Metal

Paddle Lite 支持在 iOS 和 macOS 系统上运行基于 Metal 的程序

1. 编译

1.1 编译环境

macOS 操作系统(支持 x86/arm 架构),并且成功安装 Xcode。

详见 macOS 环境下编译适用于 iOS 的库 章节。

1.2 编译 Paddle Lite Metal 库 iOS 范例

注:以 ios/metal 为目标、macOS M1 芯片、CMake3.21 作为编译开发环境为例。

(1) 下载代码

下载 Paddle Lite 源码
$ git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite.git

切换到 release 分支
$ git checkout <release-version-tag>

(2) 源码编译

$ cd Paddle-Lite

(可选) 删除 third-party 目录,编译脚本会自动从国内 CDN 下载第三方库文件
$ rm -rf third-party

请在 Paddle-Lite 当前目录下执行脚本
$ ./lite/tools/build_ios.sh --with_metal=ON

其他可选择编译选项

  • with_extra: [OFF | ON],编译全量 op 和 kernel,包含控制流 NLP 相关的 op 和 kernel 体积会大,编译时间长;

  • with_profile: [OFF | ON],是否使用 Profiler 编译;

  • with_xcode: [OFF | ON], 是否使用 Xcode 编译;

  • with_cv: [OFF | ON],编译 ARM CPU Neon 实现的的 cv 预处理模块;

  • with_exception: [OFF | ON],是否开启 C++ 异常;

  • with_log: [ON | OFF],是否在执行过程打印日志;

说明: 编译过程中,如出现源码编译耗时过长,通常是第三方库下载过慢或失败导致。请在完成 Paddle Lite 源码下载后,删除本地仓库根目录下的 third-party 目录,编译脚本会自动下载存储于国内 CDN 的第三方依赖文件压缩包,节省从 GitHub repo 同步第三方库的时间。

(3) 编译产物说明

编译产物位于 build.ios.metal.ios64.armv8 下的 inference_lite_lib.ios64.armv8.metal 文件夹内,文件目录如下:

inference_lite_lib.ios64.armv8.metal
├── include                                                C++ 头文件
│   ├── paddle_api.h
│   ├── paddle_image_preprocess.h
│   ├── paddle_lite_factory_helper.h
│   ├── paddle_place.h
│   ├── paddle_use_kernels.h
│   ├── paddle_use_ops.h
│   └── paddle_use_passes.h
├── lib                                                    C++ 预测库(静态库)
│   └── libpaddle_api_light_bundled.a
└── metal                                                  metallib 文件    
    └── lite.metallib

1.3 编译 Paddle Lite Metal 库 macOS 范例

注:以 macOS/metal 为目标、macOS M1 芯片、CMake3.21 作为编译开发环境为例。

(1) 源码编译

$ cd Paddle-Lite

(可选) 删除 third-party 目录,编译脚本会自动从国内 CDN 下载第三方库文件
$ rm -rf third-party

请在 Paddle-Lite 当前目录下执行脚本
$ ./lite/tools/build_macos.sh --with_metal=ON

其他可选择编译选项

  • with_extra: [OFF | ON],编译全量 op 和 kernel,包含控制流 NLP 相关的 op 和 kernel 体积会大,编译时间长;

  • with_profile: [OFF | ON],是否使用 Profiler 编译;

  • with_xcode: [OFF | ON], 是否使用 Xcode 编译;

  • with_cv: [OFF | ON],编译 ARM CPU Neon 实现的的 cv 预处理模块;

  • with_exception: [OFF | ON],是否开启 C++ 异常;

  • with_log: [ON | OFF],是否在执行过程打印日志;

  • with_python: [OFF | ON],是否生成 python whl 安装包;

(2) 编译产物说明

编译产物位于 build.macos.armmacos.armv8.metal 下的 inference_lite_lib.armmacos.armv8.metal 文件夹内,文件目录如下:

inference_lite_lib.armmacos.armv8.metal
├── cxx                                               C++ 预测库和头文件
│   ├── include                                       C++ 头文件
│   │   ├── paddle_api.h
│   │   ├── paddle_image_preprocess.h
│   │   ├── paddle_lite_factory_helper.h
│   │   ├── paddle_place.h
│   │   ├── paddle_use_kernels.h
│   │   ├── paddle_use_ops.h
│   │   └── paddle_use_passes.h
│   └── lib                                           C++ 预测库
│       ├── libpaddle_api_light_bundled.a             C++ 静态库(轻量库)
│       └── libpaddle_light_api_shared.dylib          C++ 动态库(轻量库)
│       ├── libpaddle_api_full_bundled.a.a            C++ 静态库(全量库)
│       └── libpaddle_full_api_shared.dylib           C++ 动态库(全量库)
│
├── metal                                              metallib 文件    
│    └── lite.metallib
│
│
└── demo                                               C++ 示例代码
    └── cxx                                            C++ 预测库 demo
        └── armmacos_mobile_light_demo                 
            └── mobilenetv1_light_api.cc

2. 运行示例

下面以 macOS 的环境为例,介绍 opt 转换得到的 Metal 模型如何在 iOS/macOS 设备上执行基于 Metal 的 ARM GPU 推理过程。

2.1 iOS demo 部署方法

在 iOS demo 部署过程中,需要将 inference_lite_lib.ios64.armv8.metal 文件中的所有编译产物手动复制到 Xcode 工程当中,其中包括:

  • include 文件中的所有 C++ 头文件;

  • lib 文件中的静态库文件 libpaddle_api_light_bundled.a;

  • metal 文件中的 Metal 库文件 lite.metallib;

详细 iOS demo 部署方法参考 iOS apps

2.2 macOS demo 部署方法

安装好 Xcode 后,在 demo 目录下添加由 opt 转换得到的 Metal 模型,并运行以下命令:

$ /Applications/Xcode.app/Contents/Developer/Toolchains/XcodeDefault.xctoolchain/usr/bin/clang++ -isysroot $(xcrun --sdk macosx --show-sdk-path) -target arm64-macos11 -std=c++11 -I .{$Paddle-Lite}/build.macos.armmacos.armv8/inference_lite_lib.armmacos.armv8/cxx/include .{$Paddle-Lite}/build.macos.armmacos.armv8/inference_lite_lib.armmacos.armv8/cxx/lib/libpaddle_api_light_bundled.a ./mobilenet_light_api.cc -o mobilenet_light_api -framework MetalPerformanceShaders -framework Metal -framework Foundation -framework CoreGraphics -DMETAL=ON

注意: 将 mobilenetv1_light_api.cc 文件中以下两个头文件注释去掉。

#include "include/paddle_use_ops.h"
#include "include/paddle_use_kernels.h"