(一)模型量化与RKNN模型部署

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1.计算平台运算能力评估

• 深度学习模型部署运算量的衡量使用的是乘累加运算次数MAC, Multiply Accumulate,形如：
  $$a\leftarrow a+b+c$$

• 硬件的运算速度使用的单位是GOPS/TOPS/POPS/EOPS分别表示Giga/Tera/Peta/Exa Operations Per Second,对应的是$10^9/10^{12}/10^{15}/10^{18}$次运算,中文表示分别是十亿/万亿/京/艾。1TOPS相当于处理器有512个MAC单元，运行频率为1GHZ。

2.模型量化原因

机器学习模型训练时，通常使用如float32的浮点数进行计算，这样能够保持好的精度，但浮点数在提升计算精度的同时，也导致了更多的运算量和存储空间占用。在模型推理时，并不需要进行梯度的反向传播，因此不需要那么高的计算精度，这时可将模型映射到较低精度的运算上，降低运算量，提升运算速度。这样将模型从高精度运算转换到低精度运算的过程叫作模型量化。

3.模型量化方式

3.1 基本原理

参考自https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/3875525

模型量化的关键是找到数据映射的关系，以浮点到定点数据的的转换公式为例:

$$\begin{gathered} Q=\frac{R}{S}+Z \\ R=(Q-Z)\ast S \end{gathered}$$

• R表示输入的浮点数据
• Q表示量化之后的定点数据
• Z表示零点(zero point)的数值
• S表示缩放因子

可以根据S和Z这两个参数来确定这个映射关系，一种MinMax求解方式如下：

$$\begin{gathered} S=\frac{R_{max}-R_{min}}{Q_{max}-Q_{min}} \\ Z=Q_{max}-R_{max}÷S \end{gathered}$$

• $R_{max}$表示输入中浮点数据的最大值
• $R_{min}$表示输入中浮点数据的最小值
• $Q_{max}$表示最大的定点数，如int8 127
• $Q_{min}$表示最小的定点数，如int8 -128

3.1.1 int8

• 范围[-128, 127]
  $$output=\frac{input}{scale}+zero\_point\_u8$$
• 对称量化，将零点映射为0

3.1.2.uint8

• 范围[0, 255
  $$output=\frac{input}{scale}+zero\_point\_i8$$

• 非对称量化

3.2 量化分类

根据是否进行训练可将量化分为训练时量化和训练后量化

• 训练时量化，感知量化训练：量化训练让模型感知量化运算对模型精度带来的影响，使用大量有标签的数据，通过 finetune 训练降低量化误差。
• 训练后量化
  • 静态量化：使用少量无标签校准数据，采用KL散度等方法计算量化比例因子
  • 动态量化：无需额外数据，仅将模型中特定算子的权重从浮点类型映射成整数类型

4.模型量化方法

4.1 Per-Layer/Per-Tensor

• 特征图(feature)量化
• 权重(weights)量化
• 特征图或权重共享相同的量化参数（scale/zero_point)

4.2 Per-Channel

• 权重的每个卷积核具备不同量化系数（scale/zero_point)
• 提高量化精度

5. Rockchip NPU相关

5.1数据排列方式

• NCHW,(batch, channel, height, width), width方向连续，
• NHWC,(batch, channel, width, height), channel方向连续

5.2 rknn_output设置want_float

若want_float设置成1，rknn_outputs_get方法返回的data是float类型，若设置成0，返回的结果的是uint8类型的。根据非对称量化的量化和反量化公式可以根据使用情况确定want_float的值。

• 非对称量化asymmetric_quantized-u8量化公式：

  $$quant\_res=round(\frac{float\_num}{scale})+zero\_point$$

  static uint8_t qnt_f32_to_unit8(float f32, uint8_t zp, float scale)
  {
  float dst_val = (f32 / scale) + zp;
  uint8_t res = (uint8_t)__clip(dst_val, 0, 255);
  return res;
  }
  
