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Windows ML 效能和記憶體

  • 發行項

在本文中，我們將討論如何在使用 Windows Machine Learning 時，管理應用程式的效能。

執行緒和並行處理

執行階段中公開的每個物件都是「敏捷式 (agile)」物件，表示可以從任何執行緒存取這些物件。 如需有關「敏捷式」的詳細，請參閱 C++/WinRT 中的敏捷式物件。

您將使用的一個主要物件是 LearningModelSession.。 從任何執行緒呼叫此物件都一律是安全的。

  • 針對 GPU 會話 ：物件會鎖定並同步處理並行呼叫。 如果您需要進行並行處理，則必須建立多個工作階段才能達成。

  • 針對 CPU 會話 ：物件不會鎖定，而且會允許在單一會話上進行並行呼叫。 您必須負責管理自己的狀態、緩衝區和繫結物件。

您應該留意並測量您案例的目標。 新式 GPU 架構的工作方式與 CPU 不同。 例如，如果您的目標是低延遲，您可以使用管線 (而非並行處理) 管理 CPU 和 GPU 引擎上的工作排程方式。 本文提供多引擎同步的相關資訊，是絕佳的入門文章。 如果輸送量是您的目標 (例如盡可能一次處理多個影像)，您通常可以使用多執行緒和並行處理來使 CPU 飽和。

用到執行緒和並行處理時，您可以執行實驗及測量時間。 您的效能會根據您的目標和案例而大幅變更。

記憶體使用率

LearningModel 和 LearningModelSession 的每個執行個體在記憶體中都有模型的複本。 如果您使用的是小型模型，可能不會擔心，但如果您使用的是非常大型的模型，這就變得很重要。

若要釋放記憶體，請在模型或工作階段上呼叫 Dispose。 請不要只是加以刪除，因為有些語言會執行延遲記憶體回收。

LearningModel 會在記憶體中保留複本，以啟用新的工作階段建立。 當您處置 LearningModel 時，所有現有的工作階段都會繼續正常執行。 不過，您無法再使用該 LearningModel 執行個體來建立新的工作階段。 對於大型模型，您可以建立模型和工作階段，然後處置模型。 藉由針對所有 Evaluate 呼叫使用單一工作階段，您就會在記憶體中擁有單一大型模型。

Float16 支援

為了提升效能並降低模型使用量，您可以使用 ONNXMLTools 將模型轉換成 float16。

轉換之後，所有權數和輸入都會是 float16。 以下顯示您可以使用 float16 輸入和輸出的方式：

  • ImageFeatureValue

    • 建議的使用方式。
    • 將色彩和 tensorizes 轉換成 float16。
    • 支援 bgr8 和 8 位元影像格式，可以安全地轉換成 float16，而不會遺失資料。

  • TensorFloat

    • 進階路徑。
    • Float32 轉換成 float16。
    • 對於影像而言，這可以安全地轉型，因為 bgr8 很小且符合。
    • 若是非影像，繫結將會失敗，而且您必須改為傳入 TensorFloat16Bit。

  • TensorFloat16Bit

    • 進階路徑。
    • 您必須轉換成 float16，並以 float32 的格式傳遞輸入，這樣會轉換成 float16。

注意

在大部分情況下，運算子仍然會執行 32 位元數學。 溢位的風險較低，且結果會被截斷為 float16。 不過，如果硬體公告 float16 支援，則執行階段將會利用它。

預先處理輸入資料

WinML 會在幕後執行一些前置處理步驟，讓處理輸入資料更簡單且更有效率。 例如，指定輸入影像可能會採用各種色彩格式和形狀，而且可能會與模型所預期的不同。 WinML 會執行影像的轉換，使其符合，進而減少開發人員的負載。

WinML 也會利用整個硬體堆疊 (CPU、GPU 等等)，為特定裝置和案例提供最有效率的轉換。

不過，在某些情況下，因為您有一些特定的需求，您可能會想要手動 tensorize 您的輸入資料。 例如，您可能不想針對您的影像使用 VideoFrame，或者您想要將像素值從範圍 0-255 標準化為範圍 0-1。 在這些情況下，您可以在資料上執行自己的自訂 tensorization。 如需範例，請參閱自訂 Tensorization 範例。

注意

使用下列資源取得 Windows ML 的說明：

  • 如需詢問或回答有關 Windows ML 的技術問題，請使用 Stack Overflow 上的 windows-machine-learning 標籤。
  • 如需回報錯誤 (bug)，請在 GitHub 上提出問題。