总述

本项目使用TRT8部署开源语音识别工具包WeNet。为语音识别模型在TRT8上部署提供参考方案。原始模型来自[WeNet预训练模型](https://wenet.org.cn/wenet/pretrained_models.html）。

本项目针对ONNX模型进行优化，使用pytorch直接导出的FP32模型，没有进行量化训练，使用后量化技术对模型进行INT8量化。项目主要贡献是使用两种量化方法：PPQ和ORT(ONNX Run Time)量化对WeNet模型进行量化，在速度和耗时上两种方法有不同的表现，具体见下文。

优化效果：

原始ONNX模型在数据集AiShell上，测试结果WER：4.6%，耗时：Encoder 18.40ms，Decoder 20.84ms。
使用ORT量化后，模型测试结果WER：6.06%，耗时：Encoder 7.34ms，Decoder 3.32ms。数据集效果下降1.46%，而Encoder加速2.5倍，Decoder加速6.3倍。
使用PPQ量化后，模型测试结果WER：5.71%，耗时：Encoder 12.14ms，Decoder 2.68ms。数据集效果下降1.11%，而Encoder加速1.5倍，Decoder加速7.7倍。

Docker运行方法：

# 初始化仓库
git clone https://github.com/huismiling/wenet_trt8.git
cd wenet_trt8/
git submodule update --init

# 运行docker
docker run --gpus all -idt --name wenet_trt8 -v $PWD:/target/ registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/huismiling/wenet_trt8 bash
docker exec -it wenet_trt8 bash

# 在docker中进行模型转换和测试
## ORT 量化测试流程
# 0. 准备数据和模型
cd /target/
source set_env.sh
sh prepare_dataset.sh

# 1. build plugin
./build_plugin.sh

# 2. 使用ONNX Run Time进行量化，并转成TensorRT模型
./build_ort.sh

# 3. 测试TensorRT模型在数据集上的效果和耗时
cd wenet_repo/work_dir/shell/
sh test-engine1.sh

## ppq 量化测试流程
# 0. ppq quant and export
cd /target/
source set_env.sh
sh prepare_dataset.sh
sh build_ppq.sh

# 1.测试TensorRT模型在数据集上的效果和耗时
cd wenet_repo/work_dir/shell/
sh test-engine1.sh

原始模型

模型简介

WeNet 是一款面向工业落地应用的语音识别工具包，提供了从语音识别模型的训练到部署的一条龙服务，其主要特点如下：

使用 conformer 网络结构和 CTC/attention loss 联合优化方法，统一的流式/非流式语音识别方案，具有业界一流的识别效果。
提供云上和端上直接部署的方案，最小化模型训练和产品落地之间的工程工作。
框架简洁，模型训练部分完全基于 pytorch 生态，不依赖于 kaldi 等复杂的工具。
详细的注释和文档，非常适合用于学习端到端语音识别的基础知识和实现细节。
支持时间戳，对齐，端点检测，语言模型等相关功能。

本项目的模型使用预训练模型导出onnx，然后进行TRT部署。预训练模型方法导出参考WeNet手册。

训练等相关信息请参考官方：https://github.com/wenet-e2e/wenet。

模型优化的难点

WeNet模型分为encoder和decoder两个部分。其中，encoder主要使用了conv和self-attention结构，而decoder使用了self-attention和cross-attention结构。

在模型转换和使用过程中存在以下问题：

由于是pytorch导出onnx模型，因此onnx模型中使用了大量小算子拼凑出attention功能。
在使用trtexec直接解析decoder模型时，在RTX 3080Ti 12G显卡上会出现显存不足的错误。
使用Half数据类型进行推理，encoder和decoder的精度损失严重。

针对以上问题，本项目采用以下方法进行模型优化。

合并onnx模型中的小算子，使用AttnMaskedSoftmax、LayerNorm等大算子替代原始小算子。
使用trtexec解析替换大算子的模型。
分析各个节点输出，定位误差大的节点，并使用高精度进行计算。
模型量化，使用INT8进行推理，保证精度的情况下，进一步加快速度。

优化过程

在拿到WeNet模型的ONNX文件后，首先，先了解一下模型的基本原理，确定模型中有没有使用特殊算子。然后，尝试使用trtexec直接转换onnx模型。同时准备测试代码和测试数据。

经过对WeNet模型的分析，模型包含encoder和decoder两个部分。

encoder主要使用到的算子是conv、transformer等结构。

decoder使用到的算子主要就是transformer结构。

transformer结构中，使用到LayerNorm算子，但是由于onnx模型中使用小算子拼接LayerNorm，计算效率低。因此，这里是一个优化点，可以使用Plugin实现一个LayerNorm算子。

transformer中的attention结构，本可以用一个大算子来实现，但是由于项目中使用了INT8量化，量化算子主要是Conv、MatMul等。INT8量化的attention算子Plugin工程量太大，然而项目比赛时间短，因此采用了折中的方法，把attention中masked+softmax部分使用plugin算子实现，而attention中MatMul算子使用INT8量化。MaskedSoftmax算子使用高精度数据计算，支持FP16和FP32模式。这样可以保证算子精度。

