docs(research): опубликовано исследование embedding-инференса #37
@@ -0,0 +1,208 @@
|
||||
# Ускорение извлечения голосовых эмбеддингов на x86 CPU
|
||||
|
||||
**Дата:** 2026-08-30
|
||||
|
||||
**Статус:** исследовательская записка. Production-код и конфигурация не
|
||||
менялись.
|
||||
|
||||
**Метод:** проверены `sherpa-onnx==1.13.5`, `onnxruntime==1.28.0`, официальные
|
||||
скрипты экспорта и исходники владельцев моделей. ONNX-модели не скачивались.
|
||||
Формы ниже подтверждены экспортными контрактами, проверками метаданных и кодом
|
||||
загрузчика. Файлы из выпуска повторно не разбирались.
|
||||
|
||||
## Вопрос и краткий ответ
|
||||
|
||||
Текущий путь не использует batch: sherpa-onnx последовательно создает stream и
|
||||
вызывает один `Session::Run` для каждой пары "окно, локальный говорящий".
|
||||
Публичный `SpeakerEmbeddingExtractor` также принимает один stream за вызов.
|
||||
|
||||
Из трех направлений достойны прототипа два:
|
||||
|
||||
1. статическая INT8-квантизация действующего WeSpeaker в формате S8S8 QDQ;
|
||||
2. несколько независимых stream поверх **одной** ORT session с ограниченным
|
||||
общим числом потоков.
|
||||
|
||||
Настоящий batch технически лучше всего подготовлен у TitaNet: граф принимает
|
||||
вектор длин. Но TitaNet пока допустим только при явно известном числе говорящих,
|
||||
а sherpa-onnx все равно фиксирует batch size 1. Поэтому batch TitaNet -
|
||||
условный следующий прототип; действующую конфигурацию он не ускоряет.
|
||||
|
||||
Несколько отдельных session не стоит прототипировать первым: это не уменьшает
|
||||
работу, создает отдельные пулы потоков и арены памяти, повышает риск
|
||||
oversubscription и
|
||||
роста RSS. Для WeSpeaker и CAMPPlus batch с простым дополнением также не готов:
|
||||
их графы не принимают длины или маску.
|
||||
|
||||
## Что именно выполняется последовательно
|
||||
|
||||
Приложение создает один `OfflineSpeakerDiarization` и задает одно и то же
|
||||
`num_threads` отдельно для segmentation и embedding
|
||||
([адаптер проекта](../../src/local_transcriber/speaker_diarizer.py)). Внутри
|
||||
sherpa-onnx стадии идут строго `segmentation → embeddings → clustering`, а
|
||||
`ComputeEmbeddings` проходит список пар обычным циклом: создает stream,
|
||||
добавляет все неперекрывающиеся фрагменты одного локального говорящего,
|
||||
завершает input и синхронно вызывает `Compute`
|
||||
([реализация Pyannote в sherpa-onnx 1.13.5](https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx/blob/v1.13.5/sherpa-onnx/csrc/offline-speaker-diarization-pyannote-impl.h)).
|
||||
|
||||
Публичный C++ и Python API экспортирует `create_stream`, `is_ready` и
|
||||
`compute(stream)`. Метода `compute_batch(streams)` нет
|
||||
([C++ API](https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx/blob/v1.13.5/sherpa-onnx/csrc/speaker-embedding-extractor.h),
|
||||
[Python binding](https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx/blob/v1.13.5/sherpa-onnx/python/csrc/speaker-embedding-extractor.cc)).
|
||||
Python binding освобождает GIL на `compute`, поэтому внешний параллельный вызов
|
||||
в принципе возможен; готовый диаризатор промежуточные stream наружу не отдает.
|
||||
|
||||
Для embedding создается одна ORT session. Sherpa-onnx передает заданное число и
|
||||
в `intra_op_num_threads`, и в `inter_op_num_threads`
|
||||
([настройка session](https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx/blob/v1.13.5/sherpa-onnx/csrc/session.cc)).
|
||||
ORT по умолчанию исполняет граф последовательно; `inter_op` начинает
|
||||
распараллеливать узлы только при `ORT_PARALLEL`, тогда как `intra_op`
|
||||
распараллеливает оператор
|
||||
([официальная документация ORT](https://onnxruntime.ai/docs/performance/tune-performance/threading.html)).
|
||||
Значит, в текущем CPU-пути основная ручка - `intra_op`.
