编译器优化 (TensorRT, OpenVINO)

深度学习 (deep learning)编译器通过在计算图层面工作来优化模型。这种方法不同于量化 (quantization)和采样器优化等直接修改模型或采样过程的技术。深度学习编译器为特定的目标硬件优化代表模型的计算图，将操作序列转换为更高效的可执行格式，而不会从根本上改变模型的数学定义（可能伴随精度变化）。可将其视为神经网络 (neural network)的专用编译器，如同C++编译器优化CPU代码的方式。

对于扩散模型，它们涉及U-Net等复杂网络架构在多个时间步上的重复执行，优化底层计算图可以带来显著的性能提升。此类工具包的两个主要例子是NVIDIA TensorRT和Intel的OpenVINO。

NVIDIA TensorRT

NVIDIA TensorRT是专为最大化NVIDIA GPU上的吞吐量 (throughput)和最小化延迟而设计的高性能深度学习 (deep learning)推理 (inference)优化器和运行时库。它接收在PyTorch或TensorFlow等框架中训练的模型，并应用一系列优化措施，然后生成一个运行时引擎。

优化技术:

1. 层和张量融合: TensorRT识别模型图中（例如，卷积后跟偏置 (bias)加法和ReLU激活）的操作序列，并将它们合并为一个单一的核。这减少了启动多个GPU核相关的开销，并最大程度地减少了操作之间的内存传输。在扩散模型的U-Net中，这可以有效地将许多小操作组合成更少、更高效的操作。
2. 精度校准: TensorRT支持使用较低的数值精度进行推理，例如 $FP16$（半精度浮点）和 $INT8$（8位整数）。使用较低精度可以减少内存带宽需求，降低内存占用，并使用专用硬件单元（如NVIDIA Tensor Cores）进行更快计算。TensorRT包含校准工具，用于确定 $INT8$ 量化 (quantization)的适当缩放因子，旨在最小化相比原始 $FP32$ 模型的精度下降。这与前面讨论的量化技术配合良好，但它是在编译器/运行时级别应用的。
3. 核自动调优: NVIDIA GPU的架构和能力各不相同。TensorRT对其库中针对模型中特定操作和参数 (parameter)的预实现核进行基准测试并选择最优的（或生成专用核），并根据目标GPU架构（例如Ampere、Hopper）进行调整。
4. 动态张量内存: TensorRT优化图中中间张量的内存分配，减少总体内存占用并提高内存复用。

典型的工作流程包括:

1. 将训练好的模型从其原始框架（例如PyTorch）导出为ONNX（Open Neural Network Exchange）等中间格式。
2. 使用TensorRT构建器（trtexec命令行工具或Python/C++ API）解析ONNX图，根据所选的精度模式（$FP32$、$FP16$、$INT8$）和目标GPU应用优化，并生成一个序列化的、优化的推理引擎（.plan或.engine文件）。
3. 将此引擎加载到TensorRT运行时，以便在推理期间高效执行。

对于扩散模型，TensorRT通常通过优化在每个扩散步骤中执行的计算密集型U-Net组件来提供显著的加速。

Intel OpenVINO 工具包

OpenVINO (Open Visual Inference & Neural Network Optimization) 是Intel开发的一个工具包，旨在优化和部署深度学习 (deep learning)模型到各种Intel硬件上，包括CPU、集成显卡 (iGPU) 和视觉处理单元 (VPU)。尽管扩散模型通常在强大的独立GPU上运行，但OpenVINO为在其他平台上高效推理 (inference)提供了一条途径，这对于成本优化、边缘部署或没有NVIDIA GPU的系统可能非常重要。

组件和优化:

1. 模型优化器: 这个命令行工具将来自各种框架（TensorFlow、通过ONNX的PyTorch等）的模型转换为OpenVINO的中间表示 (IR) 格式，包含.xml（拓扑）和.bin（权重 (weight)）文件。在转换过程中，它执行平台无关的优化，如图剪枝和算子融合。
2. 推理引擎: 这个运行时库加载IR文件并在目标Intel硬件上高效执行模型。它应用进一步的硬件特定优化，借助如用于CPU的Intel深度神经网络 (neural network)数学核心库 (MKL-DNN，现为oneDNN) 或用于iGPU的专用核。
3. 硬件特定优化: OpenVINO自动检测可用的Intel硬件并应用优化，例如在CPU上借助高级向量 (vector)扩展 (AVX2, AVX-512)，利用iGPU上的并行执行单元，或针对特定的VPU架构进行优化。它也支持精度优化，特别是对于 $FP16$ 和 $INT8$，通常使用训练后优化工具进行校准。

工作流程类似于TensorRT:

1. 使用模型优化器转换训练好的模型（通常通过ONNX），以生成.xml和.bin IR文件。
2. 使用OpenVINO推理引擎API（Python, C++）加载IR并在所选的Intel设备（CPU、GPU等）上运行推理。

虽然大规模扩散模型部署通常偏爱TensorRT表现出色的高端GPU，但OpenVINO使在CPU或集成GPU上推理足够或必要的场景成为可能。它对于成本或特定硬件可用性是主要限制的应用可能特别适用。

编译器优化工作流程示例

下面的图示说明了编译器如何通过融合来优化一小段操作序列。

说明算子融合的图示。编译器将多个顺序操作（卷积、批量归一化 (normalization)、ReLU）组合成一个单一的优化核，从而减少开销。

集成与考虑

编译器优化通常在训练和初始模型格式转换（例如转换为ONNX）后，集成到模型部署流水线中。优化后的引擎文件（例如TensorRT .engine 或 OpenVINO .bin/.xml）成为推理 (inference)服务器加载的部署成果。

重要考虑因素包括:

• 算子支持: 确保编译器支持特定扩散模型架构中使用的所有操作。不受支持的操作可能需要自定义实现或回退到原始框架，这可能会限制性能提升。
• 准确性: 当使用较低精度（$FP16$、$INT8$）时，严格验证优化模型的准确性和输出质量与原始模型相比。通常需要校准步骤以保持可接受的保真度。
• 构建时间: 生成优化引擎，特别是包含自动调优和校准的，可能耗时。此构建步骤需要集成到模型更新的CI/CD流水线中。
• 硬件绑定: TensorRT针对NVIDIA GPU，而OpenVINO主要针对Intel硬件。选择编译器可能会隐式地将部署与特定硬件供应商绑定。

通过使用深度学习 (deep learning)编译器如TensorRT和OpenVINO，您可以显著减少扩散模型推理的计算开销，补充其他优化技术，并使大规模部署在延迟、吞吐量 (throughput)和成本方面更可行。它们将高级模型定义转换为高度优化的、硬件特定的指令，从而实现通常难以手动达到的性能。