出有代表性的值。研讨者依据经历推导了一个简略公式,可为更多不同的散布求取一个通用的最优份额 _w*;该公式如下:

系数 c1 和 c2 是依据在不同散布(即高斯散布、均匀散布、拉普拉斯分1905布等)上的线性回归而预先确认的。这或许看起来有些令人质疑,因而我会测验归纳这儿的研讨,并解说每一个进程。和这篇论文中一切研讨相同,其量化是 2 位式的(4 级)。

  1. 问题是这样的:「咱们怎么设置权重值的 4 个量化层级,使得咱们可将权重值映射到其最近的量化层级而且精确度的下降最小?」一种最简略办法是设置量化层级时使得均值在其间心。(见图 5(a))
  2. 不只仅运用均值,咱们还运用权重值的二阶矩来供给有关散布的全体形状的见地。
  3. _w* 是一阶矩和二阶矩的函数,因而作者研讨了最优份额与一阶矩和二阶矩在不同相关散布上的联系。图 5(b) 给出了 _w*/E(|w|)(X 轴)与 √ E(w2)/E(|w|)(Y 轴)在六种散布(用不同色彩标明)上的相对状况。每个点都标明经过在 _w 上扫描而得到的散布的最优份额。
  4. 履行简略的线性回归以学习参数 c1 和 c2,本质上便是 6 个点(6 个不同散布假定)的线性拟合,然后找到 c1 和 c2 的最优值。(见图 5(b))
  5. 一旦确认了 c1 和 c2,在练习新模型时就可直接运用 c1 和 c2 来核算 _w*,无需再完好扫描整个 _w。


表 1 给出了在运用 2 位权分量化时,CIFAR10 ResNet20 的第 11 层在不同 epoch 的最优平方差错(SE)和 SAWB 估量的份额因子的平方差错。

表 1:最优和 SAWB 的平方差错(SE)


可以看到,SAWB 的差错略高于最优 _w* 的差错。因而,这能鼓舞人们运用这个关闭解来核算 _w,这会比在 _w 上履行完好扫描快许多,而且精确度丢失也很小。

试验

CIFAR10 试验

PACT 和 SAWB 都在 TensorFlow(Abadi et al., 2015)顶用 Tensorpack (Zhou et al., 2016) 完成,而且论文中也研讨了多种闻名的 CNN:在 CIFAR10 数据集上的 ResNet20/32/44/56 (He et al., 2016b)。

该论文估量了带有 (20,32,44,56) 层的 CIFAR10 ResNet 的激活和权分量化计划。表 3 总结了仅进行激活量化、仅进行权分量化、进行激活量化且权分量化后的精确度。

表 3:CIFAR10 ResNet20/32/44/56 仅进行激活量化、仅进行权分量黄天崎化、进行激活量化且权分量化后的验证差错。小写字母 s 和pv p 别离标明 SAWB 和 PACT。这两种量茶杯犬多少钱一只,SysML 2019论文解读:推理优化,绿壳蛋鸡化计划仅会导致精确度少数下降。当一同布置了 PACT 和 SAWB 时,PACT-SAWB 能在各种变体的 CIFAR10 ResNet 上确保 3% 以内的精确度丢失。

ImageNet 试验

研讨者还在 ImageNet 直男癌是什么意思数据集上履行了另一组测验 PACT 和 SAWB 的试验。研讨者也比较了 PACT-SAWB 与其它 2 位量化计划。成果见表 2。

表 2:ImageNet:top-1 测验精确度(茶杯犬多少钱一只,SysML 2019论文解读:推理优化,绿壳蛋鸡%)和精确度下降状况比较

可以看到,关于在一切三个网络(AlexNet、ResNet18 和 ResNet50)上的 2 位 QNN,PACT-SAWB 都完成了较高的精确度,精确度丢失也都最低。留意,咱们之前评论的 PACT-SAWB 和 PACT-SAWB-fpsc 之间有少许不同。PACT-SAWB-fpsc 是指带有全精度方便衔接(full-precision shortcut connections)的 PACT-SAWB。

不多说细节,方便衔接便是越过一层或多层的途径,对 ResNet 等一些神经网络的架构而言很要害。有调查发现,当运用方便衔接进行练习时,2 位 QNN 的练习差错的下降速度更慢。因而,关于这些类型的网络,方便衔接将坚持不量化,也由此得名全精度方便衔接。这可被视为 PACT-SAWB 的一种变体,其间由于没有量化,以核算本钱为价值能完成精确度的提高。

