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0 NCNN 介绍

ncnn（Nebula Convolutional Neural Network）是一个高效、轻量级的深度学习框架，支持各种神经网络模型，如pytorch、tensorflow、onnx等，以及多种硬件后端，如x86、arm、riscv、mips、vulkan等。由 Tencent 开发，具有以下特性：

• 支持卷积神经网络，支持多输入和多分支结构，可计算部分分支
  ncnn 支持卷积神经网络结构，以及多分支多输入的复杂网络结构，如主流的 VGG、GoogLeNet、ResNet、SqueezeNet 等。

• 无任何第三方库依赖，不依赖 BLAS/NNPACK 等计算框架
  ncnn 不依赖任何第三方库，完全独立实现所有计算过程

• 纯 C++ 实现，跨平台，支持 Android、 iOS 等
  ncnn 代码全部使用 C/C++ 实现，跨平台的 cmake 编译系统，可在已知的绝大多数平台编译运行，如 Linux、Windows、Mac OS、Android、iOS 等。采用 C++ 03 标准实现，只用到了 std::vector 和 std::string 两个 STL 模板

• ARM NEON Instrinsic 优化，计算速度快
  ncnn 为手机端 CPU 运行做了深度细致的优化，使用 ARM NEON 指令集实现卷积层、全连接层、池化层等大部分 CNN 关键层。对于寄存器压力较大的 armv7 架构，手工编写 neon 汇编，内存预对齐，cache 预缓存，排列流水线，充分利用一切硬件资源，防止编译器意外负优化。
  这个就很奈斯了，大有可用，本来之前还想着自己实现的，找到了这个就可以直接用了。

• 精细的内存管理和数据结构设计，内存占用低
  ，在卷积层、全连接层等计算量较大的层实现中，没有采用通常框架中的 im2col + 矩阵乘法，因为这种方式会构造出非常大的矩阵，消耗大量内存。因此，ncnn 采用原始的滑动窗口卷积实现，并在此基础上进行优化，大幅节省了内存。在前向网络计算过程中，ncnn 可自动释放中间结果所占用的内存，进一步减少内存占用。

• 支持多核并行计算加速，ARM big.LITTLE CPU 调度优化
  ncnn 提供了基于 OpenMP 的多核心并行计算加速，在多核心 CPU 上启用后能够获得很高的加速收益。ncnn 提供线程数控制接口，可以针对每个运行实例分别调控，满足不同场景的需求。

• 可扩展的模型设计，支持 8bit 量化和半精度浮点存储

• 支持直接内存零拷贝引用加载网络模型

• 可注册自定义层实现并扩展
  ncnn 提供了注册自定义层实现的扩展方式，可以将自己实现的特殊层内嵌到 ncnn 的前向计算过程中

1 NCNN 编译与安装

最直接的编译方式就是使用 cmake：

# 在 ncnn 项目目录下
mkdir build && cd build
cmake ..
make -j 

如果在编译的时候需要设置一些 cmake 变量等操作来控制编译过程，可以使用 toolchains 目录下面的 cmake 脚本，自己编写编译脚本，来对多种不同的处理器和编译器提供支持：
build_custom.sh

