AI推理单元

AI推理单元
AI推理单元

推理服务供了一套面向 MLU（Machine Learning Unit，机器学习单元）设备的类似服务器的推理接口（C++11标准），以及模型加载与管理，推理任务调度等功能，极大地简化了面向MLU平台高性能深度学习应用的开发和部署工作。

概述

推理服务在软件栈中的位置，如下图所示：

推理服务共包含以下3个模块的用户接口:
- Model: 模型加载与管理
- Processor: 可自定义的后端处理单元
- InferServer: 执行推理任务
基本概念

本文描述推理服务中所涉及的具体概念。

InferServer

其整体架构如下图所示

推理服务架构

InferServer 是推理服务暴露给用户的功能入口，用户通过此入口进行加载或卸载模型（Model）、创建推理节点（Session）、请求推理任务（Request）等操作。推理任务划分为预处理，推理，后处理三个环节，分别交由不同的后端处理单元（Processor）完成。每个推理服务实例维护一个线程池（Scheduler），以处理环节（Task）作为最小调度单元，调度执行在该推理服务实例中运行的所有推理任务。

InferServer 使用pimpl指针隔离接口与实现，内部保证每个设备上仅有一个pimpl实例，同一设备号下创建的 InferServer 链接同一个pimpl指针，提供对应功能。
```
InferServer s_0(0);
```
```
InferServer s_1(1);
```
```
 
```
```
// another_s_0 和 s_0 共用同一个任务调度器和相同的推理资源
```
```
InferServer another_s_0(0);
```
使用 InferServer 异步接口进行推理的步骤如下所示：
1. 加载离线模型 InferServer::LoadModel() 。
2. 创建异步推理节点 InferServer::CreateSession() 。
3. 准备输入数据。
4. 提交推理请求 InferServer::Request() ，推理任务完成后将结果通过 Observer::Response 发送给用户。
5. 完成所有推理任务后，释放推理节点 InferServer::DestroySession() 。
```
class MyObserver : public Observer {
```
```
  void Response(Status status, PackagePtr output, any user_data) { ... }
```
```
};
```
```
 
```
```
bool PreprocFunction(ModelIO*, const InferData&, const ModelInfo&) { ... }
```
```
 
```
```
// prepare resources
```
```
InferServer server(0);
```
```
 
```
```
SessionDesc desc;
```
```
desc.name = "sample infer";
```
```
desc.model = InferServer::LoadModel(model_path, func_name);
```
```
// create processors
```
```
desc.preproc = PreprocessorHost::Create();
```
```
desc.postproc = Postprocessor::Create();
```
```
desc.preproc->SetParams("process_function", PreprocFunction);
```
```
 
```
```
Session_t session = server.CreateSession(desc, std::make_shared<MyObserver>());
```
```
 
```
```
// run inference
```
```
// create an input package with tag "stream_0", containing two piece of InferData
```
```
auto input = Package::Create(2, "stream_0");
```
```
input->data[0].Set<cv::Mat>(image_1);
```
```
input->data[1].Set<cv::Mat>(image_2);
```
```
 
```
```
server.Request(session, input, nullptr);
```
```
// result will be passed to MyObserver::Response after finishing process
```
```
 
```
```
// wait until the "stream_0" tagged inference task done
```
```
server.WaitTaskDone(session, "stream_0");
```
```
 
```
```
// release resources
```
```
server.DestroySession(session);
```
ModelInfo

ModelInfo 提供了易用的用户侧模型管理和信息读取接口，各种模型实现的基类。由 InferServer::LoadModel() 加载模型，得到模型基类的智能指针。当所有实例生命周期结束后，模型自动卸载。用户可随时获取模型的各种信息，包含输入输出个数、输入输出数据形状以及batch_size等。

Session

Session 是推理任务节点的抽象，接收用户的推理请求并完成响应。一个Session为一个处理节点，内部的后端处理单元的顺序结构是固定的，处理同一类请求。

使用 InferServer::CreateSession 创建异步Session，异步Session只能使用异步 Request 接口，处理完毕后通过 Observer::Response 发送响应给用户；使用 InferServer::CreateSyncSession 创建同步Session，同步Session只能使用同步 RequestSync 接口，响应作为 RequestSync 的输出参数返回。
```
InferServer s(0);
```
```
SessionDesc desc;
```
```
/*
```
```
 * set desc params
```
```
 * ...
```
```
 */
```
```
Session_t async_session = s.CreateSession(desc, std::make_shared<MyObserver>());
```
```
Session_t sync_session = s.CreateSyncSession(desc);
```
```
 