总结和评论


这篇论文介绍了两种别离针对权分量化和激活量化的技术,而且然后能得到全体的量化神经网络(QNN)。其间,激活量化技术是参数化截略式激活(PACT),这是一种在练习期间运用 ReLU 函数的参数化截略来确认量化的输出规模的计划。权分量化计划名为核算感知式权重分箱(SAWB),可依据权重散布的核算特性确认能最小化量化差错的最优份额因子,无需履行穷举查找。

在我看来,PACT 中的动态规模主动调理是一个很风趣的概念,可以完成大规模量化神经网络的稳健练习。可是,我首要忧虑的是仅运用二位量化能否有用得到大的输出规模。正如之前说到的那样,量化是下降标明一个数值的位数的进程。这对下降核算本钱而言很要害,尤其是关于当今的手持设备而言。

就我所知,当时移动设备的最小位数是运用 8 位量化履行推理核算(我没找到任何有关练习的数据)。假如读者感爱好,或许可以查找一下是否有任何产品在其机器学习结构中运用了低于 8 位量化的计划(不管是练习仍是推理)。

至于权分量化计划,在我看来,为什么经过不同散布生成的「最佳」数据点的线性回归得到的系数 c1 和 c2 是一组优解,这一点没能说清。我期望读者也能考虑一下这个问题,终究为什么咱们不能把权重看作高斯散布呢?

我赞同作者说的权重散布的形状会在练习进程中随反向传达通路的调集而改变,然后变得不同于高斯散布。可是,假如咱们将每次反向传达通路视为一个「样本」并核算每个样本的汇总核算信息,则可以预见这些汇总核算状况遵从正态散布——即便你不知道你的样本的散布。这不过便是运用中心极限定理罢了。

因而,为什么作者会无视这在精确度劣化方面所体现出的潜力呢?这个问题很有意思。我评论这个问题的另一个原因是想问读者:预先确认 c1 和 c2 并在整个练习阶段运用它们的做法是否合理?运用固定参数好像有碍「学习」的意图。

全体而言,这两桃李满天下项新提出的计划是很风趣的,也带来了一些富有成效的评论以及一些不错的成果。我以为这是一篇值得一读的好论文,由于跟着手持式移动设备变得越来越重要,量化问题必然会成为一个至关重要的研讨范畴。

  • 论文2:Optimizing DNN Computation With Relaxed Graph Substitution
  • 地址:https://www.sysml.cc/doc/2019/22.pdf


导言


深度神经网络(DNN)已在许多实践问题中取得了发展,比方图画分类、机器翻译和游戏。这些发展往往伴跟着 DNN 越来越大、越来越深的价值,也由此带来了更高的核算本钱需求。因而,缓解越来越高的核算需求问题是一个亟需重视的罗海琼范畴。

最简略办法的 DNN 可被视为由(数学)算子组成的核算图。TensorFlow、PyTorch 和 TVM 等已有的深度学习软件全都会将核算表达为有状况的数据流图。这些图会在练习期间得到优化,并会在整个进程中改换。

在每次迭代(或改换)时,新图比较于迭代前的图一般会有严厉更好的运行时刻功能。这种「严厉更好」会得到深度学习结构的十分受限的查找空间,也是高核算本钱的一大原因。直观地说,可以以为优化问题存在许多束缚。束缚越多,算法得到解的时刻就会越长。

因而为了下降核算本钱,这篇论文提出了一种宽松化的图代替办法,可经过放松每个迭代束缚的「严厉更好」来完成杂乱图优化的探究。这能增大问题的可行空间,并能在每次迭代时更快找到解。此外,研讨者还引进了回溯办法(backtracking),可查找一组宽松化图代替来寻觅每次迭代的最优解(没有严厉更好的束缚)。

术语和符号


咱们用 G 标明核算图,I 标明输入张量,O 标明输出张量。三者之间的联系可写为 O = G(I)。假如两个图 G 和 G' 在输入相一同得到的输出也相同,则以为这两个图等价,即 G(I) = G'(I)。寻觅图 G 的等价图 G' 的进程在一个名为 MetaFlow 的体系中完成,其可被用于优化已有的深度学习结构的 DNN 核算图,即 MetaFlow 是用于 DNN 的宽松化图代替优化器。

