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关注模型压缩、低比特量化、移动端推理加速优化、部署
导读：本次15条。「新闻」高通发布中端Soc 768G，骁龙875性能规格曝光，联发科方面跟进，发布天玑1000+，中高端的天玑800系列。CUDA11特性曝光。「论文」部分，一篇关于深度学习编译器架构的综述论文，详细剖析常用的设计思想，对现有的深度学习编译器进行全面总结。「开源」MNN PR一年来的总结回顾及armv8.2等新特性、PaddleLite PR对瑞芯微AI芯片的支持、OpenCL3.0发布、NervanaSystem当年关于GPU上的优化项目分析、TF新的Runtime。「博文」解析MegEngine的显存优化技术分析，Tengine和PaddleLite算子选择策略浅析。
手机SOC方面较多，单独一段总结：三星Exynos992曝光6nm制程可能超越骁龙865，Imagination新闻频频，Imagination已经将IMG A系列GPU在多个市场中授权给了客户，首批搭载该IP的SoC器件将在今年供货，高通与Imagination同时宣布支持Google的Android GPU Inspector在各家的Adreno或PowerVR GPU上的负载分析，小米迎来高通Adreno GPU驱动更新 | Qualcomm中国，荣耀发布Play 4T新机，搭载中芯国际14nm代工的麒麟710A，且已成功量产。
- Redmi K30 5G首发高通全新SoC 768G | 迷你手机网
摘要：从命名上看，骁龙768G是骁龙765G的升级版，应该类似于骁龙855和骁龙855+的关系。
根据爆料，骁龙768G处理器采用了1+1+4（2.8GHz+2.4GHz+1.8GHz）组合，GPU为Adreno 620，骁龙768G的2颗大核A76都提升了主频，GPU主频提升到了750MHz，整体性能提升在10%~15%。据测试安兔兔跑分达到了36万分。
并且骁龙768G采用7nm EUV工艺制程，是一款集成式双模5G SoC，CPU部分拥有两颗A76架构性能大核，相较骁龙765G，其主频部分提升到了2.8GHz，同时，骁龙768G的GPU频率也提升到了750MHz。 - 高通骁龙875性能规格曝光！或集成X60 5G基带，台积电5nm工艺 | 智东西
摘要：高通即将推出的骁龙875，将采用台积电5nm工艺预计2021年发布。此外，该芯片组规格代号为SM8350，其上一代骁龙865代号为SM8250。目前不清楚骁龙875芯片的5G调制解调器是否采用集成式方案。
性能方面，骁龙875采用Armv8 Cortex架构的Kryo 685 CPU，Adreno 660 GPU、Adreno 665 VPU和Adreno 1095 DPU，以及一颗Spectra 580图像处理引擎，支持3G/4G/5G调制解调器mmWave（毫米波）和低于6GHz频段。 - 联发科天玑1000+升级亮相，中高端800系列发布 | 三易生活
摘要：GPU性能方面，天玑1000+在天玑1000的基础上增强，将屏幕高帧率显示的上限从120Hz提升到144Hz，新的“ＭiraVision 画质引擎”可实现独立AI处理单元（联发科叫APU）和专用画质处理电路的联动计算，支持4K分辨率视频的AI实时处理。无论是从5G、AI、GPU设计这些“底子”上的技术水准，还是从游戏与视频优化这些“面子”上锦上添花的功能来说，联发科的天玑1000+这次都算是更上了一层楼。
此外，作为联发科中高端系列的代表，也是天玑800系列的升级款，但命名上并不是天玑800+，很有可能会改名为天玑820。听说天玑800系列一共有三种工程方案，主频分别是中杯2.0GHz、大杯2.2GHz左右和超大杯2.6GHz左右。 - CUDA 11 Features Revealed | NVIDIA Developer
摘要：The A100 GPU has revolutionary hardware capabilities and we’re excited to announce CUDA 11 in conjunction with A100.- Support for the NVIDIA Ampere GPU architecture, including the new NVIDIA A100 GPU for accelerated scale-up and scale-out of AI and HPC data centers; multi-GPU systems with the NVSwitch fabric such as the DGX A100 and HGX A100.
- Multi-Instance GPU (MIG) partitioning capability that is particularly beneficial to cloud service providers (CSPs) for improved GPU utilization.
