騰訊AI LAB致力于打造產(chǎn)學研用一體的 AI 生態(tài)，主要的研究方向包括計算機視覺、語音識別、自然語言處理和機器學習，結(jié)合騰訊場景與業(yè)務優(yōu)勢，在社交AI、游戲AI、內(nèi)容AI及平臺AI等領域取得了顯著的成果，技術被應用于微信、QQ、天天快報和QQ音樂等上百個騰訊產(chǎn)品。其中圍棋AI “絕藝” 多次獲得世界人工智能圍棋大賽的冠軍。

騰訊AI LAB打造的虛擬人，具有自然、生動且飽含情緒的表情，其背后由一套騰訊 AI LAB 自研的復雜系統(tǒng)支撐，系統(tǒng)首先要從文本中提取不同信息，包括表情、情感、重音位置、和激動程度等；提取之后，這些信息被輸入到模型中生成，再同步生成語音、口型和表情參數(shù)，最終才有了虛擬人自然生動的表現(xiàn)。

虛擬人物打造需要更高效平臺

根據(jù)虛擬人物需要表達的語言和情感，生成自然生動的人臉，是打造虛擬人重要的一個階段。需要先渲染人臉的紋理圖和渲染圖，并將它們輸入到深度學習模型中，最終生成自然生動的人臉。在這個過程中，需要用到OpenGL、OpenCV、CUDA、TensorFlow等軟件技術，騰訊原有的方案有很多CPU與GPU的數(shù)據(jù)交互，且有很多計算型的操作通過CPU來實現(xiàn)，效率非常低下， 無論是吞吐還是延時都不滿足要求，具體體現(xiàn)在：

OpenGL在GPU上渲染好圖像繪制到framebuffer后，需要先用glReadPixels拷貝數(shù)據(jù)到CPU，再用cudaMemcpy將數(shù)據(jù)從CPU拷回到GPU以進行深度學習模型的推理，這里有兩次不必要的CPU與GPU之間的數(shù)據(jù)傳輸。

顏色空間轉(zhuǎn)換方面，深度學習推理的前后處理等操作在CPU上完成，效率非常低下。

NVIDIA 加速虛擬人項目渲染與推理效率

NVIDIA 技術在虛擬人項目的渲染和推理階段均提供了強大的支持。在渲染階段，NVIDIA 助力提升了顏色空間轉(zhuǎn)換效率，降低整體延時，主要體現(xiàn)在：

1. 用NVIDIA CUDA/OpenGL interoperability 代替騰訊之前使用glReadPixels在CUDA和OpenGL之間拷貝數(shù)據(jù)的方案，大幅減少了CPU和GPU之間的數(shù)據(jù)拷貝，從而降低了整體的延時。

2. 把原來在CPU上做的顏色空間轉(zhuǎn)換的操作，遷移到NVIDIA T4 GPU上用CUDA kernel實現(xiàn)，利用GPU的并行優(yōu)勢，大大提高了顏色空間轉(zhuǎn)換的效率，進一步降低了整體的延時。

3. 將多幀的mesh組成一個batch分別繪制到framebuffer的不同區(qū)域，在提高OpenGL并行度的同時，給下一階段的深度學習模型的推理提供了更大的輸入數(shù)據(jù)的batch size，充分發(fā)揮NVIDIA T4 GPU高并發(fā)計算的優(yōu)勢，進一步提高GPU的利用率，從而提高整體的吞吐。

在推理階段，NVIDIA助力提高推理整體吞吐，降低推理延時，主要體現(xiàn)在以下幾點：

1. 用NVIDIA TensorRT替換TensorFlow對模型推理進行加速，并利用NVIDIA T4 GPU上的FP16 Tensor Core可以極大提高矩陣乘等操作速度的特性，在最終視覺效果幾乎不變的情況下，進一步提升推理的吞吐，降低推理延時。

2. 在NVIDIA T4 GPU上利用CUDA kernel 替代原始流程中在CPU上使用OpenCV實現(xiàn) Mat-to-Tensor 和 Tensor-to-Mat 等格式轉(zhuǎn)換操作，并使用OpenCV-CUDA版替換OpenCV-CPU版的部分操作（如Resize等），充分發(fā)揮GPU相對于CPU更高的并發(fā)優(yōu)勢，在加速這些操作的同時減少GPU到CPU的數(shù)據(jù)傳輸通信量，提高格式轉(zhuǎn)換效率，降低端到端的推理延時。

3. 通過Pipeline的方式，使GPU和CPU上的操作進行overlap，并結(jié)合NVIDIA的MPS技術提高單卡上多個進程同時處理多個數(shù)據(jù)流的同時提高整體的吞吐。

在虛擬人項目中，NVIDIA CUDA技術大幅提升了渲染速度，NVIDIA TensorRT 方便快速地加速深度學習模型的推理，結(jié)合MPS技術，實現(xiàn)了單卡多路推流，使整體推理效率達到了原來的三倍！性能的大幅提升，既提升了GPU的利用率，又降低了AI技術的使用成本。責任編輯：haq

