TensorFlow Lite（TFLite）現(xiàn)在支持在 Android 設(shè)備上使用 OpenCL 進行 GPU 推理，這一改進使得 TFLite 性能比使用現(xiàn)有 OpenGL 后端提高了約 2 倍。

TensorFlow Lite 團隊介紹了目前其使用 OpenCL 在移動 GPU 推理上所取得的進展，并宣布正式推出基于 OpenCL 的 Android 移動 GPU 推理引擎，該引擎在大小合理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上可比現(xiàn)有的 OpenGL 后端提供高達 2 倍的性能提升。

OpenGL ES 3.1 中添加了計算著色器，但其向后兼容的 API 設(shè)計決策限制了發(fā)揮 GPU 的全部潛能。另一方面，OpenCL 從一開始就是為使用各種加速器進行計算而設(shè)計的，因此與移動 GPU 推理領(lǐng)域更加相關(guān)。因此，TFLite 團隊研究了基于 OpenCL 的推理引擎，引入了一些功能，使得能夠優(yōu)化移動 GPU 推理引擎。

相比之下，新的移動 GPU 推理引擎有以下要點：

性能分析：與 OpenGL 相比，優(yōu)化 OpenCL 后端要容易得多，因為 OpenCL 提供了良好的分析功能與高通 Adreno 很好的支持。使用這些概要分析 API，能夠非常精確地測量每個內(nèi)核調(diào)度的性能。

優(yōu)化工作組大?。?/strong>高通 Adreno GPU 上的 TFLite GPU 性能對工作組大小非常敏感，選擇正確的工作組大小可以提高性能，反之亦然。借助上述 OpenCL 中的性能分析功能，能夠?qū)崿F(xiàn)針對工作組大小的優(yōu)化器，這使平均速度提高了 50％。

原生 16 位精度浮點（FP16）：OpenCL 原生支持 FP16，并要求加速器指定數(shù)據(jù)類型的可用性。作為正式規(guī)范的一部分，即使是某些較舊的 GPU，例如 2012 年推出的 Adreno 305，也可以發(fā)揮其全部功能。

恒定內(nèi)存（constant memory）：OpenCL 具有恒定內(nèi)存的概念。高通增加了一個物理內(nèi)存能力，使其非常適合與 OpenCL 的恒定內(nèi)存一起使用。對于某些特殊情況，例如在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開始或末尾非常薄的層，這被證明是非常有效的。Adreno 上的 OpenCL 通過與該物理恒定內(nèi)存和上述原生 FP16 支持的協(xié)同作用，能夠大大超越 OpenGL 的性能。

TFLite 具體展示了在 CPU（大內(nèi)核上的單線程）使用現(xiàn)有 OpenGL 后端的 GPU 以及使用新的 OpenCL 后端的 GPU 上的性能對比。

上圖分別說明了在兩個著名的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) MNASNet 1.3 和 SSD MobileNet v3（大型）上使用 OpenCL 的特定 Android 設(shè)備上推理引擎的性能?？梢钥吹剑碌?OpenCL 后端的速度大約是 OpenGL 后端的兩倍，并且 OpenCL 在較大的網(wǎng)絡(luò)上的性能甚至更好。

此外，因為 OpenCL 本身不屬于 Android 的一部分，某些用戶可能無法使用。為了簡化開發(fā)，TFLite GPU 委托添加了一些修改，首先在運行時檢查 OpenCL 的可用性，如果可用，將使用新的 OpenCL 后端，否則將退回到現(xiàn)有的 OpenGL 后端。實際上，OpenCL 后端自 2019 年中期以來一直存在于 TensorFlow 存儲庫中，并且通過 TFLite GPU delegate v2 無縫集成。