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作者 | 杨亦诚
排版 | 李擎
分割一切？
Segment Anything 量化加速实战
前言
“分割一切,大家一起失业！”——近期，这样一句话在社交媒体上大火！这讲的就是 Segment Anything Model（简称 “SAM” ）。SAM 到底是什么？它具备哪些功能？它真的有这么强大吗？让我们一起通过本文了解详情！
SAM 是一个由 Meta AI 实验室推出的强大人工智能图像分割应用，可以自动识别哪些图像像素属于一个对象，并且对图像中各个对象进行自动风格处理，可广泛用于分析科学图像、编辑照片等。
SAM 的完整应用由一个图片编码器模型（encoder）以及掩码解码（mask decoder） + 提示编码模型（prompt encoder）构成，这两部分都可以被解析为独立的静态模型。其中大部分的算力负载和推理延时都集中在图片编码器任务，因此如果进一步提升图片编码器部分的执行效率，就成为了 SAM 应用的主要优化方向之一。
图：SAM 模型任务pipeline
本次分享讲重点演示如何通过 OpenVINO™ 的 NNCF 模型压缩工具实现对 SAM 编码器部分的量化压缩，实现在 CPU 侧的性能提升。
一、量化介绍
在正式开始实战之前，我们不得不提一下量化的概念，量化是指在不改变模型结构的情况下，将模型参数的表达区间从 FP32 映射到 INT8 或是 INT4 范围，用更小数值位宽来表示相同的信息，实现对于模型体积的压缩，降低内存消耗，同时在模型网络的执行过程中，系统会自动调用硬件平台专门针对低比特数据优化的指令集或 kernel 函数，提升性能。
图：不同精度数据的表示位宽
Intel AVX512 VNNI 扩展指令集实现了将原本需要3个时钟周期才能完成的INT8矩阵点乘与加法运算压缩到一个时钟周期，而在最新的 AMX 指令集更是将多个 VNNI 模块进行堆叠实现了单周期内成倍的性能提升。
图：INT8 矩阵点乘与加法运算指令集优化
二、NNCF 训练后量化模式
NNCF 工具的全称是 Neural Network Compression Framework，是 OpenVINO™ 工具链中专门用于模型压缩加速的方案实现，包含 量化，剪枝，二值化 等多种模型压缩算法，调用方式又可以分化为训练后量化 (PTQ) 和 训练时压缩 (QAT) 两种模式，训练时压缩要需要引入原始的训练脚本和数据集，而训练后量化则可以直接针对训练生成模型文件进行压缩，无需额外的训练脚本和标注数据集参与，这也是 NNCF 在 OpenVINO™ 2023.0 正式发布的新功能特性, 而这个模式也仅仅需要以下两步便可实现：
1. 准备校验数据集
这里的校验数据仅用作量化过程中对数据表示范围与分布的计算，因此不需要额外的标签数据，例如在图像识别任务中，我们仅需要送入200-300张左右的图片文件即可。此外我们还需要定义 DataLoader 对象与 transform_fn 数据转换函数， DataLoader 用于读取校验数据集中的每一个元素，transform_fn 用于将读取的元素转化为 OpenVINO™ 模型推理的直接输入数据。
import nncf
calibration_loader = torch.utils.data.DataLoader(...)
def transform_fn(data_item):
images, _ = data_item
return images
calibration_dataset = nncf.Dataset(calibration_loader, transform_fn)2. 运行模型量化
首先需要导入模型对象，然后通过 nncf.quantize() 接口，将模型对象与校验数据集绑定开启量化任务， NNCF 工具可以支持多种模型对象类型，包含openvino.runtime.Model, torch.nn.Module, onnx.ModelProto以及 tensorflow.Module
model = ... #OpenVINO/ONNX/PyTorch/TF object
quantized_model = nncf.quantize(model, calibration_dataset)3.（可选）准确性控制模式
如果发现 NNCF 在默认模式下的导出的模型准确性下降超过预期，我们也可以使用准确性控制模式（accuracy control）完成训练后量化，此时我们需要加入带标签的测试集数据，用来评估模型在量化过程中哪些 layer 对模型准确性损失的影响（敏感度）比较大，并作为排序依据，依次将这些 layer 回退至原始精度，直到模型符合预期准确性表现。通过这个模式，我们可以在保证模型准确性的情况下，尽可能压缩模型体积，实现性能和准确性之间的平衡。具体方法可以参考以下链接：
https://docs.openvino.ai/nightly/quantization_w_accuracy_control.html
三、 Segment Anything + NNCF实战
接下来让我们具体一步步看下如何使用 NNCF 的 PTQ 模式完成 SAM encoder 的量化。
项目地址：https://github.com/openvinotoolkit/openvino_notebooks/blob/main/notebooks/237-segment-anything/237-segment-anything.ipynb
1. 定义数据加载器
本示例使用 coco128 作为校验数据集，其中包含 128 张 .jpg 格式的图片。由于在量化 ONNX 或 IR 静态模型的情况下，数据加载器必须是一个 torch 的 DataLoader 类，因此这里我们需要继承 torch.utils.data.Dataset 并重新构建一个数据集类，其中必须包含__getitem__方法，用于遍历数据集中的每一个对象，__len__用于获取数据集的对象数量，最后再通过 torch.utils.data.DataLoader 方法生成数据加载器。
class COCOLoader(data.Dataset):
def __init__(self, images_path):
