手机实时人工智能之「三维动作识别」每帧只需9ms
机器之心专栏
作者：Wei Niu、Mengshu Sun等
来自美国东北大学（Northeastern University）的王言治研究组、威廉与玛丽学院（William & Mary）的任彬研究组以及北卡罗来纳州立大学（North Carolina State University）的慎熙鹏研究组提出了一种用于三维卷积神经网络（3D CNN）的模型压缩和移动加速框架 RT3D。
本文提出了一种用于三维卷积神经网络（3D CNN）的模型压缩和移动加速框架 RT3D，通过结合神经网络权重剪枝和编译器代码优化技术，使模型的端到端运行时间与目前支持 3D CNN 的移动框架相比速度提升高达 29.1 倍，准确性损失仅为 1％~1.5％。当在手机上采用 C3D 或 R(2+1)D 模型时，可以在 150ms 内完成 16 帧视频的计算。该工作由 CoCoPIE 团队：美国东北大学（Northeastern University）的王言治研究组、威廉与玛丽学院（William & Mary）的任彬研究组以及北卡罗来纳州立大学（North Carolina State University）的慎熙鹏研究组共同完成，发表于第 35 届美国人工智能协会年会（AAAI 2021）。
Model 与 codes 链接：https://github.com/CoCoPIE-Pruning/CoCoPIE-ModelZoo
现在大量移动设备配备了强大的高端移动 CPU 和 GPU，因此成为深度学习任务的重要载体。如图 1 所示，最新的骁龙 690 SoC 芯片配备了一个 Adreno GPU, 一个 Hexagon DSP，以及 Kryo 多核 CPU。然而，目前的模型加速技术多应用于 2D CNN 上，很难使 3D CNN 在移动设备上实时运行且保持较高精度，因为现存的商用移动设备的计算和存储能力不能承载高度复杂的模型结构和较高的模型维度。
图 1 骁龙 690 移动 SoC 架构
神经网络的权重剪枝技术在软件层面上已被普遍应用。然而，直接将 2D CNN 权重剪枝方法泛化到 3D CNN 并不足以使移动设备上的计算同时保持高并行度和高准确度。因此，我们提出了 RT3D，通过结合软件上的权重剪枝技术和硬件上的编译器代码优化技术在移动设备上实现 3D CNN 加速。其中权重剪枝又需要解决稀疏模式和剪枝算法两个问题。
我们研究了两种结构化稀疏模式，即对移动端加速友好的朴素结构化（Vanilla）稀疏和核组结构化（Kernel Group Structured, KGS）稀疏。Vanilla 稀疏移除整组核，而 KGS 稀疏是一种更加细粒度的结构化稀疏，充分利用了设备上的并行性，同时享有更高的灵活性。在剪枝算法方面，RT3D 引入了一种重新加权的正则化剪枝算法来实现所提出的稀疏模式，并和现存的启发式及固定正则化的剪枝算法进行了比较。此外，在硬件方面，RT3D 采用了一个编译器辅助的代码生成框架，以将剪枝所带来的计算量的减少转换为移动设备上计算性能的增益。
该编译器框架是通用的，支持稠密的（尚未压缩的）和稀疏的 2D/3D 网络的高效执行。由稀疏性带来的的运行时间加速倍率接近整个模型计算量（FLOPs）的压缩率。与当前最先进的支持 3D CNN 的移动设备上框架相比，RT3D 展示了高达 29.1 倍的端到端运行时间加速，且准确率仅损失 1%~1.5%。当在手机上运行具有代表性的 C3D 和 R(2+1)D 模型时，16 帧视频的运行时间可达到 150ms 以内。如图 2 所示，这是首次在现有移动设备上实现实时运行 3D CNN（此例使用了配备高通骁龙 865 处理器的三星 Galaxy S20）。
图 2 实时 3D 行为识别
稀疏模式
