intel NUC12 蝰蛇峡谷也能深度学习？OpenVINO平台搭建+测试

intel NUC12 蝰蛇峡谷推出已有一段时间，这段时间里各种测试已经充分展现了这个新的Enthusiast定位的NUC的实力。不过这些测试还没有展现NUC12蝰蛇峡谷的另一面，那就是蝰蛇峡谷在深度学习平台和视频剪辑与渲染的潜力

我之前就已经做过CUDA和ROCM的深度学习介绍，Nv和AMD两家对自己的深度学习平台都非常上心，而intel也是有自己的深度学习加速软件包的。作为最早推出神经网络加速棒的公司，intel在很早之前就推出了自己的OpenVINO加速包，这个工具可以适配所有的intel CPU GPU(iGPU) 和专门的VPU。而且面向全平台，除了unix内核的系统之外，还专门对win系统提供了支持

intel的OpenVINO对蝰蛇峡谷的12700H和Xe核显的支持是毋庸置疑的，而蝰蛇峡谷的A770M作为intel自家在今年才推出的一张独立显卡，能否即时适配OpenVINO呢？所以我最近就来尝试了一下intel的OpenVINO在自家独立显卡上的表现，顺便做个简单的教程，让有兴趣的朋友也来试试OpenVINO的神经网络加速

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简介

NUC12蝰蛇峡谷是intel在12代中定位为enthusiast的主机，体积2.5L，小于绝大多数独显ITX，也是A770M第一次在NUC中出场

蝰蛇峡谷这IO也是完美继承了NUC的特性，非常充裕，正反两面各种接口，雷电、读卡器、2.5G网口，还有HDMI+2DP的视频接口

机器的散热也是非常不错的，单烤CPU的时候有80W的持续功耗，性能释放比笔记本要好不少

作为一个定位为enthusiast的PC，蝰蛇峡谷还专门给内置了一张ax1690i的无线网卡，属于第一梯队的WIFI6E网卡

CPUID信息，蝰蛇峡谷推出只有i7 12700H的版本，有可能是NUC12第一次出这个机型的原因，内存仍然是使用的SODIMM的DDR4，在配置成本方面做出了一定的让步

理论性能测试，A770M如果和Xe核显的构架能直接对比的话，那么按照流处理器的组数对比，单精度的比例应该是16/3，和实际测试的结果是相似的

A770M还加入了专门的光追单元，具有不错的光追性能

intel还提供了一个NUC software studio，可以用来管理NUC，空间占用小，功能相当完善，灯光和详细的性能调优全都可以通过它控制

OpenVINO搭建

说道深度学习，很多人都觉得是玄之又玄的东西，然而对于很多人来说，无非是针对某种输入输出的线性代数的组合罢了。而就在这其中，会涉及到非常庞大的矩阵乘法运算量，而CPU对这样的简单数值乘法并没有很好的办法并行处理，所以此时显卡或者神经网络加速VPU就登上了舞台，虽然他们每一个流处理器能针对的问题都不能太复杂，但是对于矩阵乘法中的数值乘法来说正好合适，而且在有独立显存的显卡上还能明显降低CPU的IO压力，因此一般在推理神经网络的时候我们都会选择显卡或者VPU

而三家硬件厂商所制定的标准都不尽相同，除了最著名的CUDA之外，AMD的ROCM基本上是本着替代CUDA的目的而设计的，所以能在某些场景中直接替换CUDA。但是intel的OpenVINO则是基本独立的生态，这是因为intel的神经网络加速棒起步很早而且是独立的硬件，而且作为神经网络加速的软件包，它的主要作用集中在推理，而不是训练，这和Nv的某些部署推理卡很像

随着硬件和软件的不断进化，OpenVINO在2022.1的时候也迎来一次大更新，同时也简化了大部分安装流程，目前的OpenVINO已经可以脱离独立安装包，就像cudatoolkit一样直接装入虚拟环境

OpenVINO的安装比较简单，我推荐使用python作为开发语言，因为C++版本的仍然是独立安装包，不如python虚拟环境方便。框架方面随便选择，对应的框架会影响虚拟环境中的支持，选择自己平时用的最多的开发框架就好了

官方教程里面使用的是默认Python作为管理工具，我建议是使用conda作为包管理工具，然后在conda环境里面使用pip安装（确信），并且切换到清华源，这样网速情况会好很多

OpenVINO的Python环境安装确实是三家当中最简单的，如果已经装好了了pycharm和conda的话，就只需要创建一个新环境和一条命令就能安装完成

OpenVINO模型转换+测试

作为一个独立的加速框架，OpenVINO使用的模型是IR模型，而不能直接使用其他框架的模型，因此在推理加速的时候需要对模型提前转化。如果想看比较详细原理的朋友可以直接查阅文档https://docs.openvino.ai/latest/index.html

我这里提供一个比较简明的方法来转化pytorch的模型，基本是按照文档上的方法转化而来的。首先我们看到默认的OpenVINO并没有提供mo的转化pytorch模型的方法，所以我们需要先把pytorch模型转化为onnx模型，然后再转化为一个ir模型

所以我们写一段简单的代码，这段代码就是将一个pytorch模型加载出来，然后用一个dummy模拟它的推理过程，然后用onnx保存这个一个过程。这样保存的模型对任意的torch模型都是适用的，只要我们对他有明确的定义，而且参数是我们想要的，其中的方法onnx都能识别出来。如果需要转换其他框架的模型，也可以在文档中找到对应的方法，我就不过多演示了

