Int8量化算子在移动端CPU的性能优化

本文介绍了Depthwise Convolution 的Int8算子在移动端CPU上的性能优化方案。ARM架构的升级和相应指令集的更新不断提高移动端各算子的性能上限，结合数据重排和Sdot指令能给DepthwiseConv量化算子的性能带来较大提升。

背景

MNN对ConvolutionDepthwise Int8量化算子在ARM V8(64位)和ARM V8.2上的性能做了较大的优化，主要优化方法包括改变数据的排列方式以及使用Sdot指令。为了方便叙述，后文统一用DepthwiseConvInt8来表示ConvolutionDepthwiseInt8量化算子。在优化前在安卓手机上测得该量化算子的耗时比使用FP16推理多三倍，严重影响量化模型在端侧的性能。本文从ARM汇编算子的角度出发讲解DepthwiseConvInt8算子的优化方案。

性能瓶颈定位及优化方案

▐ ARM V8 优化数据排列方式

方案介绍

MNN中DepthwiseConvInt8的输入数据格式是，后文简称这种数据排列数据方式为C4），即每4个Channel的数据排列在一起。同理，我们用C16表示每16个Channel的数据连续排列的数据排布方式。下图直观地描述了C4的数据排列方式，假设，图中每一个小正方形代表一个数据，四种颜色分别代表feature map上四个坐标点，正方形内的数字编号表示它们在内存中的排列次序。

一般地，我们会对采取多线程计算，对采取ARM汇编并行计算。本文关注单线程时对维度做性能优化。在ARM汇编中通常会同时计算输出的特征图上多个点的结果，这要求我们尽量能够同时读取输入特征图上的点数据。例如当Depthwise层的Stride参数等于1时，同时计算输出特征图中4个点坐标的数据（一共4(坐标点)*4(channel)=16个数据），我们需要读取上图中编号为的正方形数据。当每个数据占4个字节（32位）时，4个输入数据正好填满一个向量寄存器。但是在Int8量化算子中，每个输入数据占8位（1个字节），如果仍然采取C4的数据排列，则4个数据填不满一个向量寄存器。特别地，当Depthwise层的Stride参数不是1时，采用C4的数据排列方式会导致feature map上多个数据时不能连续读取，进而导致性能损失。所以对于Int8类型的输入数据，在ARM平台上我们首先考虑将C4的数据排列方式改为C16的排列，这样保证可以连续地读取16个Int8类型数据来填满一个向量寄存器。我们用汇编代码来表示这两种数据读取方式的差异。

/* x0: source address, 读取feature map上的4个点 */
/* pack=4, stridex = 2, sizeof(inputData)=1 */
ld1 {v0.s}[0], [x0], #8
ld1 {v1.s}[0], [x0], #8
ld1 {v2.s}[0], [x0], #8
ld1 {v3.s}[0], [x0], #8
/* pack=16, stridex = 2, sizeof(inputData)=1 */
ld1 {v0.4s}, [x0], #32
ld1 {v1.4s}, [x0], #32
ld1 {v2.4s}, [x0], #32
ld1 {v3.4s}, [x0], #32

从代码中可以看到同样是使用4条指令读取数据，C16比C4多读取3倍的数据。所以对于ARM V8平台，我们将pack=4更改为pack=16，虽然该方案额外增加了推理时数据排布的转换时间，但是在ARM汇编内部更好地并行化带来的收益更大。

ARM V8 性能提升结果

本文中所有的性能数据均来源于美颜模型在华为Mate40 Pro上的测试结果。美颜模型中一共含有23个Convolution Depthwise算子，所有算子都是3x3 kernel，其中19个算子的stride=1，4个算子的stride=2. 表格中记录的算子耗时是美颜模型中所有23个convolution depthwise算子在一次推理中的耗时总和，单位：ms.

华为 Mate40 Pro ARM V8	优化前 C4数据排列	优化后 C16数据排列
Convolution Depthwise Int8 量化算子	4.46 ms	2.78 ms

改变数据排列方式的方案性能加速比是1.6.

▐ ARM V8.2 使用sdot指令提高性能

为什么sdot指令能提高算子性能？

虽然在ARM V8平台上DepthwiseConvInt8算子的性能加速已经有明显效果，但ARM V8.2指令集为ARM平台上CPU算子的性能加速提供了更大的空间。与此同时，随着ARM V8.2指令集在旗舰型手机上的普及，浮点模型使用fp16推理极大地提高了移动端性能，量化模型想要保持竞争力也需要进一步优化。在DepthwiseConvInt8算子含有大量乘加计算，以3x3kernel为例，先进行9次乘法再进行1次加法，此时需要9条指令才能得到一个输出数据。ARM V8.2平台提供的sdot指令能实现3条指令即可得到1个输入数据。汇编代码能够直观展示两者差异：