```
```
s.Request(async_session, input, user_data);
```
```
s.RequestSync(sync_session, input, &status, output);
```
Session根据传入的参数准备 SessionDesc::engine_num 份推理资源，使每份推理资源可以独立执行任务，达成并行推理。

注解

模型键值拼接预处理和后处理单元类型名称（modelkey_preproc_postproc）作为Session的键值，键值相同的Session共用同一簇推理资源。

Processor

后端处理单元，负责处理推理任务中的一个环节，由多个 Processor 链接起来构成整个推理任务处理流程。

BaseObject 基类为 Processor 提供设置任意参数的功能。
```
MyProcessor p;
```
```
p.SetParams("some int param", 1,
```
```
            "some string param", "some string");
```
```
int a = p.GetParam<int>("some int param");
```
```
const char* b = p.GetParam<const char*>("some string");
```
InferData

InferData 表示一份推理数据，基于C++11编译器实现的 any 类使任意类型的推理数据都可以在 InferData 中设置。
```
InferData data;
```
```
cv::Mat opencv_image;
```
```
// 填充数据到InferData
```
```
data.Set(opencv_image);
```
```
// 获取一份数据的复制
```
```
auto image = data.Get<cv::Mat>();
```
```
// 获取一份数据的引用
```
```
auto& image_ref = data.GetLref<cv::Mat>();
```
```
try {
```
```
  // 类型不匹配，抛出异常bad_any_cast!
```
```
  auto non_sense = data.Get<int>();
```
```
} catch (bad_any_cast&) {
```
```
  std::cout << "Data stored in any cannot convert to given type!";
```
```
}
```
```
 
```
```
video::VideoFrame vframe;
```
```
// 重新设置data后image_ref非法化
```
```
data.Set(vframe);
```
```
// cv::imwrite("foo.jpg", image_ref);  // may cause segment fault
```
```
auto frame = data.Get<video::VideoFrame>();
```
```
auto& frame_ref = data.GetLref<video::VideoFrame>();
```
Package

Package 是一组推理数据的集合，既是Request的输入，也是Response的输出。用户通过Package可以一次请求多份数据进行处理。

使能 CNIS_RECORD_PERF 编译选项时，输出中 Package::perf 包含每一个处理环节的性能数据，未使能时为空表。

Observer

进行异步请求需要在创建Session时，设置Observer实例。Session完成推理任务后，以通知Observer的方式完成Response。
```
class MyObserver : public Observer {
```
```
  void Response(Status status, PackagePtr output, any user_data) {
```
```
    std::cout << "Get one response
";
```
```
  }
```
```
};
```
```
 
```
```
InferServer s(0);
```
```
SessionDesc desc;
```
```
Session_t async_session = s.CreateSession(desc, std::make_shared<MyObserver>());
```
功能

本文详细介绍推理服务的功能。

模型加载与管理

推理服务提供模型加载和管理功能，并在全局保有唯一一份模型缓存。

使用 InferServer::LoadModel(const std::string& uri, const std::string& func_name = "subnet0") 从本地路径加载模型，若使能 CNIS_WITH_CURL 编译选项，则可以从远端下载模型，并加载至模型存储路径（由 InferServer::SetModelDir 设置，默认值为当前目录）。当检测到模型存储路径中已存在同名模型，则跳过下载，直接加载本地模型（请注意不要使用相同的模型名，可能会导致使用错误的模型）。使用 InferServer::LoadModel(void* mem_ptr, const std::string& func_name = "subnet0") 从内存中加载模型，适用于模型加密的场景，由用户对存储的模型解密后交由推理服务进行加载。

将模型路径和模型函数名进行拼接作为键值，对模型进行区分（从内存加载的模型路径是内存地址字符串）。若加载模型时发现缓存中已存在该模型，则直接返回缓存模型。模型缓存存在上限，超出上限自动卸载未在使用的模型。上限默认值是10，可通过环境变量 CNIS_MODEL_CACHE_LIMIT 更改默认值。支持运行时清除模型缓存，从缓存中清除不会直接卸载模型，仅在无其他模型的智能指针实例时才会卸载模型（确保模型已经没有在使用，避免功能性错误）。
```
ModelPtr local_model = InferServer::LoadModel("../../resnet.cambricon", "subnet0");
```
```
// use function name "subnet0" as default
```
```
ModelPtr local_model = InferServer::LoadModel("../../resnet.cambricon");
```
```
ModelPtr net_model = InferServer::LoadModel("http://some-web.com/resnet.cambricon");
```
```
 