set -e
set -x
if [ "${1}" = "x86" ]; thenTOOLCHAIN_FILE=./toolchains/host.gcc.toolchain.cmake
elif [ "${1}" = "arm" ]; thenTOOLCHAIN_FILE=./toolchains/aarch64-linux-gnu.toolchain.cmake
elif [ "${1}" = "cross" ]; thenTOOLCHAIN_FILE=./toolchains/aarch64-linux-gnu.toolchain.cmake
elif [ "${1}" = "pi" ]; thenTOOLCHAIN_FILE=./toolchains/arm-linux-gnueabihf.toolchain.cmake
elseecho "Usage: ./compile.sh <x86|arm|cross|pi>"exit 1
fiOS_TYPE=`uname -s`
if [ "${OS_TYPE}" == "Linux" ]; thenCPU_NUM=`cat /proc/cpuinfo | grep "processor" | wc -l`
elif [ "${OS_TYPE}" = "Darwin" ]; thenCPU_NUM=`sysctl -n machdep.cpu.core_count`
elseecho "Unknown OS type: ${OS_TYPE}, use cpu number 4 in default"CPU_NUM=2
fi
SOURCE_DIR=./
BUILD_DIR=${SOURCE_DIR}/build/
INSTALL_DIR=${BUILD_DIR}/install/cmake \-S ${SOURCE_DIR} \-B ${BUILD_DIR} \-G "Unix Makefiles" \-DNCNN_SHARED_LIB=ON \-DENABLE_RTTI=ON \-DNCNN_DISABLE_RTTI=OFF \-DNCNN_BUILD_BENCHMARK=OFF \-DNCNN_BUILD_EXAMPLES=OFF \-DNCNN_BUILD_TOOLS=ON \-DNCNN_BUILD_TESTS=OFF \-DCMAKE_BUILD_TYPE=Debug \-DCMAKE_INSTALL_PREFIX=${INSTALL_DIR} \-DCMAKE_EXPORT_COMPILE_COMMANDS=1 \-DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=${TOOLCHAIN_FILE}cmake --build ${BUILD_DIR} -j${CPU_NUM}

上面的编译脚本提供了这样的功能：

• 通过脚本参数的不同，而选择使用 toolchains 中提供的不同的编译脚本、
• 通过获取 cpu number，作为最后编译时候使用的最大 job 数，来尽可能的优化编译时间
• 通过使用 cmake 的 -S、-B、-G选项，来支持指定代码目录、编译目录以及指定生成器
• 通过使用-D来选择编译过程中打开、关闭哪些开关，ncnn 支持的开关位于项目根目录的CMakeLists.txt中，例如可以控制是否生成动态库、是否编译 tests、是否编译 tools、指定安装目录等

上面的编译脚本使用：

• 给脚本添加执行权限

chmod +x ./build_custom.sh

• 根据不同平台执行编译

# x86
./build_custom.sh x86# arm
./build_custom.sh arm

• 安装，编译完成后，在编译目录执行 make install 就可以完成到指定目录的安装

cd build
make install

2 算子注册

2.1 DEFINE_LAYER_CREATOR

这个宏创建了一个 layer 的对象，与之对应的还有一个DEFINE_LAYER_DESTROYER宏。这个的实现位于 https://github.com/Tencent/ncnn/blob/20220701/src/layer.h#L201：

#define DEFINE_LAYER_CREATOR(name)                          \::ncnn::Layer* name##_layer_creator(void* /*userdata*/) \{                                                       \return new name;                                    \}#define DEFINE_LAYER_DESTROYER(name)                                      \void name##_layer_destroyer(::ncnn::Layer* layer, void* /*userdata*/) \{                                                                     \delete layer;                                                     \}   

2.2 layer_registry_entry

算子的注册过程中，注册的是用于创建指定 layer 的函数对象，需要一个统一的数据结构用来存储这个函数对象，这就要用到layer_registry_entry，定义于 https://github.com/Tencent/ncnn/blob/20220701/src/layer.h#L170，除了这个数据结构，ncnn 还支持用户自定义算子注册和释放，需要用到custom_layer_registry_entry，这两个数据结构如下：

// layer factory function
typedef Layer* (*layer_creator_func)(void*);
typedef void (*layer_destroyer_func)(Layer*, void*);struct layer_registry_entry
{
#if NCNN_STRING// layer type nameconst char* name;
#endif // NCNN_STRING// layer factory entrylayer_creator_func creator;
};struct custom_layer_registry_entry
{
#if NCNN_STRING// layer type nameconst char* name;
#endif // NCNN_STRING// layer factory entrylayer_creator_func creator;layer_destroyer_func destroyer;void* userdata;
};

