CVPR 2023 | EfficientViT：让ViT在多个部署场景实现实时推理

随着近两年来对视觉Transformer模型（ViT）的深入研究，ViT的表达能力不断提升，并已经在大部分视觉基础任务 (分类，检测，分割等) 上实现了大幅度的性能突破。

然而，很多实际应用场景对模型实时推理的能力要求较高，但大部分轻量化ViT仍无法在多个部署场景 （GPU，CPU，ONNX，移动端等）达到与轻量级CNN（如MobileNet） 相媲美的速度。

为了实现对ViT模型的实时部署，来自微软和港中文的研究者从三个维度分析了ViT的速度瓶颈，包括多头自注意力（MHSA）导致的大量访存时间，注意力头之间的计算冗余，以及低效的模型参数分配，进而提出了一个高效ViT模型EfficientViT。它以EfficientViT block作为基础模块，每个block由三明治结构 (Sandwich Layout) 和级联组注意力（Cascaded Group Attention, CGA）组成。此外，作者进一步进行了参数重分配（Parameter Reallocation）以实现更高效的channel, block, 和stage数量权衡。该方法在ImageNet数据集上实现了 77.1% 的 Top-1 分类准确率，超越了MobileNetV3-Large [1] 1.9%精度的同时，在NVIDIA V100 GPU和Intel Xeon CPU上实现了40.4% 和 45.2%的吞吐量提升，并且大幅领先其他轻量级ViT的速度和精度。代码已开源。

论文链接：

https://arxiv.org/abs/2305.07027

代码链接：

https://github.com/microsoft/Cream/tree/main/EfficientViT

轻量级CNN和ViT模型吞吐量和精度对比的展示

图1 NVIDIA V100上的Throughput和ImageNet-1K分类性能对比

一、问题分析

1.1 访存时间瓶颈

在ViT中，多头自注意力（MHSA）和前馈神经网络（FFN）通常是不可或缺的两个组成模块且交替排列。然而，MHSA中的大量操作如reshape，element-wise addition，normalization是非计算密集的，因此较多时间浪费在了在数据读取操作上，导致推理过程中只有很小一部分时间用来进行张量计算，如下图所示：

图2 运行时间分析

尽管有一些工作提出了简化传统自注意力 [2, 3] 以获得加速，但是模型的表达能力也受到了一定的影响导致性能下降。因此，本文作者从探索最优的模块排列方式入手，以求减少低效的MHSA的模块在模型中的使用。

首先，作者通过减少MHSA和FFN block的方式，构建了多个比Swin-T和DeiT-T加速1.25和1.5倍的子网络，每个子网络有着不同的MHSA block比例。对这些子网络进行训练后，作者发现原始Transformer的MHSA和FFN的1：1设计范式并不能实现最优速度-精度权衡，而有着更少的MHSA模块比例（20%~40%）的子网络却可以达到更高的精度。

图3 不同MHSA比例的模型性能对比

1.2 计算冗余瓶颈

Transformer中的多头自注意力将输入序列在多个子空间中分别计算注意力，以获得更多样化的特征表达。然而，注意力计算非常耗时，而且已有研究表明并不是所有的头都对结果有显著贡献 [4, 5]。

为了度量ViT在轻量化后是否也会出现头部的计算冗余，作者构建了宽度更小的Swin-T和DeiT-T模型，并计算不同头映射特征的余弦相似度。如图4，许多头部学习到了类似的模式而产生大量计算冗余。作者认为这一现象与给每个头部输入的是同样的完整特征有关。因此，为了显式地解耦不同头部映射的模式，作者尝试只给每个注意力头提供一部分输入特征（w/ Head Splits），以减小不同头部映射的相似度，并发现这一操作确实使相似度和冗余得到了一定程度的降低。

图4 注意力头的平均余弦相似度

1.3 参数分配瓶颈

作者注意到，为了实现高效推理，轻量化CNN如MobileNet通常有着不同于ResNet等通用网络的宽度和层数设计，而现有的轻量化ViT大多遵循DeiT、Swin的参数分配策略，如给Q，K，V相同的特征维度，Head数目随着网络加深而逐渐增加，宽度在每个stage加倍等，这种方式可能无法实现ViT的最优效率。受Rethinking Channel Pruning [6] 和NViT [7] 启发，本文作者采用Taylor Structured Pruning [8] 自动寻找Swin-T中的重要成分，并探索参数分配的最有效方式。如下图所示，模型在浅层保留了更多的维度，而在深层保留的更少；Q、K和FFN的维度被大量修剪，而V的维度几乎被全部保留，只在最后几个block处出现了轻微减少。因此，传统的ViT通道配置可能在深层产生大量冗余，且Q,K的的冗余度比V大得多，而V的维度倾向于与输入接近。