我这一次选用了一个非常常规的ResNet-50模型，采用最新的torchvision预训练参数，这样大家自己如果要对比的话也可以参考。现在这个模型的参数已经被保存到了onnx模型里面，我们可以利用OpenVINO预制的mo方法，把他轻松地转化为ir模型，格式为.xml

这样一个模型就能使用OpenVINO对他进行推理加速了。OpenVINO内置了一个benchmark方法，能使用一个转化好的IR模型对当前的硬件性能进行测试，这个测试其实就是模拟推理过程，测试在不同情况下的IO和Throughput情况

https://docs.openvino.ai/latest/openvino_inference_engine_tools_benchmark_tool_README.html#advanced-usage

首先来测试一下CPU的性能，可以看到Throughput的大小为107.6FPS，按照定义，OpenVINO加速之后，CPU每秒平均处理了107.6张标准的[1,3,224,224]的resnet50输入。但是我们也需要注意的是，此时的CPU被完全占满，这也是我们在模型部署时最不想看到的情况。因为除了推理，CPU还需要被用于一些其他功能，比如基础的IO和扩展的视觉传感器等等跟数据传入相关的设备

在小打小闹的开发部署当中，最常见的就是一个神经网络加速工具和一个视觉传感器比如intel realsense，然后联合到一起做一个人脸识别或者姿势识别，此时如果直接使用CPU进行推理，那视觉传感器在GUI上的反馈就会产生明显的延迟，使用体验急速下降

不过如果我们小小的修改一下使用的对象，把加速工具变成Xe核显，那么情况就会大为改观，此时Xe核显被占用满，但是CPU仅仅使用了20%，这些多出的部分就能被分给视觉传感器或者其他功能，不会导致流畅度下降。并且我们可以看到，Xe核显的神经网络推理速度是明显快于CPU的，达到了136FPS，而功耗远远低于纯CPU推理，也可以证明GPU加速的重要性

如果手中有一个intel 12代core的笔记本，那么刚才提到的CPU+Xe核显加速推理也是可以轻松实现的。而我们现在手中可是有intel最新科技Arc A770M显卡！如果使用独立显卡进行加速，那么速度会再上一个台阶

屏蔽Xe核显，然后直接使用A770M作为单独的神经网络加速工具，我们可以看到此时A770M的性能监测基本没有什么起伏，而显存占用能说明模型确实是导入了显卡当中，这和一般的显卡推理过程的性能需求时比较相似的。A770M的测试结果达到了828.7FPS，这个Throughput的性能明显远超CPU+Xe核显的总和，而且按照单精度浮点的量来计算，A770M仍然高于Xe核显的16/3倍，也说明A770M在神经网络加速方面应该是经过了单独优化的

之后又测试了一下小batchsize快速响应的throughput，成绩仍然超过了754FPS，有这个推理速度一般来说判别模型是完全没有问题的，即使模型的flops需求量增大，或者参数量膨胀，A770M的性能和显存应该都能轻松撑住这一类需求

关于视频编辑与渲染

除了深度学习推理之外，蝰蛇峡谷还有非常生产力的功能就是A770M的编码解码功能。在PCMark10的测试小分中就能看出来，虽然办公软件和上网的得分和一般的12代笔记本没差啥，但是在视频+渲染和照片编辑这块得分直接飞天，差点有办公软件得分两倍高

最常见的视频编辑应用就是Pr，用A770M加速之后能明显加快导出时间，10min的视频总共花了55min，而且即时回放完全不会有卡顿。还有一个挺有吸引力的feature是A770M的AV1解码支持，这是目前最新的视频编解码格式

Vray渲染测试，相对而言更封闭一些，所以蝰蛇峡谷只有纯CPU的测试结果

cinebenchR20和R23其实就是cinema4D渲染器的测试工具之中的两个，不管是单核还是多核，蝰蛇峡谷的的得分都还不错

还有一个测试是D5渲染器，也是非常常见的渲染工具，自带的检测工具对A770M的评价是推荐等级以上，在测试中表现称得上还行，耗时14.5min，帧数13.58FPS，跟桌面的A770差别不是很大，不过感觉还是有不小的优化空间

总结

关于OpenVINO，如果目的只是玩一玩深度学习模型，个人感觉OpenVINO确实非常便捷，只需要一个单独的虚拟环境和一行代码就能轻松安装，并且在WIN上也能轻松适配。OpenVINO的优势其实也包含他本身作为一个部署非常简单的推理加速框架，又能完美适配蝰蛇峡谷这个纯intel CPU +iGPU+GPU平台。很多场景下我们说到深度学习都会理解为模型训练，但实际上在部署中推理的性能需求远低于训练过程，OpenVINO配合A770M正好能把这张独显的推理性能发挥完善，成为具有推理优势的平台，这种情况下蝰蛇峡谷就不仅能作为一个生产力工具，而且能作为一个具有相当扩展性的深度学习部署终端，蝰蛇峡谷本身的IO优势在此时也能比较好的显现出来。要是能把NovelAI的生成模型转换成IR结构的，说不定还能见到蝰蛇上部署的AI绘画生成器！在OpenVINO 2022.2开始，这个框架的backward能力也得到了相当大的优化，所以也算是一个比较强的IR模型训练框架了

不过OpenVINO毕竟不能直接使用其他深度学习框架的模型，到IR模型的转换始终会给使用上带来一些麻烦，如果intel在独显完全铺开之后做一个类似于CUDA或者ROCM这类能直接和tf或者torch结合使用的计算构架，那就能让Arc独显的深度学习通用性再上一个台阶。届时蝰蛇峡谷这个规模的NUC，就正好能作为深度学习/视频创作生产力平台，更具吸引力

最后送上一张图，谢谢大家

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