|
||||
|
||||
## Контракты трех графов
|
||||
|
||||
| Модель | Вход и выход официального экспорта | Следствие для batch |
|
||||
|---|---|---|
|
||||
| WeSpeaker ResNet34 LM | Один `float32`-вход `[B, T, 80]`, один выход `[B, D]`. Скрипт, которым sherpa-onnx добавляет метаданные, проверяет символические `B`, `T`, размерность 80 и единственный выход. Метаданные включают `framework=wespeaker`, `sample_rate`, `output_dim`, `normalize_samples=0` ([проверка sherpa-onnx](https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx/blob/v1.13.5/scripts/wespeaker/add_meta_data.py), [экспорт WeSpeaker](https://github.com/wenet-e2e/wespeaker/blob/master/wespeaker/bin/export_onnx.py)). | Равные `T` можно сложить по `B`. Длины или маску граф не принимает; дополнение участвует в pooling и меняет эмбеддинг. |
|
||||
| CAMPPlus zh/en | Экспорт создает `float32`-вход `[N, T, 80]`, метаданные `framework=3d-speaker`, `output_dim`, `normalize_samples=1`, `feature_normalize_type=global-mean` ([скрипт sherpa-onnx](https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx/blob/v1.13.5/scripts/3dspeaker/export-onnx.py)). | В скрипте есть ошибка: выход называется `embedding`, а dynamic axis задан для `embeddings`. Поэтому динамичность оси выхода файла из выпуска по исходнику не доказана. Upstream подтверждает лишь, что batch равной длины *должен* работать; для разных длин нужна маска ([ответ разработчика](https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx/issues/780)). |
|
||||
| NeMo TitaNet small | Два входа: `float32 [N, C, T]` и `int64 [N]` с длинами; embedding имеет форму `[N, D]` ([контракт C++-обертки](https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx/blob/v1.13.5/sherpa-onnx/csrc/speaker-embedding-extractor-nemo-model.h)). Метаданные содержат `framework=nemo`, `output_dim`, `feat_dim`, sample rate, параметры окна и нормализации ([экспорт](https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx/blob/v1.13.5/scripts/nemo/speaker-verification/export-onnx.py)). | Граф имеет нужный контракт для batch переменной длины с дополнением. Но sherpa-onnx создает обе входные формы с `N=1` и возвращает только первую строку ([реализация](https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx/blob/v1.13.5/sherpa-onnx/csrc/speaker-embedding-extractor-nemo-impl.h)). |
|
||||
|
||||
WeSpeaker ResNet34 состоит из Conv2d-блоков и statistics pooling
|
||||
([исходник WeSpeaker](https://github.com/wenet-e2e/wespeaker/blob/master/wespeaker/models/resnet.py));
|
||||
CAMPPlus сочетает Conv2d, TDNN/Conv1d и statistics pooling
|
||||
([исходник 3D-Speaker](https://github.com/modelscope/3D-Speaker/blob/main/speakerlab/models/campplus/DTDNN.py));
|
||||
TitaNet использует depth-wise separable Conv1d, squeeze-and-excitation и
|
||||
attention statistics pooling
|
||||
([документация NeMo](https://docs.nvidia.com/nemo-framework/user-guide/25.02/nemotoolkit/asr/speaker_recognition/models.html)).
|
||||
Этого недостаточно, чтобы утверждать: каждый оператор будет квантизован и
|
||||
ускорен.
|
||||
|
||||
В [официальном выпуске speaker-recognition models](https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx/releases/tag/speaker-recongition-models)
|
||||
есть только FP32-файлы WeSpeaker, CAMPPlus и TitaNet; готовых INT8 embedding
|
||||
assets нет. Статический INT8 здесь означает собственный производный артефакт с
|
||||
отдельной проверкой лицензии, метаданных и качества.
|
||||
|
||||
## Оценка способов ускорения
|
||||
|
||||
| Способ | Техническая доступность | Вердикт |
|
||||
|---|---|---|
|
||||
| Настоящий batch | Граф WeSpeaker поддерживает равные длины; CAMPPlus требует прямой проверки файла из выпуска; TitaNet поддерживает разные длины через второй вход. Sherpa-onnx для всех трех жестко формирует `N=1` и не имеет batch API. | Прототипировать только TitaNet и только условно для режима с известным числом говорящих. Для WeSpeaker/CAMPPlus без маски возможны лишь группы с одинаковым `T`; ожидаемая наполняемость неизвестна. |
|
||||
| Несколько stream, одна session | Stream независимы, `Compute` использует локальные тензоры, а ORT разрешает нескольким потокам одновременно вызывать `Run` одной session ([архитектура ORT](https://onnxruntime.ai/docs/reference/high-level-design.html), [контракт 1.28.0](https://github.com/microsoft/onnxruntime/blob/v1.28.0/onnxruntime/core/session/inference_session.h)). Текущий цикл sherpa-onnx этого не делает. | Достойно узкого прототипа на WeSpeaker. У одной session общий intra-op pool; нужно сравнить внутренний и внешний параллелизм. Полный pool для каждого worker не нужен. |
|
||||
| Несколько session | Можно создать несколько extractor, но каждая session получает собственные пулы потоков и арены памяти. ORT прямо отмечает эти накладные расходы для двух session ([ответ сопровождающего](https://github.com/microsoft/onnxruntime/issues/11628)). | Не брать как самостоятельный кандидат. Допустима одна контрольная ячейка против shared-session, чтобы подтвердить отказ по реальному времени и RSS. |
|
||||
| Статический INT8 | ORT предоставляет `quantize_static`, использует calibration data и рекомендует static quantization для CNN. Для CPU первым выбором служит S8S8 QDQ; квантизация может ухудшить точность и даже скорость ([официальное руководство](https://onnxruntime.ai/docs/performance/model-optimizations/quantization.html)). | Главный кандидат для действующего WeSpeaker. CAMPPlus и TitaNet квантизовать только после продуктового решения использовать соответствующую модель. |
|
||||
|
||||
Batch сокращает число `Session::Run` и может лучше загрузить SIMD, но число
|
||||
эмбеддингов и основная модельная арифметика сохраняются; padding может даже
|
||||
добавить работу. Несколько stream или session лишь перекрывают независимые
|
||||
вызовы. Только INT8 меняет арифметику и объем движения весов. Увеличение шага
|
||||
окна или отказ от части эмбеддингов действительно сокращают работу. Их нужно
|
||||
рассматривать в отдельном исследовании шага окна.
