浅谈阿里轻量级的深度神经网络推理引擎MNN

MNN是一个轻量级的深度神经网络推理引擎，在端侧加载深度神经网络模型进行推理预测。
作者：开心的派大星
首发：微信公众号：NeuroMem
转自：https://github.com/alibaba/MNN/edit/master/README_CN.md

简介

MNN是一个轻量级的深度神经网络推理引擎，在端侧加载深度神经网络模型进行推理预测。目前，MNN已经在阿里巴巴的手机淘宝、手机天猫、优酷等20多个App中使用，覆盖直播、短视频、搜索推荐、商品图像搜索、互动营销、权益发放、安全风控等场景。此外，IoT等场景下也有若干应用。

整体特点

轻量性

• 针对端侧设备特点深度定制和裁剪，无任何依赖，可以方便地部署到移动设备和各种嵌入式设备中。
• iOS平台：armv7+arm64静态库大小5MB左右，链接生成可执行文件增加大小620KB左右，metallib文件600KB左右。
• Android平台：so大小400KB左右，OpenCL库400KB左右，Vulkan库400KB左右。

通用性

• 支持Tensorflow、Caffe、ONNX等主流模型文件格式，支持CNN、RNN、GAN等常用网络。
• 支持86个TensorflowOp、34个CaffeOp；各计算设备支持的MNN Op数：CPU 71个，Metal 55个，OpenCL 29个，Vulkan 31个。
• 支持iOS 8.0+、Android 4.3+和具有POSIX接口的嵌入式设备。
• 支持异构设备混合计算，目前支持CPU和GPU，可以动态导入GPU Op插件，替代CPU Op的实现。

高性能

• 不依赖任何第三方计算库，依靠大量手写汇编实现核心运算，充分发挥ARM CPU的算力。
• iOS设备上可以开启GPU加速（Metal），常用模型上快于苹果原生的CoreML。
• Android上提供了OpenCL、Vulkan、OpenGL三套方案，尽可能多地满足设备需求，针对主流GPU（Adreno和Mali）做了深度调优。
• 卷积、转置卷积算法高效稳定，对于任意形状的卷积均能高效运行，广泛运用了 Winograd 卷积算法，对3x3 -> 7x7之类的对称卷积有高效的实现。
• 针对ARM v8.2的新架构额外作了优化，新设备可利用半精度计算的特性进一步提速。

易用性

• 有高效的图像处理模块，覆盖常见的形变、转换等需求，一般情况下，无需额外引入libyuv或opencv库处理图像。
• 支持回调机制，可以在网络运行中插入回调，提取数据或者控制运行走向。
• 支持只运行网络中的一部分，或者指定CPU和GPU间并行运行。

架构设计

MNN可以分为Converter和Interpreter两部分。

Converter由Frontends和Graph Optimize构成。前者负责支持不同的训练框架，MNN当前支持Tensorflow(Lite)、Caffe和ONNX(PyTorch/MXNet的模型可先转为ONNX模型再转到MNN)；后者通过算子融合、算子替代、布局调整等方式优化图。

Interpreter由Engine和Backends构成。前者负责模型的加载、计算图的调度；后者包含各计算设备下的内存分配、Op实现。在Engine和Backends中，MNN应用了多种优化方案，包括在卷积和反卷积中应用Winograd算法、在矩阵乘法中应用Strassen算法、低精度计算、Neon优化、手写汇编、多线程优化、内存复用、异构计算等。

开始使用

• 使用方法
• 算子列表
• API文档
• 示例

工具

• 测试工具
• 性能测试
• 模型压缩
• 基于表达式构建模型并评测

如何修改

• 自定义后端
• 自定义算子
• 贡献代码

如何使用Python

• Python

交流与反馈

• 常见问题

License

Apache 2.0

致谢

MNN参与人员：淘宝技术部、搜索工程团队、达摩院团队、优酷等集团员工。

MNN参考、借鉴了下列项目：

• Caffe
• flatbuffer
• gemmlowp
• Google Vulkan demo
• Halide
• Mace
• ONNX
• protobuffer
• skia
• Tensorflow
• ncnn
• paddle-mobile
• stb
• rapidjson

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审核编辑：符乾江