更强大易用的端侧推理引擎来啦！Paddle Lite 2.0正式发布

Posted 2021-04-01 读芯术

今年8月，飞桨（PaddlePaddle）对外发布面向终端和边缘设备的端侧推理引擎Paddle Lite Beta版。经过近两个多月的迭代和发展，“WAVE Summit+ ”2019深度学习开发者峰会上Paddle Lite 2.0 正式版发布。

Paddle Lite的Github链接：

https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite

Paddle Lite致力于提供一套功能完整、易用、高性能的端侧推理引擎，方便广大开发者将应用部署到任何端侧设备之上。对比最初的 beta 版本，正式版在编译、文档、性能、硬件支持、平台支持等方面都有了较大的改进提升。

而飞桨团队也透露，将在今年内继续推进若干小版本的升级，并期待和欢迎开发者加入社区并给出反馈。

在AI技术落地中，推理阶段与实际应用相关联，直接关系到用户的体验，是非常具有挑战性的一环。

图1 典型端侧AI应用部署场景

Paddle Lite是飞桨产品栈中用于端侧高性能轻量化AI应用部署的推理引擎，核心用途是将训练出的模型在不同硬件平台场景下快速部署，根据输入数据，执行预测推理得到计算结果，支持实际的业务应用。

图2 Paddle Lite功能定位

Paddle Lite自Beta版发布以来，在如下核心功能上进行升级：

· 多框架支持：原生支持飞桨的模型，同时通过X2Paddle工具，提供对TensorFlow，PyTorch和ONNX模型格式的更充分的支持；

· 多硬件支持：除了ARM CPU、移动端GPU、华为NPU，新增支持Nvidia GPU和X86 CPU；

· 更好的性能：更新benchmark，提升了在ARM CPU上尤其是int8的性能；

· 更加完备的功能：支持python API，优化编译流程，新增预测库极致裁剪等功能；

· 更加完善的文档和demo：提供完善的文档和多平台的demo，包括安卓、ios和树莓派等。

多框架支持

Paddle Lite 不仅可以支持飞桨格式模型，也支持 Caffe，TensorFlow，ONNX 等第三方格式的模型，详情可以参考X2Paddle。 官方已经验证如下主流模型的适配情况：

除了上述主流模型以外，ARM CPU FP32 新增如下3个模型支持：

· transformer

·  facebox

·  blazeface

ARM CPU INT8 量化预测支持如下模型：

· s hufflenetv2

·  mobilenet-ssd

·  vgg16

·  googlenet

·   mobilenetv1

·  mobilenetv2

·  Resnet5

多硬件支持

在v2.0版本中，Paddle Lite新增 Nvidia GPU 和 X86 CPU 两大类硬件支持。

Nvidia GPU 方面，为了充分利用 GPU 的高性能，Paddle Lite用 CUDA 相关软件栈开发了对应的 Kernel，支持 Nvidia 多类GPU硬件，比如服务器端的 P4、T4，以及嵌入式端的 Jetson TX2、TX1、Nano 等。

目前CUDA GPU 支持如下三种模型：

· Yolov3

· Alexnet

· Unet

在 X86 CPU方面，Paddle Lite增加了 MKL 相关 Kernel，目前能够驱动 inception v4，googlenet，resnet50 等3个模型的高效执行，相应算子对其他多数CV类模型具有普适性。

更好的性能

ARM CPU (v7,v8) 上float32 和 int8 两种计算模式的预测性能均得到提升（见图3，图4），详情可以参考最新的Benchmark：

https://paddlepaddle.github.io/Paddle-Lite/v2.0.0/benchmark/

图3

图4 测试条件：batch_size=1，单线程

更加完备的功能

· 支持python API

为了简化ARM Linux 相关硬件上的预测部署，Paddle Lite增加了Python API的预测接口，目前在树莓派和 Jetson TX2 等卡上做了应用验证。

· 优化编译流程

Paddle Lite支持两种模式的编译：

1. tiny_publish：用于对部署体积有严格要求的平台，对应MobileConfig 预测接口。

2. full_publish：用于对部署体积无要求的平台，使用简便，对应 CxxConfig 预测接口。

编译方面，除了 docker 以外，新增了 Linux（推荐 Ubuntu）、Mac 等编译平台的支持，并且修复了编译（full_publish）时下载git submodule缓慢的问题。

在统一的编译脚本下，目前支持：

· android ARM CPU, GPU

· iOS

· X86

· NV GPU/CUDA

· Huawei NPU

· ARM Linux

等硬件平台的预测库编译。

· 预测库极致裁剪

Paddle Lite对现有移动端预测库进行了进一步压缩，ARM V8 so 从 1.4M 降到 1.3M；此外，还发布了根据单个模型做定制裁剪的功能，即生成一个只包含该模型必需算子的预测库，效果如下图所示：

图5

更加完善的文档和Demo

完善文档内容，主要包括：

· 增加支持硬件的列表：

https://paddlepaddle.github.io/Paddle-Lite/v2.0.0/support_hardware/

· 增加根据模型裁剪算子的方法：

https://paddlepaddle.github.io/Paddle-Lite/v2.0.0/library_tailoring/

· 更新最新 Benchmark：

https://paddlepaddle.github.io/Paddle-Lite/v2.0.0/benchmark/

为了实际地展示 Paddle Lite 的部署能力，Paddle Lite增加了Paddle-Lite-Demo GitHub 官方DEMO库：

https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite-Demo

目前包含

· Android ARM CPU

· Android Huawei NPU

· iOS ARM CPU

· ARM Linux 树莓派

等多种平台，包括分类、检测等模型的功能演示。

以ARM Linux树莓派为例，Paddle Lite 驱动树莓派3B 调用摄像头进行识别任务，整体效果如图6所示：

图6

详情请参考树莓派摄像头的购买、安装、配置与验证（以树莓派3B为例）：

https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite-Demo/blob/master/PaddleLite-armlinux-demo/enable-camera-on-raspberry-pi.md

如果您想了解更多关于Paddle Lite的相关内容，请参阅以下文档。

1. Paddle Lite的Github链接：

https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite

2. Paddle Lite的文档链接：

https://paddlepaddle.github.io/Paddle-Lite/

3. Paddle Lite Demo的链接：

https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite-Demo

4. PaddlePaddle的Github链接：

https://github.com/paddlepaddle

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