为了有效减少 3D CNN 模型的整体计算量，我们将剪枝技术主要应用于计算量较大的卷积层。图 3 给出了两种结构化稀疏模式，其中（a）为朴素结构化（Vanilla）稀疏，（b）为核组结构化（KGS）稀疏。每个 3D 卷积层共包含五个维度，其权重张量沿着输入通道和输出通道两个维度被分成多个卷积核组。图中以每个核组包含 2×2 个核为例，被移除的权重用灰色表示。Vanilla 稀疏保留或移除整个核组，KGS 稀疏法则在同一核组的每个核中移除相同位置的权重。Vanilla 稀疏将 2D CNN 的结构化稀疏模式泛化到 3D CNN 中，它可以借助编译器优化技术在设备上获得直观的运行加速，但同时会因整组核被移除导致模型准确率降低较多。而 KGS 稀疏有更高的细粒度以及灵活性，可以保证更高的准确率。
实际上，Vanilla 稀疏是 KGS 稀疏的一个特例，在相同压缩比率下，只要借助有效的剪枝算法，KGS 稀疏法就能获得比 Vanilla 稀疏法更高的模型准确率。此外，KGS 稀疏在设计上能与编译器技术匹配以达到手机上的模型加速。卷积核组与输入特征图一起被转化二维矩阵以进行矩阵乘法计算，如图 3（b）所示。KGS 稀疏法相当于在核组内部进行列剪枝，计算开销很小并可借助编译器进一步减小。对于两种稀疏模式而言，被保留的权重组成的矩阵仍然能够充分利用现有手机设备上有限的并行度，所以手机加速性能（FLOPs / 秒、帧 / 秒）能够得到同等程度的提升。在实际操作中，卷积核组的大小需要根据手机上的单指令流多数据流（SIMD）并行度以及计算开销来提前决定。
图 3 两种结构化稀疏模式
模型压缩的算法实现
近年来较为常见的剪枝算法大致可以分为两大类，一类是启发式剪枝算法，另一类是基于固定正则化的剪枝算法。前者往往会为神经网络中各部分权重分配 “重要性评分”，然后根据评分来对模型进行剪枝。贪心算法是这一类型算法中的一个代表。这类算法往往存在一个通病，它们会在压缩的早期阶段就削减掉模型中的大量权重，这会对神经网络准确度带来较大的冲击，使得压缩比率有限。
第二类剪枝算法基于固定正则化，这种算法一般会在神经网络的损失函数中添加一个固定的正则化项，通过神经网络的反向传播来实现权重矩阵的稀疏化，进而完成模型的裁剪。但基于固定正则化的剪枝算法存在局限性，在压缩训练的收敛过程中，所有权重会受到同等的惩罚，这会带来潜在的模型精度损失。
为了克服先前算法的弊病，我们提出了一种新的算法：重加权正则化剪枝算法（Reweighted Regularization Pruning Algorithm）。不同于固定正则化剪枝为所有权重带来相同的惩罚，重加权正则剪枝算法可以实现动态调节。特别是，对于那些较大且更加重要的权重，我们会减少对其的惩罚，对于那些较小且不重要的权重，我们会小幅度地增大对其的惩罚。而且这种算法以系统且渐进的方式执行，这样可以避免贪心算法在早期阶段削减大量的权重对模型造成的破坏。除此之外，我们的算法不需要手动设置模型中每层的剪枝率，各部分的压缩比率可以在训练过程中自动调节。
图 4 剪枝算法结构分组示意图，‖·‖g 表示对应压缩分组中的 L-g 范数
性能加速结果
我们在三种 3D CNN 模型（C3D，R（2+1）D 和 S3D）上测试了建议的两种结构化稀疏模式（即 Vanilla 和 KGS 稀疏模式）以及三种剪枝算法。除了提出的两种稀疏模式之外，还实现了过滤器稀疏模式来进行对比，即以过滤器作为一个整体来进行裁剪，这是对 2D CNN 过滤器剪枝的直接实现。所有模型都在 Kinetics 数据集上进行了预训练，并作为预训练模型进行迁移学习，转移到了 UCF101 和 HMDB51 数据集上。
表 1 在 UCF101 数据集上 3D CNN 压缩结果比较
