神经网络推理加速入门—

前言

刚毕业的时候在青岛某信任职，做嵌入式软件开发，需要调试电路板。公司有个要求是所有新入职的员工，都要去公司自己的加工厂上两周的班，亲自组装生产电路板，体验产品生产的过程。

于是，刚毕业的我，光荣的成为了一名流水线工人，虽然只有两周的时间。这期间，我和同事一起，完成过一天组装3万片电路板的成就，也完成过一天往电路板上插装不计其数电阻、电容的操作，白班夜班倒，记忆犹新。

当时的我，坐在流水线的椅子上，满脑子就一个想法：“我今天就是个螺丝钉”——真拧螺丝。也正是这一次流水线的工作体验，让我明白了一个道理——

一个产线或团队的工作效率，取决于整条流水线上动作最慢的那个人，而不是最快的那个人。一旦动作慢导致产品在你那积压，最常见的就是带小红帽的组长过来噼里啪啦说一顿。不过好在我当时手脚勤快，没有拖后腿。

在流水线上，人就是个机器，机械的执行着每一个动作。直到后来开始做芯片开发，开始给指令排流水，才恍然大悟，原来，每条指令都是流水线工人。

指令流水

上一篇计算和存储的分离说到，在冯诺依曼架构的计算体系中，计算和存储是分离的。分离的结果就是，我们可以将计算和存储分别看做两个工人，而不是一个，每个工人只负责干自己的事儿。

—— 【计算】这名工人只负责计算，【存储】这名工人只负责存储。

计算好比在厨房做菜，存储好比从厨房冰箱里将菜拿出来。这个比喻很重要，能帮你很通俗的理解流水。

那么问题来了，【一个人从冰箱里拿菜洗菜然后去做菜】和【两个人，一个专门拿菜洗菜，一个专门做菜】，哪种做饭效率高?

做过饭的同学肯定知道，当然两个人配合快了。

比如做西红柿鸡蛋，一个人需要先从冰箱拿出鸡蛋，记需要花费 A 的时间，然后炒鸡蛋需要花费B的时间，然后回去拿出西红柿，需要花费C的时间，然后将西红柿和鸡蛋一起炒，需要花费D的时间。总共花费 A + B + C + D的时间。

而两个人的话，第一个人从冰箱里拿出鸡蛋，记A的时间，第二个人炒鸡蛋，花费B的时间，而此时，在第二个人炒鸡蛋的同时，第一个人可以同时去拿出西红柿，需要花费C的时间，然后第二个人抄完鸡蛋后，接过第一个人的西红柿一起炒，需要花费D的时间。总共花费 A + MAX(B,C) + D 的时间。

两个一比较，肯定两个人做饭时间花的少吧。

而两个人做饭时，B,C同时进行，就像流水线上的工人一样，你负责你的事，我负责我的事，我做完就给下一个人，下一个人动作快的话，可以立刻接过去，动作慢的话，就会导致产品积压。

在计算机的体系结构中，计算指令和存储指令，一般都是两条独立的指令，并且在硬件部件上，是两个独立的硬件部件，比如计算是ALU单元，存储是DMA或load/store单元等。

独立的硬件部件和独立的指令设计，天然的保证了两条指令之间可以排流水，就像流水线上的工人一样工作。

还是拿卷积算法举例子，我先计算上半张图片，同时你就可以搬运下半张图片的数据，整体的AI计算开销，就会少很多。

从而起到了推理加速的作用。

不仅如此，在指令集设计或硬件设计时，一般都会考虑流水线的设计，从而完成更高效的计算和访存操作。

可进行流水操作的指令，也绝不仅仅只有计算指令和存储指令等，不同的计算单元之间，也是可以排流水的。

比如卷积层后面接一个池化层，那么在计算第二部分卷积的同时，可以计算第一部分池化。

流水线的发明对于制造业来说是一次技术变革。早期的手工制造业是靠大量人工完成的，这种工作方式要求每个工作者要了解整个成品的完整制造过程，要快速的制造出一个成品需要对整个工序、流程非常熟悉，无形中提高了对工人素质的要求。而流水线的出现，不需要工人了解整个流程，为手工制造业实现了半自动化，加快了加工速度。

好啦，本篇就简单介绍了一种推理优化的常见方式，那就是通过对指令排流水的方式，可以完成指令加速，从而完成推理优化。

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