self.images = list(Path(images_path).iterdir())
def __getitem__(self, index):
image_path = self.images[index]
image = cv2.imread(str(image_path))
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
return image
def __len__(self):
return len(self.images)
coco_dataset = COCOLoader(OUT_DIR / 'coco128/images/train2017')
calibration_loader = torch.utils.data.DataLoader(coco_dataset)2. 定义数据格式转化模块
下一步是定义数据转化模块，我们可以调用之前定义 preprocess_image 函数完成数据的预处理，值得注意的是由于 calibration_loader 模块返回的单个数据对象为 torch tensor 类型 ，而 OpenVINO™ 的 Python 接口不支持该类型数据，我们需要先将其强制转化为 numpy 格式。
def transform_fn(image_data):
image = image_data.numpy()
processed_image = preprocess_image(np.squeeze(image))
return processed_image
calibration_dataset = nncf.Dataset(calibration_loader, transform_fn)3. 运行 NNCF 量化
为了确保量化后的模型准确性，这里我们使用原始的 FP32 ONNX 格式模型作为输入对象，而不是 FP16 的 IR 格式模型，然后再将该对象送入 nncf.quantize 接口执行量化，该函数接口中有几个比较重要的额外参数：
# Load FP32 ONNX model
model = core.read_model(onnx_encoder_path)
quantized_model = nncf.quantize(model,
calibration_dataset,
model_type=nncf.parameters.ModelType.TRANSFORMER,
preset=nncf.common.quantization.structs.QuantizationPreset.MIXED)
ov_encoder_path_int8 = "sam_image_encoder_int8.xml"
serialize(quantized_model, ov_encoder_path_int8)· model_type：模型类别，用于开启特殊的量化策略，例如在类 Transformer 模型中，我们需要优先保证模型的准确性。
· preset：量化模式，默认为 PERFORMANCE，使用对卷积的权重和偏置均采用对称量化算法，有助于提升模型性能，此处为了提升模型准确性，我们采用 MIXED 模式，采用权重对称量化，偏置非对称量化的方法，适合模型中包含非 Relu 或者非对称的激活层。
由于 SAM encoder 模型的网络结构比较复杂，而量化过程中我们需要多次遍历模型每一个 layer 的参数，所以量化耗时相对会长一些，请大家耐心等待。这边建议使用 32G 以上内存的硬件设备，如果遇到内存不够的情况，可以通过 subset_size=100 参数，适当降低校验数据数量。
4.模型准确性比较
接下来我们比较下 INT8 和 FP16 模型的推理结果：
左右滑动查看更多
图：prompt 模式 FP16 – INT8 结果比较
左右滑动查看更多
图：auto 模式 FP16 – INT8 结果比较
可以看到在 prompt 和 auto 模式下，INT8 模型的准确性相较 FP16 模型，几乎没有任何变化。
注：auto 模式下，mask 将使用随机生成的颜色。
5. 性能比较
最后我们通过 OpenVINO™ 自带的 benchmark_app 工具比较下性能指标：
[ INFO ] Execution Devices:['CPU']
[ INFO ] Count: 60 iterations
[ INFO ] Duration: 75716.93 ms
[ INFO ] Latency:
[ INFO ] Median: 14832.33 ms
[ INFO ] Average: 14780.77 ms
[ INFO ] Min: 10398.47 ms
[ INFO ] Max: 16725.65 ms
[ INFO ] Throughput: 0.79 FPSBenchmark结果（FP16）
[ INFO ] Execution Devices:['CPU']
[ INFO ] Count: 72 iterations
[ INFO ] Duration: 68936.14 ms
[ INFO ] Latency:
[ INFO ] Median: 11281.87 ms
[ INFO ] Average: 11162.87 ms
[ INFO ] Min: 6736.09 ms
[ INFO ] Max: 12547.48 ms
[ INFO ] Throughput: 1.04 FPSBenchmark 结果 （INT8）
可以看到在 CPU 端，INT8 模型相较 FP16 提升了大约 30%， 体积从原本的 350MB 压缩到了 100MB 不到。
四、总结
鉴于 SAM 出色的自动化分割能力，相信未来会有越来越多应用场景会部署这项技术，而在产业化落地的过程中，开发者往往最关注的就是性能和准确性之间的平衡，以此获取成本更优的方案。OpenVINO™ NNCF 工具通过对 Segment Anything encoder 部分的量化压缩，在几乎没有影响模型准确性的情况下，显著提升模型的运行效率，降低模型占用空间。
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