确定了开发方法之后，了解到 FasterTransformer 已经实现了transformer结构的算子，因此，本项目基于FasterTransformer 实现了 WeNet 模型用到的 Plugin，仓库见FasterTransformer_wenet。WeNet Plugin代码目录 FasterTransformer_wenet/src/fastertransformer/tensorrt_plugin/wenet。具体编译和使用方法参见 Docker 使用方法。

优化技术总结如下：

针对 pytorch 导出的 encoder Slice 算子不支持 bool 输出进行了输入输出的强制转换。(与初赛一致)
针对 encoder 中由 torch.view 算子导出的多个琐碎算子进行了整合，使用 Flatten Transpose 算子进行替换，大大减少了琐碎算子计算。
针对 encoder 中两个 Slice 算子连接使用单 Slice 替换。
针对大矩阵和固定矩阵乘法计算连接 Slice 的情况对固定的运算进行提前计算，减少了运行时额外的计算。
对 LayerNorm 操作的大量算子使用 fp16/fp32 高效 Plugin 替换。
针对 Attention Mask Softmax 部分使用 AttentionMaskSoftmaxPlugin 进行替换。
对于所有的 mask 计算加入到输入，提前计算好根据输入的 mask，减少在运行时额外计算。
根据 FastTransformer 实现上述 Plugin，实现 fp16/fp32 的模板。使用 onnxruntime 对所有 Conv/MatMul节点 weights 进行 int8 量化，对 Softmax/bias 不进行量化，对 Plugin 包含的节点进行量化。同时使用 ppq 中的 TensorRT quant 配置对 encoder decoder 全部节点进行自适应量化，对 Plugin 包含的节点选择 fp16/fp32 构建。

精度与加速效果

Environment
- TensorRT 8.4 GA
- CUDA11.7 CUDNN 8.4.1
- NVIDIA Telsa A10 24GB
- RAM 32GB
- Ubuntu 20.04
- python3.8
- Driver 510.47.03
- See other environment in requirements.txt

nsys profile

对原始模型转换 engine 分析：

图中 Slice_84_Cast 部分总耗时较大，这部分我们采用删除 Slice_84 将两个连续的 Slice 替换为一个避免了在这部分推理的耗时。修改后的效果如下:

可以看到这部分融合后总耗时降低4倍，说明本次修改提速较大。

模型中存在很多 Conv 算子，他们的耗时普遍较大，因此我们尝试将所有 Conv 的权重进行量化，从而提高 Conv 的计算速度，修改后部分结果如下:

Conv 经过量化后速度提升一倍，提速效果较好。同样的我们对于 MatMul 节点也进行了量化。

我们测试对比了 Plugin 的推理速度

TensorRT 自动融合会将 masked softmax 部分操作融合到一起，使用 Plugin 后可以对这部分操作加速。

model	b1(ms)	b4(ms)	b8(ms)	b16(ms)	error b1	error b4	error b8	error b16
original encoder	18.4037	23.5395	26.1690	30.7799
original decoder	20.8410	22.3583	22.9112	23.6168	4.63	4.78	4.82	4.85
ort quant encoder	7.8731	11.3805	5.6806	26.1500
ort quant decoder	3.5666	9.2714	17.830	36.3769	6.06	6.25	6.43	6.72
ppq quant encoder	12.1374	29.8226	29.7251	48.8531
ppq quant decoder	2.6780	8.5099	16.4860	33.0441	5.71	6.17	6.70	7.29

本次模型评价指标没有选择与初赛类似的方式，原因是 encoder 的输出包含范围较大的整数和浮点数，输出经过 decoder 后会经过后续的解码，中间输出对 decoder 的影响较小，当模型经过量化后，使用相对误差和绝对误差评判结果，误差可能达到较大的量级，但是对于语音识别任务而言，效果影响很小，经过测试量化后的模型虽然误差超过10%，但是识别错误率仅仅提高1.5%左右。

original 是经过 pytorch 导出的 onnx 直接使用 trtexec 导出 engine 然后分别对 batch=1/4/8/16 下的推理速度和识别错误率。

ort quant 是我们使用 onnxruntime 提供的 int8 量化对 encoder 和 decoder 中 Conv MatMul 部分量化，然后替换 Plugin 生成 engine 然后分别对 batch=1/4/8/16 下的推理速度和识别错误率。

ppq quant 是我们使用 PPQ 提供的 int8 量化对 encoder 和 decoder 中 Conv MatMul 部分量化，然后替换 Plugin 生成 engine 然后分别对 batch=1/4/8/16 下的推理速度和识别错误率。

上述结果表明，在较小的 batch(1/4/8) 下，经过量化后的模型 encoder 提速两倍左右，decoder 提速五倍左右，错误率仅仅提高 1.5%。

语音识别任务对于端测部署常常使用 batch=1 进行推理，因此我们提供的量化和 Plugin 解决方案完全可以满足工业使用要求，并且提速明显，识别实时性强。

除此之外，对于 batch=16 的情况下，我们发现量化后的模型效果可能变差，分析如下:

