作者简介
携程度假AI研发团队致力于为携程旅游事业部提供丰富的AI技术产品，其中性能优化组为AI模型提供全方位的优化方案，提升推理性能降低成本，实现AI技术在旅游场景的成功落地。
一、背景
近年来，人工智能逐渐在安防，教育，医疗和旅游等工业和生活场景中落地开花。在携程旅游业务上，AI技术同样广泛覆盖了多个旅游产品和旅游服务领域，携程度假AI研发根据旅游的特定场景和业务需求，将自然语言处理，机器翻译，计算机视觉，搜索排序等主流AI技术成功应用于旅游度假的多个业务线，例如自由行，跟团游，签证，玩乐和租车等。
从技术角度，为了适应不同的业务场景需求，涉及到多种AI技术，包括传统机器学习，卷积神经网络，Transformer等深度学习模型结构，以及知识图谱和图神经网络等技术领域。同时，为了充分挖掘AI技术的优势，模型设计复杂度日渐提升，包括模型深度，宽度以及结构复杂度等各个维度，计算量的增大使得AI推理性能瓶颈日益凸显，尤其是实时性的业务需求对推理速度要求更高。为了追求最佳推理性能，往往需要手动进行逐个优化，涉及的开发，部署和沟通成本都很高。主要问题集中在：
模型结构种类多，性能瓶颈差异较大，适用的优化方法各有不同，手动优化成本高；
优化方法众多，自上而下，涉及多种模型压缩方式，系统级，运行时优化等，手动优化门槛高；
逐个手动优化，可推广性差，技术覆盖面有限；
硬件平台的差异，需要针对性调优，导致优化的人力成本和部署成本都很高；
新模型的发布和迭代，需要应用优化方法，涉及较高的沟通和接入成本，同时带来了性能的不稳定性；
模型压缩技术对不同模型的优化效果有所差异，可能需要进行模型的再训练，训练和数据准备流程较长，效率低下；
因此，为了降低优化，部署和迭代成本，提高工作效率，并保证性能稳定，我们尝试搭建模型自动化优化平台，旨在为算法模型提供更全面易用，稳定性更好，使用和维护成本更低的优化解决方案。
二、优化平台的主要框架
从性能优化方法论的角度，无论是自动优化还是手动优化，主要关注以下两大方向：
降低算法复杂度：可通过调整或简化模型结构，或者保持结构不变，改进算法实现效率；
充分发挥软硬件性能：模型结构和算法不变，优化软件执行效率，使用硬件优势特征，最大化硬件执行效率；
围绕这两大优化方向以及人工智能的主流技术方向，优化平台的整体架构层自下而上可以划分为：
硬件平台和操作系统层，包含x86架构的CPU，GPU，ARM，FPGA等多种平台，操作系统主要是Linux OS；
引擎框架层，主要是Tensorflow，Pytorch等人工智能主流框架；
推理优化层，主要是由我们结合业务场景和实际需求进行自主研发的优化技术，包含高性能算子库，图优化和修改工具以及量化蒸馏等模型压缩模块；
算法模型：包含业界常用模型，例如以卷积为主要结构的CV模型，Resnet，GoogleNet，YOLO等；以Transformer为主要结构的NLP模型Bert，Albert等；
应用场景：主要体现在旅游场景中的实际应用，例如智能客服平台，机器翻译，搜索排序等应用。
图1 模型平台的框架组成
三、自动化优化流程
优化平台的搭建能够系统有效地将优化技术整合起来，并快速应用于实际需求，但是如果不实现自动化优化，优化效率比较低，部署和迭代成本，沟通和接入成本高。因此我们建立了自动化优化流程，将所支持的优化技术涵盖在内，结合模型训练平台，数据标注平台，从模型设计，模型训练到模型推理优化，模型部署全链路，实现零介入无感知的优化效果，大大提升工作效率以及整体优化效果的稳定性。
图2所示为数据平台，模型训练平台，模型优化和部署的大概流程。具体有哪些优化手段，如何进行自动化实现的流程细节如图3所示。
图2 模型自动化优化实现框架
图3 自动优化实现的基本流程
四、功能模块
自动化优化平台的主要功能模块分四部分：
高性能算子库，包括算子重写，算子合并等多个优化，支持attention，softmax，Layer norm等多个常用算子；
计算图优化，主要进行计算图搜索，修改替换模型图结构，合并生成新的模型文件进行推理部署；同时包含常用的图优化和修改工具；
模型压缩模块，包括模型静态和动态量化，模型剪枝和蒸馏等；
模型部署优化，主要提供部署的优化方案，包括部署设计，运行时环境配置等。
图4 模型优化平台基本模块
4.1 高性能算子库
该模块主要实现了常用的算子以及激活函数，包含基础算子，例如卷积，全连接层，batch norm，softmax等等以及合并后的经典的模型结构，例如transformer encoder，decoder等，基于tensorflow实现，采用c++实现，支持CPU和GPU平台的优化。
具体的优化方法涵盖了：
算法改进，例如卷积算法的实现，将im2col和winograd卷积相结合，针对不同卷积核大小自适应使用最佳算法，实现最快的速度；
