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C++ 部署的性能优化方法

news 来源：原创 2025/5/29 10:20:53

一、使用结构体提前存放常用变量

在编写前后处理函数时，通常会多次用到一些变量，比如模型输入 tensor 的 shape，count 等等，若在每个处理函数中都重复计算一次，会增加部署时的计算量。对于这种情况，可以考虑使用结构体，并定义一个初始化函数。先计算好需要的值，之后需要用到该变量的时候直接引用（&）传递即可。

// 定义结构体
struct ModelInfo {hbDNNPackedHandle_t packed_handle;hbDNNHandle_t       model_handle;const char *        model_path;const char **       model_name_list;int model_count;int input_count;int output_count;
};
// 函数声明
int init_model(ModelInfo &model_info);
int other_function(ModelInfo &model_info, ...);
//主函数
int main(){// 初始化ModelInfo prefill_model = {0};prefill_model.model_path = drobotics_model_path_prefill.c_str();init_model(prefill_model);// 在其他函数中使用引用传递相关参数other_function(prefill_model, ...);return 0;
}
// 初始化函数的完整定义
int init_model(ModelInfo &model_info) {hbDNNInitializeFromFiles(&model_info.packed_handle, &model_info.model_path, 1);HB_CHECK_SUCCESS(hbDNNGetModelNameList(&model_info.model_name_list, &model_info.model_count, model_info.packed_handle),"hbDNNGetModelNameList failed");HB_CHECK_SUCCESS(hbDNNGetModelHandle(&model_info.model_handle, model_info.packed_handle, model_info.model_name_list[0]),"hbDNNGetModelHandle failed");HB_CHECK_SUCCESS(hbDNNGetInputCount(&model_info.input_count, model_info.model_handle), "hbDNNGetInputCount failed");HB_CHECK_SUCCESS(hbDNNGetOutputCount(&model_info.output_count, model_info.model_handle), "hbDNNGetOutputCount failed");return 0;
}
// 其他函数参数中使用引用传递
int other_function(ModelInfo &model_info, ...){...
}

二、函数使用引用代替值传递

考虑到 C++的特性，函数的参数建议使用引用（&）来代替值传递，有这几个显著优点：

只将原对象的引用传递给函数，避免不必要的拷贝，降低计算耗时
因为不会复制数据，所以引用相比值传递可以避免内存的重复开销，降低内存占用

但需要注意，引用会允许函数修改原始数据，因此若不希望原始数据被修改，请不要使用引用方法。

三、量化/反量化融合

3.1 在前后处理的循环中融合

在前后处理中通常会遍历数据，而量化/反量化也会遍历数据，因此可以考虑合并计算，以减少数据遍历耗时。这是最常见的量化/反量化融合思路，可以直接参考 ai benchmark 中的大量源码示例。

3.2 将数据存进 tensor 时融合

如果在前处理中没找到融合的机会，那么也可以在数据复制进 input tensor 的时候做量化计算。

int64_t kv_count = 0;
int8_t* input_ptr = reinterpret_cast<int8_t*>(model_info.input_tensors[i].sysMem.virAddr);
for (int n = 0; n < total_count; n++) {input_ptr[n] = quantize_int8(kv_decode[kv_count++], cur_scale, cur_zero_point);
}

3.3 填充初始值时，提前计算量化后的值

有时我们想给模型准备特定的输入，比如生成一个全 0 数组，再为数组的特定区域填充某个固定的浮点值。在这种情况下，如果先生成完整的浮点数组，再遍历整个数组做量化，会产生不必要的遍历耗时，常见的优化思路是先提前计算好填充值量化后的结果，填充的时候直接填入定点值，这样就可以避免多余的量化耗时。

std::vector<int16_t> prepare_decode_attention_mask(ModelInfo &model_info,DecodeInfo &decode_info, PrefillInfo &prefill_info, int decode_infer_num){// 初始化全 0 数组std::vector<int16_t> decode_attention_mask_int(decode_info.kv_cache_len, 0);// 提前计算填充值量化后的结果hbDNNQuantiScale scale = model_info.input_tensors[1].properties.scale;auto cur_scale = scale.scaleData[0];auto cur_zero_point = scale.zeroPointData[0];int16_t pad_value_int = quantize_s16(-2048.0, cur_scale, cur_zero_point);// 将量化后的填充值填充到数组中特定区域for(int i = 0; i < decode_info.kv_cache_len - prefill_info.tokens_len- decode_infer_num -1; i++){decode_attention_mask_int[i] = pad_value_int;}// 返回相当于已经量化了的数组return decode_attention_mask_int;
}

3.4 根据后处理的实际作用，跳过反量化

在某些情况下，比如后处理只做 argmax 时，完全没有必要做反量化，直接使用整型数据做 argmax 即可。需要用户根据后处理的具体原理来判断是否使用这种优化方法。

// 直接对模型输出的 int16_t 数据做 argmax 计算
int logits_argmax(std::vector<hbDNNTensor> &output_tensor) {auto data_tensor = reinterpret_cast<int16_t *>(output_tensor[0].sysMem.virAddr);int maxIndex = -1;int maxValue = -32768;for (int i = 0; i < 151936; ++i) {if (data_tensor[i] > maxValue) {maxValue = data_tensor[i];maxIndex = i;}}return maxIndex;
}