騰訊AI LAB致力于打造產(chǎn)學研用一體的 AI 生態(tài)，主要的研究方向包括計算機視覺、語音識別、自然語言處理和機器學習，結(jié)合騰訊場景與業(yè)務優(yōu)勢，在社交AI、游戲AI、內(nèi)容AI及平臺AI等領域取得了顯著的成果，技術被應用于微信、QQ、天天快報和QQ音樂等上百個騰訊產(chǎn)品。其中圍棋AI “絕藝” 多次獲得世界人工智能圍棋大賽的冠軍。 騰訊AI LAB打造的虛擬人，具有自然、生動且飽含情緒的表情，其背后由一套騰訊 AI LAB 自研的復雜系統(tǒng)支撐，系統(tǒng)首先要從文本中提取不同信息，包括表情、情感、重音位置、和激動程度等；提取之后，這些信息被輸入到模型中生成，再同步生成語音、口型和表情參數(shù)，最終才有了虛擬人自然生動的表現(xiàn)。

虛擬人物打造需要更高效平臺

根據(jù)虛擬人物需要表達的語言和情感，生成自然生動的人臉，是打造虛擬人重要的一個階段。需要先渲染人臉的紋理圖和渲染圖，并將它們輸入到深度學習模型中，最終生成自然生動的人臉。在這個過程中，需要用到OpenGL、OpenCV、CUDA、TensorFlow等軟件技術，騰訊原有的方案有很多CPU與GPU的數(shù)據(jù)交互，且有很多計算型的操作通過CPU來實現(xiàn)，效率非常低下， 無論是吞吐還是延時都不滿足要求，具體體現(xiàn)在：

OpenGL在GPU上渲染好圖像繪制到framebuffer后，需要先用glReadPixels拷貝數(shù)據(jù)到CPU，再用cudaMemcpy將數(shù)據(jù)從CPU拷回到GPU以進行深度學習模型的推理，這里有兩次不必要的CPU與GPU之間的數(shù)據(jù)傳輸。

顏色空間轉(zhuǎn)換方面，深度學習推理的前后處理等操作在CPU上完成，效率非常低下。

NVIDIA加速虛擬人項目渲染與推理效率

NVIDIA 技術在虛擬人項目的渲染和推理階段均提供了強大的支持。在渲染階段，NVIDIA 助力提升了顏色空間轉(zhuǎn)換效率，降低整體延時，主要體現(xiàn)在： 1. 用NVIDIA CUDA/OpenGL interoperability 代替騰訊之前使用glReadPixels在CUDA和OpenGL之間拷貝數(shù)據(jù)的方案，大幅減少了CPU和GPU之間的數(shù)據(jù)拷貝，從而降低了整體的延時。 2. 把原來在CPU上做的顏色空間轉(zhuǎn)換的操作，遷移到NVIDIA T4 GPU上用CUDA kernel實現(xiàn)，利用GPU的并行優(yōu)勢，大大提高了顏色空間轉(zhuǎn)換的效率，進一步降低了整體的延時。 3. 將多幀的mesh組成一個batch分別繪制到framebuffer的不同區(qū)域，在提高OpenGL并行度的同時，給下一階段的深度學習模型的推理提供了更大的輸入數(shù)據(jù)的batch size，充分發(fā)揮NVIDIA T4 GPU高并發(fā)計算的優(yōu)勢，進一步提高GPU的利用率，從而提高整體的吞吐。

在推理階段，NVIDIA助力提高推理整體吞吐，降低推理延時，主要體現(xiàn)在以下幾點：
1. 用NVIDIA TensorRT替換TensorFlow對模型推理進行加速，并利用NVIDIA T4 GPU上的FP16 Tensor Core可以極大提高矩陣乘等操作速度的特性，在最終視覺效果幾乎不變的情況下，進一步提升推理的吞吐，降低推理延時。
2. 在NVIDIA T4 GPU上利用CUDA kernel 替代原始流程中在CPU上使用OpenCV實現(xiàn) Mat-to-Tensor 和 Tensor-to-Mat 等格式轉(zhuǎn)換操作，并使用OpenCV-CUDA版替換OpenCV-CPU版的部分操作（如Resize等），充分發(fā)揮GPU相對于CPU更高的并發(fā)優(yōu)勢，在加速這些操作的同時減少GPU到CPU的數(shù)據(jù)傳輸通信量，提高格式轉(zhuǎn)換效率，降低端到端的推理延時。
3. 通過Pipeline的方式，使GPU和CPU上的操作進行overlap，并結(jié)合NVIDIA的MPS技術提高單卡上多個進程同時處理多個數(shù)據(jù)流的同時提高整體的吞吐。 在虛擬人項目中，NVIDIA CUDA技術大幅提升了渲染速度，NVIDIA TensorRT 方便快速地加速深度學習模型的推理，結(jié)合MPS技術，實現(xiàn)了單卡多路推流，使整體推理效率達到了原來的三倍！性能的大幅提升，既提升了GPU的利用率，又降低了AI技術的使用成本。 責任編輯：haq