作者：Arm 工程部应用机器学习总监 Robert Elliott

Arm^® 携手 Meta 在 ExecuTorch^[1] 中引入了对 Arm 平台的支持^[2]，ExecuTorch 是一个全新的端到端解决方案，为 PyTorch 实现设备上的人工智能 (AI)。

与多数企业一样，Arm 极力支持高效、简洁的 AI 开发流程，并努力确保各种最新发布、性能卓越的 PyTorch 模型能在 Arm 的平台上顺利运行。

虽然历来 PyTorch 都是许多研究团队搭建新神经网络的首选平台，但要将这些工作负载转换为可在 Arm 平台上高效运行的负载，却是一个高强度的手动流程。受限于将网络导出的工作流程，以及各种机器学习 (ML) 运算的长尾碎片效应，导致了将其部署到系统资源相对有限的嵌入式系统的难度。

随着 Meta 发布了以 PyTorch 2.0^[3] 这一重大发展为基础的 ExecuTorch 代码库，使得先进的神经网络能在更大范围内（从服务器领域的 Arm CPU，到移动领域的 CPU 和 GPU，再到嵌入式应用中的 Cortex^®-M 微处理器和 Ethos™-U NPU），更易于捕捉和调试运行。 

我们与 Meta 紧密合作，基于我们在 TOSA（用于捕获神经网络）^[4]和 Ethos NPU^[5]（用于加速移动平台和嵌入式平台上的关键 ML 工作负载）方面的巨大投入，推动 ExecuTorch 初步展开对采用 Arm 架构芯片的支持。 

近期，我们发布了 ExecuTorch 的 TOSA 编译流程和运行时代理^[6]，并为 Ethos-U55 提供了原型支持，使图形能从 PyTorch python 环境直接导出到支持 Ethos-U 的平台，如 Arm Corstone™-300^[7]。 

我们期待着这项工作的持续开展，以便在一系列的 ML 用例中实现高效的输出路径。 

这对开发者意味着什么？

对典型的 PyTorch 用户来说，这意味着可以将少量但不断增加的神经网络作为独立模型捕获，并在采用基于 Cortex-M 和 Ethos-U 的平台上高效运行。 

这由三个主要部分组成：

1）可将神经网络作为独立文件捕获的提前流程。下图是简化的导出视图。有关更多信息，详见导出至 ExecuTorch 文档^[8]。 

2）设备上的 ExecuTorch 运行时可将工作分派给 Cortex-M 和 Ethos-U。

3）ExecuTorch API 提供了部分代理图形和全套 CPU 运算符的功能，允许逐步将负载分流到 Ethos-U。这对于神经网络的开发及其向边缘设备的过渡非常有利。

例如，TOSA/Ethos-U55 流程不需要一次性编译整个图形，可以逐步增加支持。这对于处理大型复杂图形尤其有用。

这种灵活性对 PyTorch 的用户也有直接的好处。利用一致的 ExecuTorch API，用户可以编译和部署模型，而在底层，图形的某些部分可以尽可能地指派给功能强大的 Ethos-U55 执行，而图形的其余部分仍然可以在 Arm CPU 上执行。这样可以快速迭代和覆盖模型，提高性能，而无需修改用户代码，从而提升开发者的体验。

上述流程的简单示例

它可以简单到只需在 python 中的现有 PyTorch 模型中添加少量行，就能以 .pte 文件的形式捕获模型的完整表示。

对新模型开发至关重要的是，这个流程的开发不仅适用于标准的神经网络，也适用于为处理其他工作负载而编写的自定义 torch.nn.Module。

有关在 Corstone-300 或其他支持 Ethos 的平台上部署此功能的详细示例和文档，可以参考此示例应用^[9]，它可以嵌入导出的 .pte 文件，并在 Ethos-U55 NPU 上执行。

量化

许多 Arm 平台需要通过量化来实现 Ethos 加速或新 CPU 指令的全部性能优势，因此我们也会努力引入符合 TOSA 标准的量化和图形消耗。借助 ExecuTorch EXIR 图形基础结构，我们能够轻松地解析整个量化图形，并读取所需的量化信息，以便在 TOSA 量化降低^[10]的过程中计算重新缩放参数。 

在 PyTorch FX 图到 TOSA 的初始量化支持中，我们使用了新的 PyTorch 2 导出训练后量化 (PyTourch 2 Export Post-Training Quantization)^[11] 来获取 MobileNetV2 的量化示例，其中涵盖了大多数常见运算符，例如 Add、Linear、Convolution 和 ReLU。由于其 API 非常简单，只需三至四行代码，就能使用从 XNNPACK 量化器子类化的 TOSA 量化流来实现量化步骤。为了支持更复杂的图形，还可以构建自定义量化器^[12]，以满足大多数神经网络模型的需要。  

这些图形自然会进入 Ethos-U 编译器^[13]，生成可在 Ethos-U 硬件上直接执行的模型。 

MobileNetV2 的简单示例 (PyTorch->TOSA->Vela) 显示了在符合 TOSA 标准的神经网络加速器硬件上运行 PyTorch 量化模型的可行性和简易性。在接下来的工作中，Arm、Meta 和广大的 PyTorch 社区将继续为从 PyTorch 到 TOSA 的运算符降低提供更多支持。与此同时，Arm 会继续开发支持 TOSA 的新流程，为添加新的编译目标提供可靠的方法。

下一步是什么？

Arm 期待与 Meta 密切合作，增加更多的神经网络和运算符，扩大对 ExecuTorch 全套功能的支持。我们期待在未来，可以通过 PyTorch 和 ExecuTorch 轻松开发出机器学习模型，让 TOSA 可以无缝部署到数十亿台基于 Arm 架构的设备上。

欢迎查看我们提供的演示^[14]，了解使用 PyTorch 和 ExecuTorch 通过 TOSA 将图表导出到 Arm 平台的可能性，并与我们分享您的想法。

（文章来源公众号：Arm社区）

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