Aceleração de GPU com LiteRT

As unidades de processamento gráfico (GPUs) são usadas com frequência para aceleração de aprendizado profundo devido à capacidade paralela enorme em comparação com as CPUs. O LiteRT simplifica o processo de uso da aceleração de GPU, permitindo que os usuários especifiquem a aceleração de hardware como um parâmetro ao criar um modelo compilado (CompiledModel).

Com a aceleração de GPU do LiteRT, é possível criar buffers de entrada e saída compatíveis com GPU, alcançar cópia zero com seus dados na memória da GPU e executar tarefas de forma assíncrona para maximizar o paralelismo.

Para exemplos de implementações de GPU LiteRT, consulte os seguintes aplicativos de demonstração:

• Segmentação de imagens com Kotlin
• Segmentação assíncrona com C++

Adicionar dependência de GPU

Siga estas etapas para adicionar a dependência de GPU ao seu aplicativo Kotlin ou C++.

Kotlin

Para usuários do Kotlin, o acelerador de GPU é integrado e não exige etapas adicionais além do guia Começar.

C++

Para usuários de C++, é necessário criar as dependências do aplicativo com a aceleração de GPU do LiteRT. A regra cc_binary que empacota a lógica principal do aplicativo (por exemplo, main.cc) requer os seguintes componentes de tempo de execução:

• Biblioteca compartilhada da API LiteRT C: o atributo data precisa incluir a biblioteca compartilhada da API LiteRT C (//litert/c:litert_runtime_c_api_shared_lib) e componentes específicos da GPU (@litert_gpu//:jni/arm64-v8a/libLiteRtGpuAccelerator.so).
• Dependências de atributos: o atributo deps geralmente inclui dependências do GLES gles_deps(), e linkopts geralmente inclui gles_linkopts(). Ambos são altamente relevantes para a aceleração de GPU, já que o LiteRT geralmente usa o OpenGLES no Android.
• Arquivos de modelo e outros recursos: incluídos pelo atributo data.

Confira abaixo um exemplo de regra cc_binary:

cc_binary(
    name = "your_application",
    srcs = [
        "main.cc",
    ],
    data = [
        ...
        # litert c api shared library
        "//litert/c:litert_runtime_c_api_shared_lib",
        # GPU accelerator shared library
        "@litert_gpu//:jni/arm64-v8a/libLiteRtGpuAccelerator.so",
    ],
    linkopts = select({
        "@org_tensorflow//tensorflow:android": ["-landroid"],
        "//conditions:default": [],
    }) + gles_linkopts(), # gles link options
    deps = [
        ...
        "//litert/cc:litert_tensor_buffer", # litert cc library
        ...
    ] + gles_deps(), # gles dependencies
)

Essa configuração permite que o binário compilado carregue e use dinamicamente a GPU para inferência de machine learning acelerada.

Usar GPU com a API CompiledModel

Para começar a usar o acelerador de GPU, transmita o parâmetro de GPU ao criar o modelo compilado (CompiledModel). O snippet de código a seguir mostra uma implementação básica de todo o processo:

// 1. Load model
LITERT_ASSIGN_OR_RETURN(auto model, Model::CreateFromFile("mymodel.tflite"));

// 2. Create a compiled model targeting GPU
LITERT_ASSIGN_OR_RETURN(auto env, Environment::Create({}));
LITERT_ASSIGN_OR_RETURN(auto compiled_model, CompiledModel::Create(env, model, kLiteRtHwAcceleratorGpu));

// 3. Prepare input/output buffers
LITERT_ASSIGN_OR_RETURN(auto input_buffers, compiled_model.CreateInputBuffers());
LITERT_ASSIGN_OR_RETURN(auto output_buffers, compiled_model.CreateOutputBuffers());

// 4. Fill input data (if you have CPU-based data)
input_buffers[0].Write<float>(absl::MakeConstSpan(cpu_data, data_size));

// 5. Execute
compiled_model.Run(input_buffers, output_buffers);

// 6. Access model output
std::vector<float> data(output_data_size);
output_buffers.Read<float>(absl::MakeSpan(data));

// Load model and initialize runtime
val  model =
    CompiledModel.create(
        context.assets,
        "mymodel.tflite",
        CompiledModel.Options(Accelerator.GPU),
        env,
    )

// Preallocate input/output buffers
val inputBuffers = model.createInputBuffers()
val outputBuffers = model.createOutputBuffers()

// Fill the first input
inputBuffers[0].writeFloat(FloatArray(data_size) { data_value /* your data */ })

// Invoke
model.run(inputBuffers, outputBuffers)

// Read the output
val outputFloatArray = outputBuffers[0].readFloat()

Para mais informações, consulte os guias Começar a usar C++ ou Começar a usar Kotlin.

