# 架构设计

Mobile 在这次升级为 Lite 架构， 侧重多硬件、高性能的支持，其主要设计思想如下

- 引入 Type system，强化多硬件、量化方法、data layout 的混合调度能力
- 硬件细节隔离，通过不同编译开关，对支持的任何硬件可以自由插拔
- 引入 MIR(Machine IR) 的概念，强化带执行环境下的优化支持
- 图优化模块和执行引擎实现了良好的解耦拆分，保证预测执行阶段的轻量和高效率

架构图如下

<p align="center"><img width="500" src="https://raw.githubusercontent.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite/release/v2.6/docs/images/architecture.png"/></p>

## 模型优化阶段和预测执行阶段的隔离设计

- Analysis Phase为模型优化阶段，输入为Paddle的推理模型，通过Lite的模型加速和优化策略对计算图进行相关的优化分析，包含算子融合，计算裁剪，存储优化，量化精度转换、存储优化、Kernel优选等多类图优化手段。优化后的模型更轻量级，在相应的硬件上运行时耗费资源更少，并且执行速度也更快。
- Execution Phase为预测执行阶段，输入为优化后的Lite模型，仅做模型加载和预测执行两步操作，支持极致的轻量级部署，无任何第三方依赖。

Lite设计了两套 API 及对应的预测库，满足不同场景需求：
  - `CxxPredictor` 同时包含 `Analysis Phase` 和 `Execution Phase`，支持一站式的预测任务，同时支持模型进行分析优化与预测执行任务，适用于对预测库大小不敏感的硬件场景。
  - `MobilePredictor` 只包含 `Execution Phase`，保持预测部署和执行的轻量级和高性能，支持从内存或者文件中加载优化后的模型，并进行预测执行。

## Execution Phase轻量级设计和实现

- 在预测执行阶段，每个 batch 实际执行只包含两个步骤执行
  - `OpLite.InferShape` 基于输入推断得到输出的维度
  - `Kernel.Run`，Kernel 相关参数均使用指针提前确定，后续无查找或传参消耗
  - 设计目标，执行时，只有 kernel 计算本身消耗
- 轻量级 `Op` 及 `Kernel` 设计，避免框架额外消耗
  - `Op` 只有 `CreateKernels` 和 `InferShape` 两个重要职能
  - `Kernel` 只有 `Run` 职能

## 多硬件后端支持

- 硬件通用行为，使用 `TargetWrapper` 模块做适配器适配，对上层框架提供一致界面
- 框架上层策略保持硬件无关，如存储优化 (Memory optimize)，计算剪枝 (Computation prune) 等，任何硬件接入均可直接复用
- 框架支持了硬件通用行为，特定硬件细节不做过多约束，各硬件可以自行实现并接入框架
- 计算模式上目前支持两种主流模型，一种是类似 X86, ARM CPU 等非异构设备；一种是 GPU，或 FPGA 等异构设备（支持 stream, event异步执行模式以及跨设备拷贝）

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## 多硬件及算法混合调度支持
`TensorTy` 用来表示 Tensor 类型

```c++
struct TensorTy {
    TargetType target;
    PrecisionType precision;
    DataLayout layout;
    int deviceid;
};
```

```c++
enum class TargetType { kARM, kX86, kCUDA, kOpenCL };
enum class PrecisionType { kFP32, kFP16, kInt8, kInt16 };
enum class DataLayout { kNCHW, kNHWC };
```
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注册 Kernel，确定特定 Kernel 的输入输出特征

```c++
REGISTER_LITE_KERNEL(
  mul, kARM, kFloat, kNCHW, arm::MulCompute, def)
  .BindInput("X", {LiteType::GetTensorTy(kARM, kFloat, kNCHW)})
  .BindInput("Y", {LiteType::GetTensorTy(kARM, kFloat, kNCHW))})
  .BindOutput("Out", {LiteType::GetTensorTy(kARM, kFloat, kNCHW)})
  .Finalize();
```

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同一个 Op 的不同 Kernel 类似函数重载

用于支持任意的混合调度：

1. 标记模型中所有 tensor 的 Type
2. 标记 Kernel 的 硬件、执行精度、data layout 等信息

全局做类型推断，当发现 tensor 传递中有类型冲突，采用 type cast 操作，通过插入特定功能 Op 来实现正确的传导

![lite-7](https://user-images.githubusercontent.com/52520497/64949642-395ecf00-d8ac-11e9-8b69-ced1996abc3b.png)



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## MIR 用于图分析优化

基于 Type System 的 SSA，通过 IR Pass 对计算图进行分析和优化：

- 支持对整个 graph 进行类型推断，发现类型冲突并加入 type cast op，来支持通用混合调度
- 计算剪枝 (Compute prune)，比如去掉 scale(1), assign op 等
- 存储优化 (Memory optimize)
- 操作熔合 (Operator fuse)（已经支持 fc, conv_bn, ele_add+act 等6种 fuse 策略）
- 支持量化处理（已支持 Int8预测）