- New third-generation Tensor Cores to accelerate mixed-precision, matrix operations on different data types, including TF32 and Bfloat16.
- Programming and APIs for task graphs, asynchronous data movement, fine-grained synchronization, and L2 cache residency control.
- Performance optimizations in CUDA libraries for linear algebra, FFTs, and matrix multiplication.
- Updates to the Nsight product family of tools for tracing, profiling, and debugging of CUDA applications.
- Full support on all major CPU architectures, across x86_64, Arm64 server and POWER architectures.
- 一篇关于深度学习编译器架构的综述论文 | 知乎
标题：The Deep Learning Compiler: A Comprehensive Survey
链接：https://arxiv.org/abs/2002.03794
摘要：目前还都没有全面分析深度学习编译器这种独特设计架构。本文详细剖析常用的设计思想，对现有的深度学习编译器进行全面总结，重点是面向深度学习的多级中间表示（IR）以及前后端的优化。具体来说，作者从各个方面对现有编译器做全面比较，对多级IR的设计进行了详细分析，并介绍了常用的优化技术。最后，文章强调对今后编译器潜在研究方向的一些见解。基本上这是深度学习编译器设计体系结构（不是硬件方面）的第一个综述。 - Facebook发布提高设备AI工作能效的AutoScale | 将门创投
摘要：Facebook和亚利桑那州立大学建立了一个支持AI减轻设备负荷的模型——AutoScale。AutoScale通过观察当前AI执行效率，包括算法架构特征和运行时间。协同处理器等硬件之间选择，找到能最大限度提高能效的硬件。
AutoScale基于强化学习算法，计算累计奖励(R值)，来选择AI工具的最佳运行方式。例如：对于给定的处理器，系统使用基于AI能效利用率的模型计算奖励，假设处理器内核消耗的功率是可变的，内核在繁忙和空闲状态下花费的时间不同，能源使用情况也不同。此外，当推理扩展到连接的数据中心时，AutoScale可以借助基于信号强度的模型来计算奖励，预测传输延迟度和网络消耗的能量。
注：每条内容前缀为github地址的仓库拥有者和仓库名，补全地址后为
github.com/<repo_owner>/<repo_name>。
- alibaba/MNN: 开源一年，阿里轻量级AI推理引擎MNN 1.0.0正式发布 | AI科技大本营
摘要：MNN在阿里巴巴集团内部得到广泛推广，覆盖了如手机淘宝、天猫、优酷、钉钉、闲鱼等20多个App。在这次release中，包括且不限于以下特点：- 新增模型训练的支持，从此MNN不再是单纯的推理引擎，可Quantization Aware Training (QAT)；
- 利用ARMv8.2指令集，获得了两倍的性能提升；
- 进一步完善Python工具链，累计新增超过150个接口；
- 开源了应用层开箱即用的解决方案MNNKit，包含了人脸跟踪与检测、人像分割、手势识别等。
- PaddlePaddle/Paddle-Lite:百度PaddleLite适配瑞芯微AI芯片，携手加速AI应用落地 | 飞桨PaddlePaddle
摘要：百度PaddleLite与瑞芯微Rockchip旗下AI芯片RK1808、RK1806正式完成适配，充分兼容飞桨轻量化推理引擎Paddle Lite。 瑞芯微AI芯片RK1808及RK1806，内置独立NPU神经计算单元，INT8 算力高达3.0TOPs；采用22nm FD-SOI工艺，相同性能下的功耗相比主流28nm工艺产品降低约30%，在算力、性能、功耗等指标上均有优异的表现。经实测，瑞芯微AI芯片在Paddle Lite中运行MobileNet V1耗时仅为6.5 ms，帧率高达153.8 FPS，二者充分兼容并高效稳定运行。 - OpenCL 3.0 release发布：更灵活、异步DMA扩展支持 | khronos.org
摘要：OpenCL 3.0 integrates subgroup functionality into the core specification, ships with a new OpenCL C 3.0 language specification, uses a new unified specification format, and introduces extensions for asynchronous data copies to enable a new class of embedded processors. The provisional OpenCL 3.0 specifications enable the developer community to provide feedback before the specifications and conformance tests are finalized.