下一个术语是源图(source graph)。源图是指界说了可用作代替的可用子图的结构的图。

  • 源图中的每个节点都相关了一种类型,而且仅可被映射到同种类型的算子,即卷积有必要映射到卷积,仅有核、步幅、填充等参数的差异。
  • 源图中的每条边都描绘了算子之间的数据依赖性。代替要求新图的数据依赖性与源图的相同。


下一个术语是方针图(target graph)。方针图描绘的是怎么构建新的子图来替换当时的子图。图 1 给出了一个示例,其间给出了一组等价的源图和方针替换图。

图 1:源图和方针图,两者履行相同的运算

可以看到,方针图是将两个卷积「交融」为了一个运算,之后再分隔。留意 op1 和 op2 有相同的输出 op1.out,经过拆分 conv3 的成果,咱们可以得到 conv1.out 和 conv2.out,它们别离等价于 conv1 和 conv2 的输出。

在 conv1 和 conv2 上的束缚确保它们仅可映射到相同核巨细、步幅和填充的卷积。此外,虚线被称为外部边(external edge)。外部边仅仅标明算子的输出可由外部算子读取,而且有必要被保存。

一切这些或许看起来适当笼统,难以了解,小巧骰子安红豆但我以为其相似于以下直觉了解。假如 conv3 是一个 33 卷积,其核为

可分解为


因而,咱们可以不必 33 巨细的核履行卷积(9 次乘法),而是运用两个 13 核履行卷积(6 次乘法)。成果仍是相同,但从核算视点看,每次卷积的本钱更低了。此外,经过将卷积分为两个可以并行履行的更小卷积,履行整个卷积的速度也或许会更快。

虽然图 1 是用一个卷积替换两个卷积,但这个示例是将一个卷积拆分为两个。我以为这一思路两个方向都有用,而且这正是图替换思维背面的根本直觉。假如源图和方针图核算出的输出在外部边上是数学上等价的,则图代替便是有用的。

终究阐明一点,宽松化的思路可按如下办法展示。考虑以下等价表达式以及从上面的表达式到下面的表达式所采纳的进程。


终究的表达式仅有 3 个算子,阐明完成了优化。可是,假如体系每次迭代时都有束缚——新子图有必要严厉优于当时子图;则第二个表达式就不会被答应,因而也就无法得到终究的表达式。这就体现了放松束缚条件(宽松化)的重要性。

MetaFlow 查找算法


图代替的难点在于在查找空间中找到最优的图。原因是查找空间或许十分大,因而穷举查找空间中的一切图是不行行的。MetaFlow 查找算法的规划意图便是为代替在大查找空间中有用找到经过优化的图(但不必是最优的)。

本钱函数

与任何优化相同,首要有必要界说一个本钱。这个事例中的本钱模型核算的是 FLOPs、内存运用量以及核发动次数等方针。关于图中的每个算子,都有针对这些方针的相关本钱,而且这些方针可以组合起来得到图的总本钱。

一个要害的调查是,大多数 DNN 算子都触及到线性代数,假如给定相同的参数,其在硬件上会有共同的且可猜测的功能体现。这使得本钱核算更简单,由于假如咱们现已丈量并保存了带有特定参数的算子的履行时刻,咱们就可以为图中其它部分的具有相同参数的相同算子运用该履行时刻。

回溯查找

这篇论文提出了一种回溯查找办法,用于寻觅一个本钱模型下最优的核算图。算法 1 给出了其伪代码。


可以看到,一切的潜在图都摆放成一个大局优先级行列,而且依照它们的本钱以递加次序移出行列。关于每个被移出行列的图 G,查找算法都会经过在 G 上运用新的潜在图代替来生成和摆放新的图。参数 (算法 1 的第 13 行)被用于缩放当时最优 G 的丢失。更近一步,咱们可以直观地了解三种状况中的 :

  • (0< <1):这可以被以为是「鼓舞」算法坚持当时的解。只有当新图 G' 的本钱有显着改进时,算法才会更新当时最优的图。这有期望完成算法加快。
  • ( = 1):这与完成一个贪婪算法相同,且仅考虑严厉下降本钱的图代替。
  • ( > 1) :这可被视为「扩展」查找空间,由于条件愈加宽松。这个算法有期望找到最重症监护室终能得到更优解的中心解。