// 3x3kernel 不使用sdot指令，进行9次循环
Loop_Kernel_H3:Loop_Kernel_W3:smlal v0.4s, v1.4h, v2.4s // 累加结果存储在v0中// 3x3kernel 使用sdot指令
sdot v0.4s, v1.16b, v3.16b
sdot v0.4s, v2.16b, v4.16b
smlal v0.4s, v5.4h, v6.4h

使用sdot指令会带来额外开销吗？

我们先关注sdot指令是如何加速若干个元素乘加操作的，下面的代码展示了sdot指令计算原理。

// v0.16b : [0,1,2,3, 4,5,6,7, 8,9,10,11, 12,13,14,15]
// v1.16b : [0,1,2,3, 4,5,6,7, 8,9,10,11, 12,13,14,15]// v2.s[0]=v0.b[0]*v1.b[0]+v0.b[1]*v1.b[1]
//         +v0.b[2]*v1.b[2]+v0.b[3]*v1.b[3]
sdot v2.4s, v0.16b, v1.16b // v2.4s: [14,126,366,734]

由代码示例得知，进行累加的4个元素在内存中是连续排列的。上文中已经介绍了算子的输入数据排列是C4，同一个Kernel中的所有元素在内存中肯定不能连续读取。

sdot指令的使用之前需要重排数据才能得到正确的结果，注意此时的数据重排和ARM V8优化中的数据重排完全不同。上文中我们提到的ARM V8上的数据重排仅仅是在Channel维度将C4修改为C16，而ARM V8.2上sdot 指令之前的数据重排需要将一个kernel中的9个元素每4个连续排列在一起。我们用一张图来解释重排规则。不妨假设kernel size是3x3，后文中均采取此假设。

显然数据重排的时间会极大影响算子性能，高效地进行数据重排是ARM V8.2 DepthwiseConvInt8性能优化的关键步骤。

ARM V8.2 如何进行数据重排

思考重排问题时我们将问题简化，不需要写代码就能得到最高效的解决方案（前提是足够熟悉ARM汇编指令，因为指令集了解地越多，解决方法就越多）。我们把问题抽象为如何高效重排一个向量寄存器中的16个int8_t数据。重排前后的数据排列对比图如下：

从抽象问题回到对3x3 kernel中的数据进行重排，我们最终需要9个元素相乘再累加，所以我们对kernel中的每4个元素进行重排，剩下的1个再使用smlal指令累加结果即可。当然我们推理前就可以对权值矩阵进行对应元素的重排，不占用推理时间。跟ARM V8上的优化不同的是，ARM V8.2的重排是基于C4进行的而不是C16. 无论是C8还是C16都会给数据重排带来更多的开销，具体来说就是需要的重排指令条数更多，这里就不详细讲解C8和C16场景下的最优重排方案了。

因为数据重排这一步是必不可少的，所以在该算子中使用sdot指令的前提是kernel size是已知的。当前MNN对于DepthwiseConvInt8 在ARM V8.2平台上的优化仅支持3x3 kernel.

ARM V8.2 性能提升结果

华为 Mate40 Pro ARM V8	优化前 C4数据排列	ARM V8使用C16优化后	ARM V8 使用sdot指令优化后
Convolution Depthwise Int8 量化算子	4.46 ms	2.78 ms	1.75 ms

通过使用sdot 指令，算子性能加速比达到了2.55.

▐ ARM V8.2和ARM V8的优化方案差异总结

在ARM V8.2 上优化DepthwiseConvInt8算子性能的核心是重排输入数据以方便使用sdot指令进行累加。因为Depthwise算子的计算复杂度比Convolution低，所以数据重排的耗时对算子性能影响更大。经过稿纸推演和实际测试，我们确定了耗时最低的数据重排方案，即在输入数据是NC4HW4时，用tbl指令将与3x3kernel中9个数据分成3组，第一组和第二组分别有4个数据连续排列，最后一个数据单独排列。在ARM V8上的优化受限于指令种类数量，目前仅从减少数据读取时间角度优化算子性能。

▐ 总结

ARM架构的升级和相应指令集的更新不断提高移动端各算子的性能上限，目前在ARM V8.2上对于Convolution depthwise Int8量化算子的性能已经接近最优，但受限于数据重排带来的额外负载，Int8量化算子的性能仍然无法超越半浮点精度推理性能。

团队介绍

大淘宝技术Meta Team，负责面向消费场景的3D/XR基础技术建设和创新应用探索，通过技术和应用创新找到以手机及XR 新设备为载体的消费购物3D/XR新体验。团队在端智能、商品三维重建、3D引擎、XR引擎等方面有深厚的技术积累。先后发布端侧推理引擎MNN，端侧实时视觉算法库PixelAI，商品三维重建工具Object Drawer等技术。团队在OSDI、MLSys、CVPR、ICCV、NeurIPS、TPAMI等顶级学术会议和期刊上发表多篇论文。

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