更多，见如何评价 OpenCL 3.0 | 知乎 - NervanaSystems/maxas:矩阵相乘在GPU上的终极优化：深度解析Maxas汇编器工作原理 | 机器之心
摘要：Nervana汇编代码生成器项目Maxas，可生成性能超过nVidia官方版本的矩阵相乘的GPU机器码，其作者 Scott Gray 在代码外提供了详细的文档NervanaSystems/maxas/wiki/SGEMM，本文可以看作按作者对该文档的理解进行的重写。 - tensorflow/runtime:全新的 TensorFlow 运行时 | TensorFlow
摘要：TensorFlow RunTime (TFRT) 旨在提供一个统一、可扩展的基础架构层，在各种领域特定硬件上实现一流性能。高效利用多线程主机的 CPU，支持完全异步的编程模型，同时专注于底层效率。
现有 TensorFlow 的设计初衷是针对图执行和训练工作负载搭建，而新运行时则首要关注即时执行和推理，同时注重架构可扩展性和模块化。更具体地说，TFRT 已实现以下设计亮点：- 为提升性能，TFRT 配备无锁计算图执行器，支持并行操作执行，且同步开销较低。此外，其还配备一个轻量的即时算子分发栈，便于异步即时 API 调用和提高效率；
- 为了更加轻松地扩展 TF 技术栈，我们已将设备运行时与主机运行时（即驱动主机 CPU 和 I/O 工作的核心 TFRT 组件）解耦；
- 为确保行为一致，TFRT 在即时和图执行模式中均使用通用抽象，例如形状函数和内核。
TFRT 还与 MLIR 紧密集成。例如： - TFRT 利用 MLIR 的编译器基础架构，为特定目标的运行时执行计算图生成优化表征；
- TFRT 使用 MLIR 的可扩展类型系统支持运行时中的任意 C++ 类型，消除了仅支持特定张量的限制。
如何评价TensorFlow开源的新运行时TFRT | 知乎
- 深度解析MegEngine亚线性显存优化技术 | 旷视研究院
摘要：深度学习框架有几种降低显存占用的常用方法，其示例如下：- 通过合适的梯度定义，让算子的梯度计算不再依赖于前向计算作为输入，从而in-place地完成算子的前向计算，比如Sigmoid、Relu等；
- 在生命周期没有重叠的算子之间共享显存；
- 通过额外的计算减少显存占用，比如利用梯度检查点重新计算中间结果的亚线性显存优化方法[1]；
- 通过额外的数据传输减少显存占用，比如把暂时不用的数据从GPU交换到CPU，需要时再从CPU交换回来。
上述显存优化技术在MegEngine中皆有不同程度的实现，这里重点讨论基于梯度检查点的亚线性显存优化技术。 此外，亚线性优化方法采用简单的网格搜索（grid search）选择检查点，MegEngine在此基础上增加遗传算法，采用边界移动、块合并、块分裂等策略，实现更细粒度的优化，进一步降低了显存占用。
- FLOPs与模型推理速度 | 知乎
摘要：两个layer的FLOPs和参数量完全相同。但是推理速度方面，depthwise卷积要远远慢于普通卷积。其原因就是访存数据量的不同：
由于卷积计算本身已经是flatten的，不需要考虑重复读取问题，那么总共读取的数据量就是feature的大小加上卷积核weight的大小，对于普通卷积来说，总读取数据量为：100*56*56 + 3*3*100*100 = 4.0e+05。类似的，depthwise卷积读取的数据总量为：56*56*10000 + 3*3*10000 = 3.1e+07。
可以看到，在同等FLOPs的情况下，depthwise卷积对应的feature size比普通卷积大的多，受制于GPU访存带宽，过高的数据读取与写入量就成为了限制推理速度的瓶颈。 - Tengine多平台的算子调度与选择分析 | 知乎
摘要：Tengine目前已开源部分的算子对不同平台有各自的实现和优化，包括不限于arm32、arm64、x86等。对于其余的算子则是通过加载reference算子实现。那么当模型执行时，对于多平台下的同一算子，Tengine是如何选择的呢，本文将会进行介绍与分析。 - Paddle Lite底层backend的kernel选择策略 | NeuralTalk
摘要：Paddle Lite是Paddle Mobile和Anakin的推理框架继任者。定位安卓/iOS移动端，以及X86端在内的多场景高性能预测，兼容支持ONNX、TensorFlow、Caffe等模型的部署。本文将描述Paddle Lite在模型转换过程（模型转换opt工具）中，静态kernel选择的策略以及一些思考。
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