2.3 ncnn_add_layer

这是一个 cmake 的宏，定义于 https://github.com/Tencent/ncnn/blob/20220701/cmake/ncnn_add_layer.cmake#L79，总体来讲，所有 layer 的注册过程就是通过这个 cmake 宏完成的:

macro(ncnn_add_layer class)string(TOLOWER ${class} name)# WITH_LAYER_xxx optionif(${ARGC} EQUAL 2)option(WITH_LAYER_${name} "build with layer ${name}" ${ARGV1})else()option(WITH_LAYER_${name} "build with layer ${name}" ON)endif()if(NCNN_CMAKE_VERBOSE)message(STATUS "WITH_LAYER_${name} = ${WITH_LAYER_${name}}")endif()if(WITH_LAYER_${name})list(APPEND ncnn_SRCS ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/layer/${name}.cpp)# look for arch specific implementation and append source# optimized implementation for armv7, aarch64 or x86set(LAYER_ARCH_SRC ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/layer/${NCNN_TARGET_ARCH}/${name}_${NCNN_TARGET_ARCH}.cpp)if(EXISTS ${LAYER_ARCH_SRC})set(WITH_LAYER_${name}_${NCNN_TARGET_ARCH} 1)list(APPEND ncnn_SRCS ${LAYER_ARCH_SRC})endif()set(LAYER_VULKAN_SRC ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/layer/vulkan/${name}_vulkan.cpp)if(NCNN_VULKAN AND EXISTS ${LAYER_VULKAN_SRC})set(WITH_LAYER_${name}_vulkan 1)list(APPEND ncnn_SRCS ${LAYER_VULKAN_SRC})endif()endif()

下面是几个调用这个宏来注册 layer 的代码片段，位于 src/CMakeLists.txt：

...
ncnn_add_layer(Convolution1D)
ncnn_add_layer(Pooling1D)
ncnn_add_layer(ConvolutionDepthWise1D)
ncnn_add_layer(Pooling3D)
ncnn_add_layer(MatMul)
ncnn_add_layer(Deconvolution1D)
ncnn_add_layer(DeconvolutionDepthWise1D)
ncnn_add_layer(Einsum)...configure_file(layer_declaration.h.in ${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/layer_declaration.h)
configure_file(layer_registry.h.in ${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/layer_registry.h)
configure_file(layer_type_enum.h.in ${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/layer_type_enum.h)

这里的 configure_file 很重要，它把 cmake 代码和 c++ 代码连接起来，它可以把 cmake 中定义的变量的内容，替换到指定的目标文件中，比如上面的layer_declaration.h.in，它的内容如下：

@layer_declaration@

这个文件只有一行内容，layer_declaration是 cmake 中的变量，编译过后，就会生成build/src//layer_declaration.h这个文件，这个文件的内容就是layer_declaration变量的值，在 ncnn 中，它长下面这个样子：

#include "layer/absval.h"
namespace ncnn {
class AbsVal_final : virtual public AbsVal
{
public:virtual int create_pipeline(const Option& opt) {{ int ret = AbsVal::create_pipeline(opt); if (ret) return ret; }return 0;}virtual int destroy_pipeline(const Option& opt) {{ int ret = AbsVal::destroy_pipeline(opt); if (ret) return ret; }return 0;}
};
DEFINE_LAYER_CREATOR(AbsVal_final)
} // namespace ncnn
...

这里调用了前面提到的DEFINE_LAYER_CREATOR这个宏，也就是定义了AbsVal这个 layer 的创建函数，这里只列了AbsVal这一个 layer，实际上这个自动生成的文件内容包含后面有所有的 layer 的创建函数。这个 layer 的创建函数的注册涉及到layer_registry.h.in这个文件，它的内容如下：

static const layer_registry_entry layer_registry[] = {
@layer_registry@
};
...