内存重构，以BERT模型为例，最核心也是最耗时的计算模块之一就是多头自注意力机制multi-head self-attention，包含了大量的矩阵乘法计算，根据算法原理，包括query层，key层和value层的获取，query和key点乘等等，更重要的是当前的tensorflow算法实现包含了大量的行列变换操作（transpose），transpose带来大量的内存访问开销，这些问题可以通过内存重构来避免。
同时很多矩阵乘法实现可以通过批量矩阵乘法调用提升计算效率，从而带来运行速度的提升。如下图5所示，self-attention机制原始实现流程包含了三次冗余的transpose操作，T（a）表示张量a的transpose形式。通过对内存重构可以避免这三次transpose操作。如图6所示，优化后的计算流程不包含transpose。
图5 Self-attention原始实现流程
图6 self-attention优化后实现流程
二者对比，可以明显看出，优化后减少了4次transpose操作，也就是减少了内存访问的开销，同时对于矩阵乘法，调用批量矩阵乘法替代单个矩阵乘法操作，效率更高。
Intrinsic指令集优化，例如在CPU平台使用合适的向量化指令AVX512以及专门针对AI的VNNI指令等；
算子融合，以transformer为例，每一层包含大量的零散算子，包括self-Attention，GELU激活函数，归一化Layer Normalization算子等多个零散算子，为了减少数据访问开销，将多个算子进行融合，实现新的GPU kernel。通过算子合并，算子数量减少约90%，模型涉及内存搬移的操作去除率100%，90%的时间集中在核心计算的kernel launcher。如图7所示。
图7 算子融合举例
4.2 模型压缩
模型压缩是提升推理性能的另一个有效手段，主要是指在算法层面上的模型优化，保证精度的前提下，通过合理的降低模型结构或者参数量，从而实现减少整个模型计算量的目的。
模型压缩的主要作用有：
简化模型结构，降低计算复杂度，提升推理速度
减少模型参数和模型尺寸，降低对内存的占用；
宏观上来讲，当前的优化平台支持的模型压缩方法有模型蒸馏，模型剪枝，低精度量化等。
4.2.1 模型蒸馏
模型蒸馏采用的是迁移学习，通过预先训练好的复杂模型（Teacher model）的输出作为监督信号去训练另外一个简单的学生网络（Student Model），从而实现对模型的简化，减少模型参数。模型蒸馏普遍性很强，可有效提升小模型准确率，但是调参相对困难，主要的核心的问题包括，如何选择特征层如何设计损失函数，学生模型的设计和数据集的选择等等。图8是我们压缩框架中实现的对Transformer的decoder模型的蒸馏实现。
图8 Transformer模型蒸馏
总损失函数构成：
其中α和β分别表示相应的损失值权重系数，α∈(0,1]，β∈R，Lsoft是 Teacher网络的输出与Student网络模型输出的损失值，Lhard - 训练数据语料真实标签与Student网络模型输出的损失值，LAT_FMT - Teacher和Student网络模型的Decoder 的中间输出内容损失值，采用逐级分层蒸馏的方法，最终推理速度加速比达到2倍，精度损失BLEU值在可接受范围内（4%）。
4.2.2 低精度量化
低精度量化更多是从计算机硬件的设计角度，修改数据类型，降低数据精度，从而进行加速，依赖于硬件实现。量化的方式也包含多种，训练后量化（PTQ post training quantization），训练时量化（QAT，quantization aware traning）等。
目前我们优化平台支持float16和int8，其中int8量化只支持PTQ方式，一般情况下，为了保证模型精度，采用int8量化需要对量化后的模型校准，校准方式实现依赖于复杂的数学算法，目前较常用的是KL散度，对于CV模型，精度损失可接受。对于基于Transformer的NLP模型，精度损失较大，我们目前只支持GPU平台的float16实现。相比于float32，存储空间和带宽减半，精度几乎无损失，吞吐提升可达3倍。
4.2.3 模型剪枝
剪枝的主要思想是将权重矩阵中相对“不重要”的权值剔除，然后再对网络进行微调；方法简单，压缩效果可控，但是在剪枝粒度和方法选择需要认为定义规则，而且非结构化的剪枝效果需要依赖于硬件平台实现。模型剪枝在计算机视觉领域广泛使用，并取得了不错的效果。
图9举例实现了一种典型的结构化剪枝的方法[4]。我们针对CV模型，在原始模型中加入batch_normal层，对batch_normal的参考论文2：ChannelPruning for Accelerating Very Deep Neural Networks论文中提出利用channel进行剪枝，实验如下：在超分辨率的实验中，考虑在原始模型中加入batch_normal层，然后对batch_nomal的α值做正则化，最后利用该值作为依据进行剪枝，对训练好的模型中的batch_normal层的参数α进行分析，针对不同的卷积模型应用同样的方式，发现有些模型有近一半的参数在1e-5数量级，此外同一层中的分布方差极小，据此对模型进行通道级别的剪枝并进行fine tune训练，剪枝效果明显，模型大小减少到原来的1/4，精度不变的前提下，加速比可达4倍。而对于yolov3模型，大部分参数差异不大（MAP降低2%），可剪掉的有限，所以为了保持精度，参数量减半，加速比1.5x左右。