回溯到思维出现在算法 1 的第 14 行。假定 > 1,假如当时图 G' 有更低的本钱,这会被加回到行列中。这是由于未来的迭代有或许将 G' 替换为另一个解 G'',而 G'' 有或许终究得到更差的解。因而,将 G' 留在行列中能为算法供给追溯才能,然后避免当时途径欠安的问题。

依据流的递归式图拆分

许多当时最佳的 DNN 模型都太大了,难以直接运用回溯查找来优化。可是,为了处理这个问题,可以运用一个有用的调查。也即,图代替可以在少数部分相连的算子上独登时履行。

因而,将核算图拆分为更小的单个子图并单个地查看它们能让问题变得更小,一同还能保茶杯犬多少钱一只,SysML 2019论文解读:推理优化,绿壳蛋鸡证所得到的图代替有用。依据这一见地,作者提出了一种依据流的图拆分算法,以递归式地将核算图分为更小的可运用回溯查找的不相交子图。

当将一个图拆分为两个图时,方针是这样的两个不相交的子图会有最小数量的图代替。关于每个算子,将其容量 Cap(o_i) 界说为至少映射到了算子 o_i 的一个内边(in-edge)和一个外边(out-edge)的图代替的数量。

直观而言,每个算子的容量便是被代替的「潜力」。咱们终究得到了一个由节点和边构成的图,每个边都有一个描绘其容量的权重。这个图拆分问题就变成了最小极点切开问题。

从整数规划(integer programming)的视点看,图的最小极点切开问cb锁题是寻觅一个极点的子集(称为极点切开),其间移除操作会将图分红两个组件。这一般运用规范的 max-flow 算法求解。

或许大部分读者并不了解 min-cut / max-flow 这些术语,但假如你有爱好,一般可在整数规划教科书/课程中找到它们。我不会深化这些问题的细节,只说一下这些类型的问题的方针以及它们与当时问题的相关。

术语「切开(cut)」用于描绘将图分为两个调集 (S, S_b) 的操作。切开的标明办法是两个独立的调集 (S, S_b)。因而,运用在核算图上界说好的容量,方针是切开图以使得被切掉的边有最小的容量,然后将图一分为二。

总结一下,该算法首要是将图分红单个的子图,然后再运行回溯查找算法来优化单个子图,终究,MetaFlow 将优化后的子图再组合到一同,组合得到整个核算图。

试验成果

这篇论文运用了 MetaFlow 来测验比较一些闻名的图画分类神经网络。这包含用于图画分类的 Inception-v3 (Szegedy et al., 2016)、SqueezeNet (Iandola et al., 2016) 和 ResNet50 (He et al., 2016) CNN。这三塔利班种不同的神经网络运用了不同的 DNN 模块来完成优秀的模型精确度,并展示出了不同的图架构。

除了图画分类,研讨者还评价了在文本分类和机器翻译上的体现。RNNTC 和 NMT 是两个来自(Lei et al., 2017)的别离用于文本分类和神经机器翻译的模型。

RNNTC 运用了一个嵌入层、一个躲藏巨细为 1024 的循环层和一个 softmax 层。NMT 包含一个编码器和一个解码器,两者都由一个嵌入层和两个各有 1024 躲藏巨细的循环层构成。表 1 供给了这些绣春刀2网络的概略。

表 1:试验所用的神经网络

这些试验将 MetaFlow 加到了 TensorFlow、TensorFlow XLA 和 TensorRT 上。TensorFlow XLA 是一个用于 TensorFlow 图的编译器,可用于加快 TensorFlow ML 模型;TensorRT 是一个用于高功能深度学习推理的渠道,由英伟达开发。TensorRT 包含一个深度学习推理优化器和优化时刻,能为深度学习推理运用供给低推迟和高吞吐量。

在一切试验中,所运用的本钱模型都是最小化履行时刻。此外,参数 设置为 1.05,作为回溯查找算法的剪枝参数。

推理功能

第一个比较是端到端的功能。MetaFlow 会主动将优化过的核算图改换成基准结构会承受的规范格局,因而可以与基准比较测验。图 2 给出了比较的成果。蓝线是没运用 MetaFlow 的优化图的三个基准结构得到的最佳成果,红线是 MetaFlow 成果。