这里面的layer_registry，也是一个 cmake 变量，在编译之后这个文件会被自动生成·build/src/layer_registry.h·这个文件，内容如下：

static const layer_registry_entry layer_registry[] = {
#if NCNN_STRING
{"AbsVal", AbsVal_final_layer_creator},
#else
{AbsVal_final_layer_creator},
#endif
...
...
};

这就是 layer 注册的过程，layer 创建函数被维护到layer_registry这个数组中，数组的元素类型就是前面提到的layer_registry_entry。

前面提到 cmake 会给上面的这些变量赋值，具体细节就在前面给出来的ncnn_add_layer这个宏里面，实际上就是写入hard code：

if(WITH_LAYER_${name})set(layer_declaration "${layer_declaration}namespace ncnn {\n${layer_declaration_class}\n{\n")set(layer_declaration "${layer_declaration}public:\n")set(layer_declaration "${layer_declaration}    virtual int create_pipeline(const Option& opt) {\n${create_pipeline_content}        return 0;\n    }\n")set(layer_declaration "${layer_declaration}    virtual int destroy_pipeline(const Option& opt) {\n${destroy_pipeline_content}        return 0;\n    }\n")set(layer_declaration "${layer_declaration}};\n")set(layer_declaration "${layer_declaration}DEFINE_LAYER_CREATOR(${class}_final)\n} // namespace ncnn\n\n")endif()

layer_registry的赋值也是一样的:

if(WITH_LAYER_${name})set(layer_registry "${layer_registry}#if NCNN_STRING\n{\"${class}\", ${class}_final_layer_creator},\n#else\n{${class}_final_layer_creator},\n#endif\n")else()set(layer_registry "${layer_registry}#if NCNN_STRING\n{\"${class}\", 0},\n#else\n{0},\n#endif\n")endif()

2.4 create_layer

layer 的注册过程明了之后，layer 的创建就很清晰了：

Layer* create_layer(int index)
{if (index < 0 || index >= layer_registry_entry_count)return 0;// clang-format off// *INDENT-OFF*layer_creator_func layer_creator = 0;
#if NCNN_RUNTIME_CPU && NCNN_AVX512if (ncnn::cpu_support_x86_avx512()){layer_creator = layer_registry_avx512[index].creator;}else
#endif// NCNN_RUNTIME_CPU && NCNN_AVX512
#if NCNN_RUNTIME_CPU && NCNN_FMAif (ncnn::cpu_support_x86_fma()){layer_creator = layer_registry_fma[index].creator;}else
#endif// NCNN_RUNTIME_CPU && NCNN_FMA
#if NCNN_RUNTIME_CPU && NCNN_AVXif (ncnn::cpu_support_x86_avx()){layer_creator = layer_registry_avx[index].creator;}else
#endif // NCNN_RUNTIME_CPU && NCNN_AVX
#if NCNN_RUNTIME_CPU && NCNN_MSAif (ncnn::cpu_support_mips_msa()){layer_creator = layer_registry_msa[index].creator;}else
#endif // NCNN_RUNTIME_CPU && NCNN_MSA
#if NCNN_RUNTIME_CPU && NCNN_RVVif (ncnn::cpu_support_riscv_v()){layer_creator = layer_registry_rvv[index].creator;}else
#endif // NCNN_RUNTIME_CPU && NCNN_RVV{layer_creator = layer_registry[index].creator;}// *INDENT-ON*// clang-format onif (!layer_creator)return 0;Layer* layer = layer_creator(0);layer->typeindex = index;return layer;
}

这里的 layer 创建是有优先级的，特定后端的加速实现如果存在，就创建特定实现的 layer，如果没有特定实现，就创建最 naive 的 layer 实现。这里特定后端的加速实现指的是例如在 x86 机器上基于 avx512/avx2/avx/fma 等矢量加速指令的实现，在 arm 机器上基于 ARM Neon 指令的加速实现等。