图9 模型剪枝实例
4.3 接口设计
模型优化平台采用即插即用的模块化设计，可无缝对接模型训练平台，模型发布平台等。
训练平台的调用和反馈：无缝对接训练平台，python接口调用或者web服务接口；如果需要重新训练，向训练平台申请接口；
优化结果的接口提供：支持*.pb格式的模型输出；
具体使用方式如图10和图11所示。
图10 高性能算子库的调用
图11给出了模型压缩模块的调用方式。
图11 模型压缩模块调用
五、优化成果
以实际应用机器翻译的Transformer模型为例，所测试平台为CPU: Intel(R) Xeon(R) Silver 4210CPU @ 2.20GHz; GPU：Nvidia T4，以固定算例的平均响应延迟为测试数据，优化后和优化前的加速比如下图12所示。
其中，原始性能基于tensorflow1.14为测试基准，在GPU平台框架层优化和编译运行时等多层优化实现，图13是Transformer翻译模型基于T4平台使用模型压缩和高性能算子库优化之后的对比结果，图中给出的是token长度为64，不同batch大小时的延迟和吞吐提升比例，实际中token越大，float16的优势越明显。
图12
图13
基于CPU硬件平台，针对CV和NLP模型（例如yolov3，bert和albert等），也取得了不错的优化效果，延迟加速比最高达到5倍以上。
六、未来展望
AI优化的潜力和需求很大，因为AI理论和模型的日益完善，应用场景对模型精度等推理服务质量的更高要求，必然使得模型结构和计算复杂度越来越高，对推理服务的性能需求只会有增无减。从成本和效率多个角度考虑，自动优化是必然趋势，并且业界也都陆续开展了相关研究，取得了一些进展。
依旧从两方面来看，同样是基于自动化优化这个大方向，算子优化等系统级优化最终都会通过tvm等AI编译器实现，而模型压缩则侧重于使用AutoML的思想，基于当前平台和实际需求，通过结构搜索找到符合要求的最简化的网络。当然，当前的蒸馏，剪枝等传统压缩方法也可以跟AutoML的思想相结合，同样能够高效地实现压缩效果。
因此，我们的自动化优化平台也正是基于自动化优化的思路，综合考虑业务场景需求，参考业界更先进的优化技术，为旅游场景的AI模型带来更加高效的优化方案，推动AI技术在旅游业务更好落地。
参考文献：
[1].Jiao X, Yin Y, Shang L, et al. Tinybert: Distilling bert for natural languageunderstanding[J]. arXiv preprint arXiv:1909.10351, 2019.
[2].Sun S, Cheng Y, Gan Z, et al. Patient knowledge distillation for bert modelcompression[J]. arXiv preprint arXiv:1908.09355, 2019.
[3].https://on-demand.gputechconf.com/gtc-cn/2019/pdf/CN9432/presentation.pdf
[4].Zhuang Liu, Jianguo Li, Zhiqiang Shen, GaoHuang, Shoumeng Yan, Changshui Zhang; Learning Efficient Convolutional Networksthrough Network Slimming ，Proceedings of the IEEE International Conference onComputer Vision (ICCV), 2017, pp. 2736-2744
[5] AshishVaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, Llion Jones, Aidan NGomez, Lukasz Kaiser, and Illia Polosukhin. Attention is all you need. arXivpreprint arXiv:1706.03762, 2017.
[6]Devlin J, Chang M W, Lee K, et al. Bert: Pre-training of deep bidirectionaltransformers for language understanding[J]. arXiv preprint arXiv:1810.04805,2018.
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