图5 Swin-T修建前后的通道对比

二 、模型构建

基于上述分析，作者构建了如上图所示的EfficientViT。其核心为EfficientViT block，每个EfficientViT block的输入特征先经过N个FFN，再经过一个级联组注意力CGA，再经过N个FFN层变换得到输出特征。这一基础模块减少了注意力的使用，缓解了注意力计算导致的访存时间消耗问题。同时，作者在每个FFN之前加入了一层DWConv作为局部token之间信息交互并帮助引入归纳偏置。

对于CGA模块，作者采用了将输入特征拆分，只给每个注意力头提供一部分输入特征的方式以减小计算冗余。同时，注意力计算采用了逐个头级联的方式，在不增加额外参数的情况下提升了轻量级网络的深度和表达能力。

最后，作者基于上述参数重要性分析对网络的组成成分进行了参数重排，给 Q 和 K 更小的维度，并调整了 V 的维度保证其与每个头的输入维度一致，并使用了expansion ratio为2的FFN。

模型的设计还包括其他细节。具体来说，EfficientViT用了overlap patch embedding以增强模型的low-level视觉表征能力。由于BN可以与线性层和卷积层在推理时融合以实现加速，网络中的归一化层采用了BN来替换LN。类似MobileNetV3 [1]和LeViT [9]，网络在大尺度下层数更少，并在每个stage用了小于2的宽度扩展系数以减轻深层的冗余。

表1 EfficientViT系列模型

三 、实验结果

作者在ImageNet分类，下游分类，检测任务和实例分割任务上验证了EfficientViT的性能。在下表2中，EfficientViT的性能领先于轻量级CNN和ViT模型，并在NVIDIA GPU，Intel CPU，和部署为ONNX模型的场景下有着显著的速度优势。

表2 ImageNet-1k分类性能

下表3展示了EfficientViT和通用ViT模型的对比，以及在下游分类任务上的性能。EfficientViT在轻量化和实时推理的同时仍有良好的迁移能力。

表3 ImageNet-1k和下游分类任务性能

下表4展示了在检测和实例分割框架下，EfficientViT依然保持性能优势。

表4 检测和实例分割性能

作者在消融实验中详尽的分析了每个模块的作用，并比较了在不同的超参设计和训练策略下模型的性能变化。

表5 消融实验

四 、结语

本文详细分析了现有ViT的推理速度瓶颈，提出了EfficientViT以实现不同部署场景下的实时推理，其基本模块由三明治结构和级联组注意力构成。在多个任务和数据集上的实验展示了模型的性能和速度。随着各个领域的研究人员对ViT的深入探索，模型的潜力正在被不断发掘。研究者希望通过本文能给ViT轻量化和在有实时性要求的场景下广泛应用提供灵感。在未来工作中，研究者将尝试通过网络结构搜索进一步提高效率，减少模型参数，以及探索如何扩展到不同任务和数据模态下的Transformer中。

参考文献

[1] Andrew Howard, Mark Sandler, Grace Chu, Liang-Chieh Chen, Bo Chen, Mingxing Tan, Weijun Wang, Yukun Zhu, Ruoming Pang, Vijay Vasudevan, et al. Searching for mobilenetv3. In ICCV, 2019

[2] Sachin Mehta and Mohammad Rastegari. Separable self-attention for mobile vision transformers. arXiv preprint arXiv:2206.02680, 2022

[3] Nikita Kitaev, Łukasz Kaiser, and Anselm Levskaya. Reformer: The efficient transformer. In ICLR, 2020.

[4] Paul Michel, Omer Levy, and Graham Neubig. Are sixteen heads really better than one? NeurIPS, 32, 2019

[5] Elena Voita, David Talbot, Fedor Moiseev, Rico Sennrich, and Ivan Titov. Analyzing multi-head self-attention: Specialized heads do the heavy lifting, the rest can be pruned. In ACL, pages 5797–5808, 2019

[6] Zhuang Liu, Mingjie Sun, Tinghui Zhou, Gao Huang, and Trevor Darrell. Rethinking the value of network pruning. In ICLR, 2018.

[7] Huanrui Yang, Hongxu Yin, Pavlo Molchanov, Hai Li, and Jan Kautz. Nvit: Vision transformer compression and parameter redistribution. arXiv preprint arXiv:2110.04869, 2021.

[8] Pavlo Molchanov, Arun Mallya, Stephen Tyree, Iuri Frosio, and Jan Kautz. Importance estimation for neural network pruning. In CVPR, pages 11264–11272, 2019.

[9] Benjamin Graham, Alaaeldin El-Nouby, Hugo Touvron, Pierre Stock, Armand Joulin, Herv ́e J ́egou, and Matthijs Douze. Levit: a vision transformer in convnet’s clothing for faster inference. In ICCV, 2021

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