四、循环推理同个模型时，输出数据直接存进输入 tensor

在某些情况下，我们希望 C++程序能重复推理同一个模型，并且模型上一帧的输出可以作为下一帧的输入。如果按照常规手段，我们可能会将输出 tensor 的内容保存到特定数组，再把这个数组拷贝到输入 tensor，这样一来一回就产生了两次数据拷贝的耗时，也占用了更多内存。实际上，我们可以将模型的输出 tensor 地址直接指向输入 tensor，这样模型第一帧的推理结果会直接写在输入 tensor 上，推理第二帧的时候就可以直接利用这份数据，不需要再单独准备输入，可以节省大量耗时。

如果想使用该方法，需要模型输入输出对应节点的 shape/stride 等信息完全相同。此外，如果模型删除了量化/反量化算子，并且对应的 scale 完全相同，那么重复利用的这部分 tensor 是不需要 flush 的（因为不涉及 CPU 操作），还可进一步节约耗时。

这里举个例子详细说明一下。

假设我们有一个模型，这个模型有 59 个输入节点（0-58），57 个输出节点（0-56），量化/反量化算子均已删除，且输入输出最后 56 个节点对应的 scale/shape/stride 等信息均相同。在第一帧推理完成后，输出节点 1-56 的值需要传递给输入节点的 3-58，那么我们在分配模型输入输出 tensor 的时候，输出 tensor 只需要为 1 分配即可，在分配输入 tensor 时，3-58 的 tensor 可以同时 push_back 给输出 tensor。具体来说，可以这样写：

int prepare_tensor(std::vector<hbDNNTensor> & input_tensor, std::vector<hbDNNTensor> & output_tensor,hbDNNHandle_t dnn_handle) {int input_count  = 0;int output_count = 0;hbDNNGetInputCount(&input_count, dnn_handle);hbDNNGetOutputCount(&output_count, dnn_handle);for (int i = 0; i < 1; i++) {hbDNNTensor output;HB_CHECK_SUCCESS(hbDNNGetOutputTensorProperties(&output.properties, dnn_handle, i),"hbDNNGetOutputTensorProperties failed");int output_memSize = output.properties.alignedByteSize;HB_CHECK_SUCCESS(hbUCPMallocCached(&output.sysMem, output_memSize, 0), "hbUCPMallocCached failed");output_tensor.push_back(output);}for (int i = 0; i < input_count; i++) {hbDNNTensor input;HB_CHECK_SUCCESS(hbDNNGetInputTensorProperties(&input.properties, dnn_handle, i),"hbDNNGetInputTensorProperties failed");int input_memSize = input.properties.alignedByteSize;HB_CHECK_SUCCESS(hbUCPMallocCached(&input.sysMem, input_memSize, 0), "hbUCPMallocCached failed");input_tensor.push_back(input);if(i > 2){output_tensor.push_back(input);}}return 0;
}

在模型推理时，重复利用的这部分 tensor 不需要再 flush，因此只需要给 output_tensor 的 0，以及 input_tensor 的 0/1/2 进行 flush 操作即可（这几个 tensor 和 CPU 产生了交互）。

while(1){hbUCPTaskHandle_t task_handle_decode{nullptr};hbDNNTensor *output_decode = decode_model.output_tensors.data();HB_CHECK_SUCCESS(hbDNNInferV2(&task_handle_decode, output_decode,decode_model.input_tensors.data(), decode_model.model_handle), "hbDNNInferV2 failed");hbUCPSchedParam ctrl_param_decode;HB_UCP_INITIALIZE_SCHED_PARAM(&ctrl_param_decode);ctrl_param_decode.backend = HB_UCP_BPU_CORE_ANY;HB_CHECK_SUCCESS(hbUCPSubmitTask(task_handle_decode, &ctrl_param_decode), "hbUCPSubmitTask failed");HB_CHECK_SUCCESS(hbUCPWaitTaskDone(task_handle_decode, 0), "hbUCPWaitTaskDone failed");// 只刷新一部分输出内存（output_tensor 0）hbUCPMemFlush(&decode_model.output_tensors[0].sysMem, HB_SYS_MEM_CACHE_INVALIDATE);HB_CHECK_SUCCESS(hbUCPReleaseTask(task_handle_decode), "hbUCPReleaseTask failed");// 后处理（只针对 output_tensor 0）decode_argmax_id = logits_argmax(decode_model.output_tensors);// 准备下一帧推理的 input_tensor 0/1/2 输入数据prepare_input_tensor(...);// 只刷新一部分输入内存（input_tensor 0/1/2）for (int i = 0; i < 3; i++) {hbUCPMemFlush(&decode_model.input_tensors[i].sysMem, HB_SYS_MEM_CACHE_CLEAN);｝
｝

此外，如果使用了这种优化方法，那么在模型推理结束释放内存时，要避免同一块内存的重复释放。对于该案例，input_tensor 全部释放完毕后，output_tensor 只需要释放 output_tensor 0。

for (int i = 0; i < decode_model.input_count; i++) {HB_CHECK_SUCCESS(hbUCPFree(&(decode_model.input_tensors[i].sysMem)), "hbUCPFree decode_model.input_tensors failed");
}
for (int i = 0; i < 1; i++) {HB_CHECK_SUCCESS(hbUCPFree(&(decode_model.output_tensors[i].sysMem)), "hbUCPFree decode_model.output_tensors failed");
}

五、多线程后处理

对于 yolo v5 这种有三个输出头的模型，可以考虑使用三个线程同时对三个输出头做后处理，以显著提升性能。