表 1 提供了在 UCF101 数据集上使用各种剪枝算法和稀疏模式对 C3D，R（2+1）D 模型的修剪结果。对于每种剪枝算法，在相同剪枝率下比较了三种稀疏模式（FLOPs 减少是基于模型整体而言的），并比较了两种剪枝配置下的 KGS 压缩结果。从表中可以看出，KGS 稀疏模式始终优于 Vanilla 稀疏模式，这两个方案的性能均优于过滤器剪枝。重加权的正则化算法始终优于其他两个剪枝算法。如果使用加权加权正则化和 KGS 稀疏性方案，则在 2.6 倍剪枝倍率下，C3D 和 R(2+1)D 只有 1％〜1.5％的精度损失。
表 2 移动 CPU 和 GPU 上的 RT3D，MNN 和 PyTorch 的运行时间比较。
接下来，我们将提出的 RT3D 与 MNN 和 PyTorch Mobile（PyTorch）的运行时间进行比较，来评估 RT3D 的实际加速效果。表 2 给出了端到端的 3D CNN 运行时间结果。RT3D（Dense）意为直接使用我们的编译器对稠密的（尚未压缩的）模型进行处理，RT3D（Sparse）意为在编译器上运行的模型经过了重加权正则化剪枝算法支持下的 KGS 稀疏结构压缩。MNN 尚不支持 R(2+1)D 和 S3D，所以这里不给出相关结果。
RT3D 在移动 CPU 和移动 GPU 上都支持稠密的（尚未压缩的）和稀疏的 3D CNN，PyTorch 仅在 CPU 上支持稠密模型，而 MNN 仅在 CPU 上支持稠密 C3D 模型。对于稀疏模型，RT3D 使用带有 KGS 稀疏性的重加权正则化剪枝算法修剪模型，修剪率分别为 C3D 3.6 倍，R(2+1)D 3.2 倍，S3D 2.1 倍（这里的剪枝率是对于模型的整体 FLOPs），准确度为 80.2％，92.0％和 90.2％。在表中，将 RT3D 的提速与 PyTorch 进行了比较。在所有情况下，RT3D 在移动 CPU 上均优于 MNN 和 PyTorch。而在移动 GPU 上 RT3D 的效果更为出色。例如，对于 C3D，完全优化的 RT3D（稀疏）在 CPU 上分别达到了 PyTorch 和 MNN 性能的 7.1 倍和 2.7 倍，在 GPU 上分别达到了 17.9 倍和 6.7 倍。值得注意的是，在移动 GPU 上，经过全面优化的 RT3D 在 C3D，R(2+1)D 和 S3D 上可以分别在 142 ms，141 ms 和 293 ms 内完成 16 帧计算，从而实现 3D CNN 在移动设备上的实时运行。
表 3 Vanilla 和 KGS 稀疏模式之间的比较（基于 UCF101 数据集）
表三给出了烧烛研究的实验结果。通过控制相同的剪枝 top-1 精度，在重加权正则加权算法下，我们还比较了 Vanilla 和 KGS 两种稀疏模式的修剪率与运行时间。由表中数据我们可以看出，由于 KGS 的高灵活性和与编译器级优化的无缝匹配，在 C3D 和 R(2+1)D 上以相同的修剪精度实现了较高的剪枝率（在 FLOPs 中）和较低的计算延迟。
更广泛的影响
RT3D 是第一个在移动设备上实时运行 3D CNN 且没有明显准确率损失的神经网络加速方案，在此之前只能通过移动设备上特定（而且更加昂贵）的硬件来实现。对于以往通过云计算的方式实现的行为检测的机器学习应用，RT3D 将会在移动设备上以边缘计算的方式实现。这项技术不仅可以使数据隐私性得到了显着增强，还可以极大地拓宽机器学习在其他领域的应用。
iQOO 11首发评测 聊聊KPL官方比赛用机为什么是iQOO
#iQOO11##CN314智能生活报道#2022年《王者荣耀》世冠KIC正赛已经正式打响，来自世界范围内的16支强队将竞逐世冠荣耀，向千万美元的奖金池发起冲击。以《王者荣耀》为代表的一批手游，正逐渐成为电竞行业的主流赛事，也意味着手机正在成为当下用户和玩家新的“电竞”选择。
