使用 GPU 获取最佳性能¶
Paddle Lite 支持在 Android 和 iOS 等设备上使用 GPU 后端获取最佳的性能。
GPU 可以用来运行较大运算强度的负载任务，将模型中计算任务切分为更小的工作负载，利用 GPU 提供的大规模线程来并行工作，从而获取高吞吐和较低延迟。与 CPU 不同，GPU 支持运行在 32 位浮点模式或者 16 位浮点模式而不用通过量化来获得最佳的性能。
Paddle Lite 支持多种 GPU 后端，包括 OpenCL、Metal，支持包括 ARM Mali、Qualcomm Adreno、Apple A Series 等系列 GPU 设备。
Android 设备使用 OpenCL 获取最佳性能¶
详细见 OpenCL 部署示例。
iOS 设备使用 Metal 获取最佳性能¶
这里介绍在苹果 iOS 设备上，通过使用 Metal 后端利用 GPU 设备获取最佳性能。
1、编译获取支持 Metal 后端的 Paddle Lite 预测库¶
根据源码编译中 macOS 环境下编译适用于 iOS 的库准备编译环境, 拉取 Paddle Lite 代码，切换到特定分支，然后在 Paddle Lite 根目录下执行编译命令。
./lite/tools/build_ios.sh --with_metal=ON --with_extra=ON
2、使用 opt 工具进行模型优化¶
opt 工具可以提供包括量化、子图融合、混合调度、Kernel优选等优化方法，自动完成优化步骤生成一个轻量级的、最优的可执行模型，详细使用可以参见模型优化工具 opt 和使用可执行文件 opt。Metal 后端支持与 ARM 后端算子混合调度执行，模型优化方式如下：
./opt --model_dir=./mobilenet_v1 --valid_targets=metal,arm --optimize_out=mobilenet_v1_opt
以上命令可以将mobilenet_v1模型转化为在 iOS GPU 平台执行的 naive_buffer 格式的 Paddle Lite 支持模型，优化后文件名为mobilenet_v1_opt.nb。
3、使用 Metal 加速的 API 使用示例¶
Paddle Lite 提供了使用 Metal 进行加速的 API 接口，详细开发文档见 C++ API。以下简单提供 Predictor 创建示例。
#include "paddle_api.h"
// 1. Set MobileConfig，model_file is configured to .nb model path and metal_lib is configured to .metallib path
MobileConfig config;
config.set_model_from_file(model_file);
config.set_metal_use_mps(true);
config.set_metal_lib_path(metal_lib);
// 2. Create PaddlePredictor by MobileConfig
std::shared_ptr<PaddlePredictor> predictor =
CreatePaddlePredictor<MobileConfig>(config);
return predictor;
4、XCode 集成开发¶
iOS 开发配置见 iOS 工程示例。配置完成后，手动对 include 和 lib 目录进行替换，编译生成的 .metallib 文件也可以同时放置在 lib 目录下。
另外使用 Metal 加速会依赖 MetalPerformaceShaders，需要进行如下图配置，在Project navigator -> Your project -> PROJECT -> Your target -> General -> Frameworks, Libraries and Embedded Content 中添加 libpaddle_api_light_bundled.a 和 MetalPerformanceShaders.framework.
完成这一步骤之后，你应该已经可以运行所开发的应用程序了。
优化建议¶
减少低计算量、高访存算子的使用，如 concat、slice 等。
尽量减少只改变形状而没有计算量的算子使用，如 reshape、transpose、permute 等。
不宜使用太大尺寸的卷积核，尽量使用最常用的尺寸为 1x1 和 3x3 的卷积核。当模型需要较大卷积核时，可以考虑使用小卷积核进行代替。