如何优化低计算密集度神经网络在GPU和NPU上的性能

在深度学习领域,GPU 和 NPU 是常用的硬件加速器,它们凭借强大的并行计算能力显著提升了深度神经网络(DNN)的训练和推理速度。然而,并不是所有模型在 GPU 和 NPU 上都能得到理想的性能提升。对于一些计算密集度较低的任务或模型,CPU 的表现可能比 GPU 和 NPU 更好。本文将讨论在这种情况下,如何优化低计算密集度神经网络在 GPU 和 NPU 上的性能。

1. 理解计算密集度对硬件的影响

  • GPU 和 NPU 的设计特点:

GPU 和 NPU 的硬件架构擅长处理高度并行的浮点运算,因此适合用于计算密集型的神经网络,如卷积神经网络(CNN)。
当计算密集度较低时,GPU 和 NPU 的硬件资源难以被充分利用,反而会出现线程空闲、内存带宽受限等问题,导致性能下降。

  • CPU 的优势:

CPU 更加擅长串行计算和复杂的分支逻辑,在低计算密集度的任务中,CPU 可以凭借较高的单线程性能和低开销的任务调度胜出。

2. 低计算密集度任务的典型表现与挑战

  • 多分支网络结构:分支过多的网络结构导致并行计算资源难以充分利用。
  • 计算量小、传输开销大:数据在 CPU 和 GPU/NPU 之间频繁传输,传输开销可能远大于计算开销。
  • 内存带宽成为瓶颈:GPU 的大部分资源可能闲置在等待内存读取操作,难以提升整体计算效率。

3. 优化策略

针对以上问题,可以通过以下策略来提升低计算密集度任务在 GPU 和 NPU 上的性能:

  • 合并计算操作:

将多个小型计算操作融合为一个核函数(kernel)来执行,减少 GPU 的上下文切换和调度开销。
例如,将多层的全连接层操作合并为一次矩阵乘法操作。

  • 减少数据传输开销:

优化 CPU 与 GPU/NPU 之间的数据传输,尽量减少不必要的数据搬移。
使用统一内存(Unified Memory)或共享内存(Shared Memory)来降低数据传输的延迟。

  • 优化网络结构设计:

减少分支网络和复杂控制流的使用,尽量使用更规则、具有高度并行性的网络结构。
通过神经架构搜索(NAS)等方法找到更适合 GPU/NPU 的网络设计。

  • 使用硬件友好的数据类型:

在 GPU 和 NPU 上,优先使用低精度的数据类型(如 FP16、INT8),以充分利用硬件的低精度加速单元。

  • 提升并行度与数据重用率:

通过提升数据的重用率(如共享权重)和减少无效计算(如零填充)来提升并行计算效率。

4. 实战案例:如何在RK3588上优化低计算密集度任务

在 RK3588 芯片的 NPU 上运行某些轻量级神经网络时,可以发现数据传输和任务调度开销远大于计算开销。

  • 优化建议:

使用 RKNN 提供的 API 进行内存分配优化,减少 NPU 与 CPU 之间的数据传输。
将 NPU 上的一些简单任务移至 CPU 处理,如数据预处理和部分激活函数运算。

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