逐渐扩大的手游产业规模，也为广大手机厂商带来了新的机遇和挑战。手机厂商需要不断的对产品进行优化，以保障手游电竞赛事公平公正的进行，而成为“官方用机”，则意味着赛事官方对手机产品的认可，达到了电竞赛事的高标准。
从2019年iQOO发布首款产品以来，iQOO就始终是KPL赛事的官方用机，这也是安卓手机首次成为移动电竞顶级赛事的用机，在当时部分厂商冲击电竞细分领域的大环境下，iQOO毫无疑问有着“出道即巅峰”的高起点，而iQOO也始终在用出色的电竞体验回馈赛事和用户。
如今iQOO已经发布了全新的iQOO 11，接替上一任“老大哥”成为KPL赛事官方用机后，也将登上世冠助力选手。这一次，我们要和你聊聊iQOO 11的电竞体验，以及iQOO的那颗“电竞心”。
第二代骁龙8移动平台铸就强大基底
如果简单的去理解“电竞手机”，我们可以把它看做是一款性能强大的旗舰手机，才能让手机在精致的画面、繁多的特效中实现最流畅的游戏体验。
这一次iQOO 11搭载了最新的第二代骁龙8移动平台（骁龙8 Gen2），这颗芯片在理论数据上相较于上代产品有比较大的提升，其中架构有了一定的变化。此前的骁龙旗舰芯片保持了很长一段时间的1+3+4的三丛集架构，而在骁龙8 Gen2上则是1+4+3的架构，超大核升级到Cortex-X3，频率3.2GHz，而性能核心升级到4个，频率2.8GHz，能效核心降级到3个，频率2.0GHz。对于旗舰芯片来说，增强手机在中高负载下的性能表现，更能够符合产品本身，以及对应用户群体对手机的需求。
这一代的骁龙8 Gen2在性能上对比上代确实有比较明显的提升，尤其是在内存和闪存规格上都进行了升级的情况下，iQOO 11整体性能在游戏场景中都更加游刃有余。如在最新的安兔兔跑分中，iQOO 11在常温环境下可获得接近128万分的成绩。
其中GPU部分以及内存部分的得分相对来说是比较明显的，对比上代产品都有比较大的升级。iQOO 11的闪存规格升级到了UFS4.0，无论是连续读写还是随机读写，都有比较明显的速度提升，可显著提高应用的启动速度，以及部分缓存数据的读写，放在游戏中，那就意味着更快的地图资源加载速度。
实际上，iQOO 11在CPU性能上也有比较明显的升级，只不过安兔兔表现得不够明显，或许是软件跑分规则的影响。在Geekbench 5中，iQOO 11的单核以及多核性能都有明显上涨，尤其是多核性能，提升幅度超10%，单核也有接近10%。手机在使用时有着非常典型的单核+多核的场景需求，如手机在前台运行大型游戏，后台运行多个应用，就需要单核+多核运行的调度方式，当然实际使用中如何运行，取决于不同厂商的策略。
GPU的峰值性能相较于上一代提升显著，对比最新的苹果A16芯片也有比较明显的优势，无论是峰值性能还是稳定性，都可以称之为当下最强。更好的GPU性能意味着有更多的可能性，不过3D Mark的压力测试面临的压力相对较大，实际使用中一般来说不会有如此极端的使用方式。
不少厂商为了跑分能好看一些，会给跑分软件设定一个比较激进的性能调度策略，而在实际游戏中就会显得保守。这显然是与iQOO的理念背道而驰，不如说iQOO更看重手机在实际游戏中的表现。为了更好的了解iQOO 11在游戏中的极限表现，测试环节选用《原神》，手机自动亮度，保持Wi-Fi连接，游戏为最高画质。
帧率表现还是比较令人满意的，全程几乎没有出现掉帧情况，并且波动幅度较小，整体平稳。在Wi-Fi下运行最高画质《原神》的功耗在5.2W左右，整体表现是比较出色的。
如果这还不够极限，那不如带入更符合手游场景的设定：户外、高亮度、5G。我们将手机调整为5G网络连接，并将手机的亮度手机调整至最高，同样是在最高画质下，《原神》按照固定路线在须弥城往复跑图。半个小时的帧率曲线相较于之前在Wi-Fi环境下的测试结果确实有更多波动，不过也只是相对而言，在绝对值上，iQOO 11在5G网络下并没有太过明显、太过频繁的掉帧现象，能够比较好的维持住游戏体验。
