神经网络推理性能对比：tensorflow, tensorflow-lite, Eigen

本文主要是介绍神经网络推理性能对比：tensorflow, tensorflow-lite, Eigen，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

背景

笔者正在做一个c++/python混合的项目，其中有一部分涉及升级网络推理。原有网络已经使用tensorflow/keras训练完成。

可选方案

1. tensorflow-lite：tensorflow-lite模块是tensorflow针对边缘计算和服务部署推出的模块，可以在不同平台和编程语言下进行神经网络的推理，号称做了性能优化，并且可以对模型进一步压缩，提高计算性能。
2. 原生tensorflow：原生tensorflow在python中使用非常方便，但是在c++中使用时，编译令人秃头。
3. Eigen：Eigen是C++中最主流的矩阵运算库之一，做了十分极致的优化。

对比

tensorflow vs. tflite

由于作者比较懒，就直接拿实际要用的网络做实验了。网络结构时mix of experts的两级结构，第一部分由两个隐藏层，每层32个神经元，输出N个参数，作为权重。第二部分是专家网络，也是两个隐藏层，但是一共有N个网络，根据前面的N个参数，对参数进行加权平均，再使用平均值后的参数进行计算。专家网络规模较大，论文原文使用了8个专家网络，专家网络每层512个神经元的网络结构。本文使用不同规模的专家网络对tf和tflite的性能进行测试，由于最终应用还是在CPU上跑，所以使用了i5-6500。

(单位：秒)

模型一栏的A-B-C表示A个专家，专家网络两个隐藏层的大小分别为B和C。tf使用pip安装，未专门编译，没有AVX加成。
从表格数据可以看出，tf和tf-lite的计算复杂度不同。tf-lite复杂度更高，对小模型性能好，但是scalibility较弱，而tf的scalibility强。猜测tf-lite为了提高性能，阉割了多线程优化部分的功能。

tensorflow vs. Eigen

同样由于作者比较懒，这一部分只做了矩阵乘法的测试，但是结果很显然是有GPU用GPU，没GPU用CPU多线程的tensorflow吊打老老实实单线程跑的Eigen。
实验测试了两个N×N的矩阵乘法性能，时间单位为毫秒。测试平台是双路E5-2696v4/四路GTX 1080Ti，内存管够。tensorflow依然使用pip安装，无AVX加成，C++编译器使用gcc-8。

不开优化的c++程序运行极慢，使用优化之后性能提高几十倍，测试中O1 O2 O3优化性能都差不多，猜测主要优化了矩阵乘法里面的循环。但是即使如此，还是比tf gpu慢了20倍，而且复杂度更高。同样是cpu，由于tensorflow使用多线程，所以速度仍然比Eigen快，特别是在44C88T这种超多核心的服务器上，对于“小矩阵”的计算甚至能接近GPU。理论上用C++ mkl加上simd优化，应该能接近tf cpu的性能。

小结

综上，原生tensorflow仍然是大型神经网络推理的最佳选择。对于小型神经网络，可以尝试tf lite，特别是内置的模型压缩功能。用C++徒手写矩阵计算的方式吃力不讨好。

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