为了保持模型精度，我们只做了部分量化，TensorRT 会针对每个量化的节点插入 QDQ 的计算，由于 encoder 和 decoder 中大量的算子被量化，因此这部分转化节点在 batch 很大的情况下会有影响。

Bug报告（可选）

Environment
- TensorRT 8.4 GA
- CUDA11.7 CUDNN 8.4.1
- NVIDIA Telsa A10 24GB
- RAM 32GB
- Ubuntu 20.04
- python3.8
- Driver 510.47.03
- See other environment in requirements.txt

Reproduction Steps

bug 1:

# download onnx
wget https://oneflow-static.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/tripleMu/bug_report/encoder_group_conv_quant.onnx
# build engine will show group conv201 error
trtexec --onnx=./encoder_group_conv_quant.onnx --saveEngine=./encoder.plan \
        --minShapes=speech:1x1x80,speech_lengths:1 \
        --optShapes=speech:4x750x80,speech_lengths:4 \
        --maxShapes=speech:16x1500x80,speech_lengths:16 \
        --workspace=8192 --int8 --verbose 2>&1 | tee ./log.log
# log
[06/27/2022-14:12:39] [E] Error[10]: [optimizer.cpp::computeCosts::3628] Error Code 10: Internal Error (Could not find any implementation for node 3161 + PPQ_Operation_102 + (Unnamed Layer* 1958) [Shuffle] + Conv_201 + PWN(Sigmoid_202, Mul_203).)
[06/27/2022-14:12:39] [E] Error[2]: [builder.cpp::buildSerializedNetwork::636] Error Code 2: Internal Error (Assertion engine != nullptr failed. )

bug 2:

# download onnx
wget https://oneflow-static.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/tripleMu/bug_report/encoder_replaced_flatten.onnx
# build plugin
sh build_plugin.sh
# build engine will show matmul61 error
trtexec --onnx=./encoder_replaced_flatten.onnx --saveEngine=./encoder.plan \
        --minShapes=speech:1x1x80,speech_lengths:1,speech_lengths_mask:1x40x40 \
        --optShapes=speech:4x750x80,speech_lengths:4,speech_lengths_mask:4x220x220 \
        --maxShapes=speech:16x1500x80,speech_lengths:16,speech_lengths_mask:16x400x400 \
        --plugins=./libwenet_plugin.so --int8 \
        --workspace=24576 --verbose 2>&1 | tee ./log/encoder_build.log
# log
[06/27/2022-06:42:35] [E] Error[2]: [qdqGraphOptimizer.cpp::reportWeightlessTwoInputConvolutionAsError::230] Error Code 2: Internal Error (MatMul_61: Could not fuse 2nd input (kernel weights) of CONVOLUTION)
[06/27/2022-06:42:35] [E] Error[2]: [builder.cpp::buildSerializedNetwork::636] Error Code 2: Internal Error (Assertion engine != nullptr failed. )

bug 3:

# download onnx
wget https://oneflow-static.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/tripleMu/bug_report/encoder_quant_pwn_fusion.onnx
# build engine will show group conv213 error
trtexec --onnx=./encoder_quant_pwn_fusion.onnx --saveEngine=./encoder.plan \
        --minShapes=speech:1x1x80,speech_lengths:1 \
        --optShapes=speech:4x750x80,speech_lengths:4 \
        --maxShapes=speech:16x1500x80,speech_lengths:16 \
        --workspace=8192 --int8 --verbose 2>&1 | tee ./log.log
# log
[06/27/2022-14:56:04] [E] Error[10]: [optimizer.cpp::computeCosts::3628] Error Code 10: Internal Error (Could not find any implementation for node onnx::Conv_3304 + PPQ_Operation_58 + (Unnamed Layer* 2015) [Shuffle] + Conv_213 + PWN(Sigmoid_214, Mul_215).)
[06/27/2022-14:56:04] [E] Error[2]: [builder.cpp::buildSerializedNetwork::636] Error Code 2: Internal Error (Assertion engine != nullptr failed. )

bug 4: (8.4.1.4 bug, have been fixed)

Expected Behavior
- 1: group conv 应该可以支持 int8 量化（特殊形状的 kernel 也应该支持）
- 2: torch.view 换成 flatten 导出的 onnx Reshape -1 位置应该是固定值，应该可以支持 shape 推导
- 3: ppq 量化后的 conv 应该可以正常融合
- 4: TRT 8.4.1.4 发现的 bug，TRT8.4.1.5 GA 已经修复了
Actual Behavior
- 1: group conv 量化不支持或特殊形状 kernel 不支持
- 2: MatMul_61 节点因为 reshape -1 的操作无法是别是固定 shape 的 weights
- 3: 量化后的 conv213 不支持融合
Additional Notes
- Provide any additional context here you think might be useful for the TensorRT team to help debug this issue (such as experiments done, potential things to investigate).

经验与体会（可选）

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DataXujing/wenet_trt8

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