```
```
void *model_mem, *decoded_model_mem;
```
```
size_t len = ReadFromFile(model_mem, ...);
```
```
DecodeModel(decoded_model_mem, model_mem, len, ...);
```
```
ModelPtr mem_model = InferServer::LoadModel(decoded_model_mem);
```
推理任务调度

推理服务对所有请求的推理任务进行调度，以在保证通用性的前提下尽量达到最优性能。推理服务使用三种共同作用的调度方式：批处理、优先级和并行处理。

批处理（Batch）

推理服务提供两种批处理模式，Dynamic模式( BatchStrategy::DYNAMIC )和Static模式( BatchStrategy::STATIC ), 在创建Session时通过 SessionDesc::strategy 指定。
- Dynamic模式会跨Request拼凑批数据，尽可能使用性能最优的批大小进行处理，达到较为理想的吞吐。但由于跨Request拼凑数据会存在等待数据集齐的时间，单次Request的时延较高。达到设置的timeout时间后，即使未集齐批也会进行处理，以避免时延过高。
- Static模式以用户每次输入的Request数据为一批，不跨Request拼凑数据，可以达到较为理想的单次Request时延。但相较于Dynamic模式更难达到性能较优的批大小，总吞吐量较Dynamic模式略低。
注解

目前底层尚未支持带状态的离线模型，待后端支持后，会增量支持Sequence模式的批处理策略。

优先级（Priority）

每个设备上的所有推理任务共用同一个调度器。用户可以在创建Session时通过 SessionDesc::priority 设置优先级，高优先级的Session中的任务将会优先被处理。优先级限制为0~9的整数，数值越大优先级越高，低于0的按0处理，高于9的按9处理。

并行处理（Parallel）

为达到最大性能，通常需要在一个设备上并行执行多组推理任务。若某个Session代表的一类推理任务负载较重，可以通过设置 SessionDesc::engine_num 增大该类推理任务的并行度，使该Session共占用 engine_num * model_core_number 个计算核，和对应份推理资源（内存，模型指令等）。超出上限后，继续增加engine_num，可能出现由于资源竞争导致的总吞吐下降的情况。

后端处理单元（Processor）

推理服务内置三种后端处理单元。

预处理

预处理单元完成输入数据预处理的功能，推理服务内置了通用的预处理单元PreprocessorHost（在CPU侧完成运算）。用户提供单份数据预处理的方法 bool(ModelIO*, const InferData&, const ModelInfo&) ，通过 BaseObject::SetParams("process_function", func_ptr) 设置给 PreprocessorHost ，内置预处理单元内部实现并发对批数据进行任务处理，完成预处理后转换数据摆放（从用户设置的 SessionDesc::host_input_layout 转换至模型接受的layout），拷贝入MLU，转给推理单元处理。由于预处理函数由用户设置，预处理函数的输入是可保有任意类型数据的 InferData ，输出是固定类型的 ModelIO，故支持输入任意类型数据做推理。

注解

由用户提供的数据预处理方法仅处理单份数据，假如一个预处理过程（执行一次Process方法）的数据包中存在多份数据，多份数据将会被拆分，每份数据分别调用预处理方法并发执行预处理任务。
```
InferServer s(0);
```
```
SessionDesc desc;
```
```
desc.preproc = std::make_shared<PreprocessorHost>();
```
```
desc.preproc->SetParams("process_function", some_func);
```
```
/*
```
```
 * set desc params
```
```
 * ...
```
```
 */
```
```
Session_t sync_session = s.CreateSyncSession(desc);
```
预处理参数表

参数名称

默认值

范围

描述

parallel

2

[1, 8]

处理并行度

process_function

nullptr

N/A

用户定义的预处理方法

推理

推理单元完成推理任务（暂不支持用户设置推理单元，所有Session默认使用内置的推理单元）。每个推理单元实例从模型获取包含指令数据的Context，多份Context由 cnrtForkRuntimeContext 生成，以避免指令的多份拷贝。推理单元接受固定类型的输入，输出固定类型的推理结果（ ModelIO ），输入输出数据均在MLU内存上。推理完成后，将推理结果数据转至后处理单元解析。

后处理

后处理单元完成推理结果的拷贝和解析，推理服务内置了通用的后处理单元Postprocessor（在CPU侧完成运算）。后处理单元首先将推理结果从MLU设备拷贝回CPU，并转换数据摆放格式（从模型输出的layout转换至用户设置的 SessionDesc::host_output_layout ）。用户提供单份数据后处理的方法 bool(InferData*, const ModelIO&, const ModelInfo&) ，通过 BaseObject::SetParams("process_function", func_ptr) 设置给 Postprocessor ，内置后处理单元内部实现并发，调用用户设置的方法对模型输出的批数据进行解析任务。