图 2:MetaFlow、TensorFlow、T性感视频ensorFlow XLA 和 TensorRT

可以看到,Meta茶杯犬多少钱一只,SysML 2019论文解读:推理优化,绿壳蛋鸡Flow 速度更快,优于已有的深度学习推理引擎。每条红线上的数字都是相关于最佳基准的相对提速。留意 MetaFlow 并不能仅有能履行图代替的结构。事实上,一切已有的体系在履行核算图之前都会依据自己的规矩在内部履行图改换。

因而,功能体现也或许由于所履行的图优化而不同。论文没有清晰阐明 MetaFlow 是否在精确度体现上也优于其它结构,但我以为推理时刻(和其它方针)的成果是在一切结构的精确度体现相对挨近的前提下得到的。

额定的方针比较

除了端到端的推理时刻外,作者还在本钱模型中包含了不同的方针,其间包含内存拜访、发动的核、FLOPs 数量和设备运用率。表 2 给出了 MetaFlow 和 TensorRT 在这些方针上的比较。

表 2:MetaFlow 和 TensorRT 在不同方针上的功能比较

比较于 TensorRT,MetaFlow 可以削减全体的内存拜访量以及核发动的数量。可是,在一个核算图中,MetaFlow 完成的推理功能提高是以 FLOPs 增加为价值的。我信任 FLOPs 的增加可经过以下事例进行解说。

回想一下之前的章节,咱们可用两个 13 核代替一个 33 卷积核。反过来也相同,假如咱们有两个 13 核,咱们或许可将它们组合(扩展)成一个 33 核。这种更大的操作愈加杂乱,也或许会有更高的 FLOP 量,但或许会削减内存拜访和核发动,我信任这可以解说表 2 中的数据。

其它一些阐明

作者还在子图功能等其它方针进步行了试验。子图功能方针是用于确认 MetaFlow 能否提高 DNN 中单个子图的功能。试验中测验比较了不同的设备,以确认给定一个输入图时,MetaFlow 能否在不同设备上发现不同的优化图。此外,论文也查看了查找算法的功能。由于这些方针并不与推理优化直接相关,所以这篇解读不会介绍这些内容。感爱好的读者请参阅原论文了解悉数细节。

总结与结语

这篇论文介绍了宽松化的图代替,能完成已有深度学习结构(运用的是贪婪办法)中未完成的杂乱图优化的探究。宽松化图代替在数学办法上被构建成了一个依据本钱的查找算法,其触及到一个或多个方针。回溯查找的完成办法使得算法可在宽松化图代替生成的查找空间中主动找到经过优化的核算图。

终究,作者在 MetaFlow 中完成了该办法,这是一种用于 DNN 的宽松化图代替优化器。通正过分与几种规范 DNN 比较,研讨标明 MetaFlow 比较于已有结构能在确保附近网络精确度的一同改进运行时刻功能——能完成高达 1.6 倍的提高。

我挑选解读这两篇论文的原因是它们都触及推理优化这一主题。这两篇论文是从不同视点完成推理优化,而我以为这两个视点都很重要。Choi et al. 的第一篇论文重视的是用量化来提高推理。这更多是一种面向硬件的办法。

经过运用仅 2 位且精确度丢失不太多的优秀量化办法,网络速度比较于 8 位的(当茶杯犬多少钱一只,SysML 2019论文解读:推理优化,绿壳蛋鸡前移动设备常用的装备)能完成极大的提高。鉴于学术界的大多数研讨都着眼于网络精确度,所以这是一项很重要的研讨。在实际国际运用中,硬件尺度、功耗和速度等要素往往比精确度更重要,在讨论机器学习时咱们应一直记住这一点。

第二篇论文来自 Jia et al.,是从算法视点求解推理优化问题。我很喜欢这个结构,由于其触及到将该问题表达为茄子的做法一个整数规划(min-cut / max-flow)问题。现如今,人们常常将机器学习作为单个范畴来进行考虑探究。

可是,机器学习的中心是数学和优化,因而我以为在数学知识投入精力也是很重要的。具有坚实的数学技术能协助你更有用地剖析机器学习问题,并或许能让你有才能以或许有更优处理计划的不同数学办法表达你的问题。

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