为什么要强调四5G网络和最高亮度呢？如今对于大部分旗舰手机而言，在各种环境中为用户带来稳定的游戏体验，是“跑分”之外最重要的工作，而这个看上去非常简单的需求，却并不是所有手机厂商都能实现的。通过5G网络以及切换到手机屏幕最高亮度，iQOO 11最高画质的《原神》平均功耗为6.2W左右，功耗提升了，但稳定性却没有过多减弱。
其实在上一代产品上，Wi-Fi下最高画质《原神》一般会有6W左右的功耗，相对来说这一代骁龙8 Gen2的能耗表现是有不小的提升的，这给iQOO 11稳定的性能发挥带来了比较好的基础。
有了性能这一层，我们就可以继续探究iQOO 11在“电竞”领域中的进阶操作了。
Multi-Turbo，iQOO电竞标准的不可见之手
前几年开始，手机厂商都热衷于给自己的产品加入各种“Turbo”技术，iQOO则是为自己量身打造了Multi-Turbo技术。这项技术并非可由用户自由选择开关的主动功能，和其他Turbo技术类似，用户其实很难分辨它们究竟能否对游戏体验起到正向提升。
但就从iQOO初代到iQOO 11的实际体验来看，iQOO的Multi-Turbo技术显然是有作用的，因为iQOO的游戏体验始终走在前列，市场的反馈和消费者口碑已经说明了这一点。
Multi-Turbo技术主要包括了中央核心加速引擎、网络加速引擎、游戏加速引擎、散热加速引擎、AI加速引擎和编译增强加速引擎。前四项能力为默认开启，后两项能力用户可选择性开启，我们一个一个的说。
中央核心加速引擎是一项综合能力，它能够通过对CPU、GPU、IO以及内存的深度优化，显著提升应用的运行速度，在游戏中获得更快的加载速度，并提升整体运行的流感度，带来极致体验。
网络加速引擎格外容易理解，提升多网络复杂场景下网络的稳定性和速度，避免在游戏过程中出现网络波动导致卡顿、掉线，这要是放在职业赛场上，虽然能够回溯，但对队伍整体的状态是不利的。
游戏加速引擎通过性能SDK底层深度优化，提升运行流畅度，减少卡顿；与此同时，结合散热加速引擎，可最大限度的发挥散热系统优势，减少芯片的积热压力，带来更平稳高效的性能释放。
AI加速引擎则是通过AI预判和智能调度资源策略，提升应用启动速度；编译增强加速引擎也有着类似的作用，不过应用场景不同。
发现了吗，整个Multi-Turbo技术都是在为手机的运行速度、流畅度和稳定度做出优化，呈现出极致丝滑的游戏体验。对于电竞赛事而言，没有什么比“稳定”更重要了，iQOO用电竞标准提升产品体验，是iQOO一直以来的高追求，也是对行业和消费者的信任回馈。
电竞体验，普通人也能拥有
iQOO是KPL比赛的官方用机，职业选手有着各种出彩的微操，iQOO的电竞标签也更加牢固。但对于普通人来说，要如何更好的感受到iQOO带来的电竞体验，是体感完全无法察觉到的1ms延迟吗？
答案是iQOO 11的电竞魔盒。
当然在实际使用中，我们可以快速通过游戏内左侧的快捷面板快速开启，并不需要通过游戏魔盒来进行操作。首先可实现的就是手机性能模式的切换，在Monster模式下，iQOO 11将会更激进的释放性能，在《原神》这类游戏中获得更好的性能支撑。同时，根据不同游戏的帧率上限，也可以快速更改屏幕刷新率，获得更流畅的体验。
其次是在操作上的体验，iQOO 11提供了更加多样化的选择。如体感操控模式，可将手机的倾斜、抬手作为一种操作方式进行映射，也可以通过压感按键映射解锁更多操作。这两项功能在需要多指操作的游戏中会有更好的使用效果，解放手指更自由。
最后，iQOO 11还提供了大量改善体验的游戏工具，如4D游戏振感、息屏挂机、游戏投屏等，其中依托V2芯片带来的游戏插帧功能，可进一步实现手机功耗和流畅度的平衡，这也是iQOO的标志性功能了。