注解

由用户提供的数据后处理方法仅处理单份数据，假如一个后处理过程（执行一次Process方法）的数据包中存在多份数据，多份数据将会被拆分，每份数据分别调用后处理方法并发执行后处理任务。
```
InferServer s(0);
```
```
SessionDesc desc;
```
```
desc.postproc = std::make_shared<Postprocessor>();
```
```
desc.postproc->SetParams("process_function", some_func);
```
```
/*
```
```
 * set desc params
```
```
 * ...
```
```
 */
```
```
Session_t sync_session = s.CreateSyncSession(desc);
```
若用户未设置后处理方法，则仅执行拷贝和转换layout操作，后处理单元输出CPU上的 ModelIO 数据。此种情况下，用户无需在 SessionDesc 中设置postproc，保持默认值nullptr将自动创建一个仅执行拷贝操作的Postprocessor。

后处理参数表

参数名称

默认值

范围

描述

parallel

2

[1, 8]

处理并行度

process_function

nullptr

N/A

用户定义的后处理方法

扩展接口（contrib）

推理服务提供对图像推理任务的特化接口，简化图像推理过程，其中包括 VideoFrame 数据类型，针对该数据类型的MLU预处理单元 PreprocessorMLU， OpenCV特化数据类型 OpencvFrame ，针对该数据类型的CPU预处理仿函数 DefaultOpencvPreproc ，请求推理任务简化接口的 VideoInferServer ，继承自 InferServer 。
```
// 一级推理接口
```
```
bool Request(Session_t session, const VideoFrame& vframe,
```
```
             const std::string& tag, any user_data, int timeout = -1) noexcept;
```
```
bool RequestSync(Session_t session, const VideoFrame& vframe, const std::string& tag,
```
```
                 Status* status, PackagePtr output, int timeout = -1) noexcept;
```
```
 
```
```
// 二级分析接口
```
```
bool Request(Session_t session, const VideoFrame& vframe, const std::vector<BoundingBox>& objs,
```
```
             const std::string& tag, any user_data, int timeout = -1) noexcept;
```
```
bool RequestSync(Session_t session, const VideoFrame& vframe,
```
```
                 const std::vector<BoundingBox>& objs, const std::string& tag,
```
```
                 Status* status, PackagePtr output, int timeout = -1) noexcept;
```
```
InferServer s(0);
```
```
SessionDesc desc;
```
```
desc.preproc = std::make_shared<PreprocessorHost>();
```
```
// 使用OpenCV实现的预处理函数
```
```
desc.preproc->SetParams("process_function", video::DefaultOpencvPreproc::GetFunction());
```
```
 
```
```
...
```
```
 
```
```
Session_t sync_session = s.CreateSyncSession(desc);
```
```
 InferServer s(0);
```
```
 SessionDesc desc;
```
```
 // 使用MLU预处理单元
```
```
 desc.preproc = std::make_shared<video::PreprocessorMLU>();
```
```
 desc.preproc->SetParams("src_format", video::PixelFmt::NV21,
```
```
                         "dst_format", video::PixelFmt::RGBA,
```
```
                         "preprocess_type", video::PreprocessType::RESIZE_CONVERT);
```
```
 
```
```
 ...
```
```
 
```
```
 Session_t sync_session = s.CreateSyncSession(desc);
```
```
 
```
```
 
```
```
``PreprocessorMLU`` 单元内置了BANG语言实现的 ``ResizeConvert`` 算子，和硬件scaler（仅MLU220支持），提供MLU上的预处理功能，支持YUV转至四通道BGR家族，同时图像缩放至指定大小。
```
```
扩展预处理参数表
```
参数 core_number 和 keep_aspect_ratio 仅对 RESIZE_CONVERT 生效。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/wujianming-110117/p/14820573.html

预处理参数表
参数名称	默认值	范围	描述
parallel	2	[1, 8]	处理并行度
process_function	nullptr	N/A	用户定义的预处理方法

后处理参数表
参数名称	默认值	范围	描述
parallel	2	[1, 8]	处理并行度
process_function	nullptr	N/A	用户定义的后处理方法

基本概念

InferServer

ModelInfo

Session

Processor

InferData

Package

Observer

功能

模型加载与管理

推理任务调度

批处理（Batch）

优先级（Priority）

并行处理（Parallel）

后端处理单元（Processor）

预处理

推理

后处理

扩展接口（contrib）