CV领域-AI模型推理速度评价指标_ai模型推理性能指标是什么

模型大小评估指标

目前常用于评价模型大小的指标有：计算量、参数量、访存量、内存占用等，这些指标从不同维度评价了模型的大小。
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计算量

计算量可以说是评价模型大小最常用的指标了，很多论文在跟 baseline 进行比较时，都会把计算量作为重要的比较依据。
计算量是模型所需的计算次数，反映了模型对硬件计算单元的需求。计算量一般用 OPs (Operations) ，即计算次数来表示。由于最常用的数据格式为 float32，因此也常常被写作 FLOPs (Floating Point Operations)，即浮点计算次数。
模型的整体计算量等于模型中每个算子的计算量之和。而每个算子的计算量计算方法各不一致。例如对于 Eltwise Sum 来讲，两个大小均为 (N, C, H, W) 的 Tensor 相加，计算量就是 N x C x H x W；而对于卷积来说，计算量公式为（乘加各算一次）：
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PyTorch 有不少工具可以模型计算量，但需要注意的是这些工具有可能会遗漏一些算子的计算量，将其计算量算成 0，从而导致统计的计算量跟实际计算量有轻微的偏差，不过大多数情况下这些偏差影响不大。

参数量

早期的论文也很喜欢用参数量来评价模型大小。
参数量是模型中的参数的总和，跟模型在磁盘中所需的空间大小直接相关。对于 CNN 来说参数主要由 Conv/FC 层的 Weight 构成，当然其他的一些算子也有参数，不过一般忽略不计了。
参数量往往是被算作访存量的一部分，因此参数量不直接影响模型推理性能。但是参数量一方面会影响内存占用，另一方面也会影响程序初始化的时间。
参数量会直接影响软件包的大小。当软件包大小是很重要的指标时，参数量至关重要，例如手机 APP 场景，往往对 APK 包的大小有比较严格的限制；此外有些嵌入式设备的 Flash 空间很小，如果模型磁盘所需空间很大的话，可能会放不下，因此也会对参数量有所要求。
除了在设计模型时减少参数量外，还可以通过压缩模型的方式降低软件包大小。例如 Caffe 和 ONNX 采用的 Protobuf 就会对模型进行高效的编码压缩。不过压缩模型会带来解压缩开销，会一定程度增加程序初始化的时间。
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访存量

访存量往往是最容易忽视的评价指标，但其实是现在的计算架构中对性能影响极大的指标。
访存量是指模型计算时所需访问存储单元的字节大小，反映了模型对存储单元带宽的需求。访存量一般用 Bytes（或者 KB/MB/GB）来表示，即模型计算到底需要存/取多少 Bytes 的数据。
和计算量一样，模型整体访存量等于模型各个算子的访存量之和。对于 Eltwise Sum 来讲，两个大小均为 (N, C, H, W) 的 Tensor 相加，访存量是 (2 + 1) x N x C x H x W x sizeof(data_type)，其中 2 代表读两个 Tensor，1 代表写一个 Tensor；而对于卷积来说，访存量公式为：
![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/12c25906aa7a488cb05b10b4d9d6c838.png)

访存量对模型的推理速度至关重要，设计模型时需要予以关注。
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内存占用

内存占用是指模型运行时，所占用的内存/显存大小。一般有工程意义的是最大内存占用，当然有的场景下会使用平均内存占用。这里要注意的是，内存占用 ≠ 访存量。
内存占用在论文里不常用，主要原因是其大小除了受模型本身影响外，还受软件实现的影响。例如有的框架为了保证推理速度，会将模型中每一个 Tensor 所需的内存都提前分配好，因此内存占用为网络所有 Tensor 大小的总和；但更多的框架会提供 lite 内存模式，即动态为 Tensor 分配内存，以最大程度节省内存占用（当然可能会牺牲一部分性能）。
和参数量一样，内存占用不会直接影响推理速度，往往算作访存量的一部分。但在同一平台上有多个任务并发的环境下，如推理服务器、车载平台、手机 APP，往往要求内存占用可控。可控一方面是指内存/显存占用量，如果占用太多，其他任务就占用量不会大幅波动，影响其他任务的可用性。
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小结

计算量、参数量、访存量、内存占用从不同维度定义了模型的大小，应根据不同的场合选用合适的指标进行评价。
模型推理速度不单单受模型计算量的影响，也与访存量和一些其他因素息息相关。下文将详细讨论影响模型推理速度的因素。
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