iQOO 11让普通玩家也能获得如同专业选手一般的电竞体验，这在过去是难以想象的。在体验上，iQOO 11与常态旗舰和电竞旗舰拉开了差距，都可以实现错位竞争。
设计延续经典，屏幕惊喜连连
在iQOO 11上，你可以用很多的词汇来分别描述iQOO 11的机身材质、摄像模组等等，但这里我想“笼统”的用“经典”来形容就够了。这里的经典，不单单是指iQOO家族式的云阶设计，也是iQOO 11一如既往的在屏幕上的高标准。
iQOO 11作为标准版，采用的是一块6.78英寸的柔性直屏，并且这还是三星目前最新的E6全感直屏。在过去一段时间里，消费者不断被厂商的E4、E5轰炸，想必也明白E6所代表的意义：更好的发光材料，更低的屏幕功耗。
这面屏幕同样有着3200*1440的QHD+分辨率规格，支持144Hz高刷，为专业选手、普通玩家带来流畅的操作体验。同时，这面屏幕采用的是1440Hz的高频PWM调光方式，在低亮度下观看手机，可减少频闪对双眼的损害，达到更好的护眼效果。
我们手上的这台黑色版本采用磨砂工艺，手感细腻光滑，质感出众。黑色显得非常深邃，有一种神秘感，与整体为黑的摄像模组云阶相呼应，一体感极强。在设计上，iQOO 11依然保持着自己独有的风格，已经是极具辨识度的设计传承。
V2芯片加持，影像不可小觑
iQOO在最近几代产品上与市场其他竞品相比一直有着错位竞争的优势：对比电竞旗舰，iQOO在性能体验不输阵的情况下，常态体验更好，如影像；对比常态旗舰，iQOO又能在性能体验上更胜一筹。
iQOO 11得到了V2芯片加持，不仅能在游戏中实现如插帧等效果，同样对影像也有极大的提升，搭配上iQOO 11的5000万像素后置三摄，可带来真旗舰影像体验。从风格上来看，iQOO 11样张是比较讨喜的，主要在于它提升了画面整体的亮度和色彩饱和度，在一片阴天的情况下，我们能看到天空中云彩表现出了一定的亮度，画面整体不再灰暗，有了一定的层次感。
色彩风格iQOO 11是稍微有些偏暖系的，在这个冬天正好是能够让人感觉到有一定温度的表现，看起来就非常暖心。
室内的人像分割精准，虚化效果恰到好处，色彩的一致性也比较好，整体表现较为出众。
夜景表现相对于肉眼看到的场景效果有一定的提亮，宽容度表现不错，画面色彩也没有因为提亮出现偏向冷白的问题，感官出众。
在影像上，一直坚持突破的iQOO在V2加持下实现了更好的效果飞跃，对所有用户而言，这一次的标准版“强”得太过全面。
5000mAh+120W，续航真顶
大概是考虑到移动游戏的耗电情况，iQOO 11在续航上也下足了功夫，5000mAh电池+120W快充，从两方面满足用户的续航需求，哪怕是高强度用机的消费者也挑不出一点毛病。
在5G网络下播放1080p电视剧，手机保持最大亮度和音量，从100%电量开始播放，iQOO 11可播放621分钟。这个结果似乎有些出人意料的“持久”，不过考虑到部分视频应用会快速缓存，所以手机不会长时间处于用网状态，所以续航较为出众。
快充方面，120W快充在iQOO上已经完全趋于成熟，从1%电量接入原装充电器开始计算，总共花费24分钟充满完整的5000mAh电池，效率不错。在这个“说走就走”的快节奏时代，高效的快充更能解决用户的突发需求。
写在最后
iQOO 11身上强烈的电竞属性，来自品牌以及其之前数代产品的持续耕耘，用更极致的性能、更高标准的硬件、更“电竞”的体验，成为了电竞领域中的佼佼者，普通用户也可从iQOO 11上找到属于自己的电竞梦。
围绕电竞展开，但iQOO 11却发展成了一副更为全面的模样，iQOO 11无愧于“最强标准版”的Slogan。在设计、影像、续航等方面同样的出彩，才铸就了iQOO在市场中坚实的护城河。
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