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• 非对称量化asymmetric_quantized-u8反量化公式：

  $$float\_num=scale\ast (quant-zero\_point)$$

  static float deqnt_uin8_to_f32(uint8_t qnt, uint8_t zp, float scale)
  {
  return ((float)qnt - (float)zp) * scale;
  }
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在获取模型输出结果时，可以在模型初始化时获得模型输出层的量化参数zero_point和scale,如下图：

在使用want_float=0时获得的unit8类型数据上进行后处理的一个例子(Yolov5):

static int process_u8(uint8_t *input, int *anchor, int grid_h, int grid_w, int height, int width, int stride,
                   std::vector<float> &boxes, std::vector<float> &boxScores, std::vector<int> &classId,
                   float threshold, uint8_t zp, float scale)
{

    int validCount = 0;
    int grid_len = grid_h * grid_w;
    // 将confidence_threshold反量化到uint8类型上
    float thres = unsigmoid(threshold);
    uint8_t thres_u8 = qnt_f32_to_uint8(thres, zp, scale);
    for (int a = 0; a < 3; a++)
    {
        for (int i = 0; i < grid_h; i++)
        {
            for (int j = 0; j < grid_w; j++)
            {
                uint8_t box_confidence = input[(PROP_BOX_SIZE * a + 4) * grid_len + i * grid_w + j];
                if (box_confidence >= thres_u8)
                {
                    int offset = (PROP_BOX_SIZE * a) * grid_len + i * grid_w + j;
                    uint8_t *in_ptr = input + offset;
                    // rknn模型输出的uint8类型反量化到float类型
                    float box_x = sigmoid(deqnt_uint8_to_f32(*in_ptr, zp, scale)) * 2.0 - 0.5;
                    float box_y = sigmoid(deqnt_uint8_to_f32(in_ptr[grid_len], zp, scale)) * 2.0 - 0.5;
                    float box_w = sigmoid(deqnt_uint8_to_f32(in_ptr[2 * grid_len], zp, scale)) * 2.0;
                    float box_h = sigmoid(deqnt_uint8_to_f32(in_ptr[3 * grid_len], zp, scale)) * 2.0;
                    box_x = (box_x + j) * (float)stride;
                    box_y = (box_y + i) * (float)stride;
                    box_w = box_w * box_w * (float)anchor[a * 2];
                    box_h = box_h * box_h * (float)anchor[a * 2 + 1];
                    box_x -= (box_w / 2.0);
                    box_y -= (box_h / 2.0);
                    boxes.push_back(box_x);
                    boxes.push_back(box_y);
                    boxes.push_back(box_w);
                    boxes.push_back(box_h);

                    uint8_t maxClassProbs = in_ptr[5 * grid_len];
                    int maxClassId = 0;
                    for (int k = 1; k < OBJ_CLASS_NUM; ++k)
                    {
                        uint8_t prob = in_ptr[(5 + k) * grid_len];
                        if (prob > maxClassProbs)
                        {
                            maxClassId = k;
                            maxClassProbs = prob;
                        }
                    }
                    float box_conf_f32 = sigmoid(deqnt_uint8_to_f32(box_confidence, zp, scale));
                    float class_prob_f32 = sigmoid(deqnt_uint8_to_f32(maxClassProbs, zp, scale));
                    boxScores.push_back(box_conf_f32* class_prob_f32);
                    classId.push_back(maxClassId);
                    validCount++;
                }
            }
        }
    }
    return validCount;
}
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5.3开发板上组件版本查询方法

# 查询 rknn-toolkit版本
pip list | grep rknn 

# 查询rknn_server版本
strings /vendor/lib64/usr/bin/rknn_server | grep build

# 查询librknnrt.so版本
strings /vendor/lib64/librknnrt.so | grep librknnrt version:

# 查询NPU驱动版本
dmesg | grep rknpu

# 查询RGA API版本
strings /vendor/lib64/librga.so | grep rga_api | grep version
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参考资料

• 1.https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/3875525
• 2.https://github.com/airockchip/rknn_model_zoo
• 3.Quantizing deep convolutional networks for efficient inference: A whitepaper