Cópia zero com aceleração de GPU

O uso de cópia zero permite que uma GPU acesse dados diretamente na própria memória sem que a CPU precise copiar esses dados explicitamente. Ao não copiar dados para e da memória da CPU, a cópia zero pode reduzir significativamente a latência de ponta a ponta.

O código a seguir é um exemplo de implementação de GPU de cópia zero com OpenGL, uma API para renderizar gráficos vetoriais. O código transmite imagens no formato de buffer do OpenGL diretamente para o LiteRT:

// Suppose you have an OpenGL buffer consisting of:
// target (GLenum), id (GLuint), size_bytes (size_t), and offset (size_t)
// Load model and compile for GPU
LITERT_ASSIGN_OR_RETURN(auto model, Model::CreateFromFile("mymodel.tflite"));
LITERT_ASSIGN_OR_RETURN(auto env, Environment::Create({}));
LITERT_ASSIGN_OR_RETURN(auto compiled_model,
    CompiledModel::Create(env, model, kLiteRtHwAcceleratorGpu));

// Create a TensorBuffer that wraps the OpenGL buffer.
LITERT_ASSIGN_OR_RETURN(auto tensor_type, model.GetInputTensorType("input_tensor_name"));
LITERT_ASSIGN_OR_RETURN(auto gl_input_buffer, TensorBuffer::CreateFromGlBuffer(env,
    tensor_type, opengl_buffer.target, opengl_buffer.id, opengl_buffer.size_bytes, opengl_buffer.offset));
std::vector<TensorBuffer> input_buffers{gl_input_buffer};
LITERT_ASSIGN_OR_RETURN(auto output_buffers, compiled_model.CreateOutputBuffers());

// Execute
compiled_model.Run(input_buffers, output_buffers);

// If your output is also GPU-backed, you can fetch an OpenCL buffer or re-wrap it as an OpenGL buffer:
LITERT_ASSIGN_OR_RETURN(auto out_cl_buffer, output_buffers[0].GetOpenClBuffer());

Execução assíncrona

Os métodos assíncronos do LiteRT, como RunAsync(), permitem programar a inferência da GPU enquanto continuam outras tarefas usando a CPU ou a NPU. Em pipelines complexos, a GPU é usada de forma assíncrona com a CPU ou NPUs.

O snippet de código a seguir se baseia no código fornecido no exemplo de aceleração de GPU sem cópia. O código usa CPU e GPU de forma assíncrona e anexa um Event LiteRT ao buffer de entrada. O LiteRT Event é responsável por gerenciar diferentes tipos de primitivos de sincronização, e o código a seguir cria um objeto de evento LiteRT gerenciado do tipo LiteRtEventTypeEglSyncFence. Esse objeto Event garante que não vamos ler do buffer de entrada até que a GPU termine. Tudo isso é feito sem envolver a CPU.

LITERT_ASSIGN_OR_RETURN(auto env, Environment::Create({}));
LITERT_ASSIGN_OR_RETURN(auto compiled_model,
    CompiledModel::Create(env, model, kLiteRtHwAcceleratorGpu));

// 1. Prepare input buffer (OpenGL buffer)
LITERT_ASSIGN_OR_RETURN(auto gl_input,
    TensorBuffer::CreateFromGlBuffer(env, tensor_type, opengl_tex));
std::vector<TensorBuffer> inputs{gl_input};
LITERT_ASSIGN_OR_RETURN(auto outputs, compiled_model.CreateOutputBuffers());

// 2. If the GL buffer is in use, create and set an event object to synchronize with the GPU.
LITERT_ASSIGN_OR_RETURN(auto input_event,
    Event::CreateManagedEvent(env, LiteRtEventTypeEglSyncFence));
inputs[0].SetEvent(std::move(input_event));

// 3. Kick off the GPU inference
compiled_model.RunAsync(inputs, outputs);

// 4. Meanwhile, do other CPU work...
// CPU Stays busy ..

// 5. Access model output
std::vector<float> data(output_data_size);
outputs[0].Read<float>(absl::MakeSpan(data));

Modelos compatíveis

O LiteRT é compatível com a aceleração de GPU com os seguintes modelos. Os resultados de comparativos de mercado são baseados em testes executados em um dispositivo Samsung Galaxy S24.