資料介紹
軟件簡介
Paddle Lite為Paddle-Mobile的升級版,定位支持包括手機(jī)移動端在內(nèi)更多場景的輕量化高效預(yù)測,支持更廣泛的硬件和平臺,是一個高性能、輕量級的深度學(xué)習(xí)預(yù)測引擎。在保持和PaddlePaddle無縫對接外,也兼容支持其他訓(xùn)練框架產(chǎn)出的模型。
## CPU版本安裝命令
pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/cpu paddlepaddle
## GPU版本安裝命令
pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/gpu paddlepaddle-gpu
特性
輕量級
執(zhí)行階段和計算優(yōu)化階段實現(xiàn)良好解耦拆分,移動端可以直接部署執(zhí)行階段,無任何第三方依賴。 包含完整的80個 Op+85個 Kernel 的動態(tài)庫,對于ARMV7只有800K,ARMV8下為1.3M,并可以裁剪到更低。 在應(yīng)用部署時,載入模型即可直接預(yù)測,無需額外分析優(yōu)化。
高性能
極致的 ARM CPU 性能優(yōu)化,針對不同微架構(gòu)特點實現(xiàn)kernel的定制,最大發(fā)揮計算性能,在主流模型上展現(xiàn)出領(lǐng)先的速度優(yōu)勢。 支持INT8量化計算,結(jié)合?PaddleSlim 模型壓縮工具?中 INT8量化訓(xùn)練功能,可以提供高精度高性能的預(yù)測能力。 在Huawei NPU, FPGA上也具有有很好的性能表現(xiàn)。
通用性
硬件方面,Paddle Lite 的架構(gòu)設(shè)計為多硬件兼容支持做了良好設(shè)計。除了支持ARM CPU、Mali GPU、Adreno GPU,還特別支持了華為 NPU,以及 FPGA 等邊緣設(shè)備廣泛使用的硬件。即將支持支持包括寒武紀(jì)、比特大陸等AI芯片,未來會增加對更多硬件的支持。
模型支持方面,Paddle Lite和PaddlePaddle訓(xùn)練框架的Op對齊,提供更廣泛的模型支持能力。目前已嚴(yán)格驗證18個模型85個OP的精度和性能,對視覺類模型做到了較為充分的支持,覆蓋分類、檢測和定位,包含了特色的OCR模型的支持。未來會持續(xù)增加更多模型的支持驗證。
框架兼容方面:除了PaddlePaddle外,對其他訓(xùn)練框架也提供兼容支持。當(dāng)前,支持Caffe 和 TensorFlow 訓(xùn)練出來的模型,通過X2Paddle?轉(zhuǎn)換工具實現(xiàn)。接下來將會對ONNX等格式模型提供兼容支持。
架構(gòu)
PaddleLite 的架構(gòu)設(shè)計著重考慮了對多硬件和平臺的支持,并且強(qiáng)化了多個硬件在一個模型中混合執(zhí)行的能力,多個層面的性能優(yōu)化處理,以及對端側(cè)應(yīng)用的輕量化設(shè)計。
其中,Analysis Phase 包括了 MIR(Machine IR) 相關(guān)模塊,能夠?qū)υ械哪P偷挠嬎銏D針對具體的硬件列表進(jìn)行算子融合、計算裁剪 在內(nèi)的多種優(yōu)化。Execution Phase 只涉及到Kernel 的執(zhí)行,且可以單獨部署,以支持極致的輕量級部署。
Paddle-Mobile升級為Paddle Lite的說明
原Paddle-Mobile作為一個致力于嵌入式平臺的PaddlePaddle預(yù)測引擎,已支持多種硬件平臺,包括ARM CPU、 Mali GPU、Adreno GPU,以及支持蘋果設(shè)備的GPU Metal實現(xiàn)、ZU5、ZU9等FPGA開發(fā)板、樹莓派等arm-linux開發(fā)板。在百度內(nèi)已經(jīng)過廣泛業(yè)務(wù)場景應(yīng)用驗證。對應(yīng)設(shè)計文檔可參考:?mobile/README
Paddle-Mobile 整體升級重構(gòu)并更名為Paddle Lite后,原paddle-mobile 的底層能力大部分已集成到新架構(gòu)?下。作為過渡,暫時保留原Paddle-mobile代碼。 主體代碼位于?mobile/
?目錄中,后續(xù)一段時間會繼續(xù)維護(hù),并完成全部遷移。新功能會統(tǒng)一到新架構(gòu)?下開發(fā)。
metal, web的模塊相對獨立,會繼續(xù)在?./metal
?和?./web
?目錄下開發(fā)和維護(hù)。對蘋果設(shè)備的GPU Metal實現(xiàn)的需求及web前端預(yù)測需求,可以直接進(jìn)入這兩個目錄。
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