|
||||
|
||||
## ISA, oversubscription и память
|
||||
|
||||
AVX2, VNNI и AVX-512 служат уровнями runtime dispatch одного формата модели.
|
||||
MLAS в ORT 1.28.0 проверяет CPUID во время запуска и выбирает отдельные AVX2,
|
||||
AVX-VNNI, AVX-512 и
|
||||
AVX512-VNNI kernels
|
||||
([runtime dispatch](https://github.com/microsoft/onnxruntime/blob/v1.28.0/onnxruntime/core/mlas/lib/platform.cpp)).
|
||||
Один QDQ-граф поэтому нужно измерять на разных CPU. Отдельная сборка под каждый
|
||||
из них не нужна.
|
||||
|
||||
Официальное руководство ORT предупреждает:
|
||||
|
||||
- на AVX2 и AVX-512 без VNNI путь U8S8 использует `VPMADDUBSW` и может дать
|
||||
saturation; при потере точности предусмотрены `reduce_range` или U8U8;
|
||||
- на x86 с VNNI этой проблемы нет, а INT8 обычно выигрывает больше;
|
||||
- на старом CPU без подходящих инструкций quantize/dequantize overhead способен
|
||||
сделать модель медленнее
|
||||
([разделы Data type selection и FAQ](https://onnxruntime.ai/docs/performance/model-optimizations/quantization.html)).
|
||||
|
||||
Доступный Core i7-6820HQ официально заявляет только SSE4.1/4.2 и AVX2
|
||||
([Intel ARK](https://www.intel.com/content/www/us/en/products/sku/88970/intel-core-i76820hq-processor-8m-cache-up-to-3-60-ghz/specifications.html)).
|
||||
Современный класс должен выбираться по фактическим CPUID-флагам. Надписи
|
||||
"11-е поколение" недостаточно: минимум нужен `avx512_vnni` или `avx_vnni`. Для доступного
|
||||
Zen 4 AMD документирует AVX-512 и AVX512_VNNI как путь ускоренного integer GEMM
|
||||
([AMD AOCL](https://docs.amd.com/r/en-US/68552-AOCL-api-guide/Hardware-Utilization)).
|
||||
|
||||
В параллельном прототипе нужно измерять RSS. Уже последовательный тест показал,
|
||||
что TitaNet требует примерно на 147–149 МиБ больше RSS, чем WeSpeaker, а FP32
|
||||
WeSpeaker на старом Intel использовал в среднем 6,84 логического ядра из восьми
|
||||
([локальный benchmark](../benchmarks/2026-08-30-lightweight-diarization-cpu.md)).
|
||||
Конкурентные `Run` одной session делят общий intra-op pool, но все равно
|
||||
конкурируют за его очереди и добавляют вызывающие потоки. Несколько session уже
|
||||
создают отдельные пулы и дополнительно размножают арены и подготовленные веса.
|
||||
Точный рост не следует считать линейным - его нужно измерить.
|
||||
|
||||
## Что остается неизвестным
|
||||
|
||||
- Реальный процент Conv/MatMul, который ORT сможет перевести в INT8, и выигрыш
|
||||
каждого графа на двух ISA-классах.
|
||||
- Сохранятся ли обязательные пользовательские метаданные после квантизации; без
|
||||
`framework`, `output_dim` и параметров обработки признаков sherpa-onnx модель
|
||||
не загрузит.
|
||||
- Точность статического INT8 после калибровки и необходимость исключить отдельные
|
||||
узлы через quantization debugging.
|
||||
- Фактическая batch-форма выхода CAMPPlus release asset из-за ошибки в экспортном
|
||||
скрипте.
|
||||
- Распределение `T` у пар "окно, локальный говорящий". Без него нельзя оценить
|
||||
полезность exact-length buckets для WeSpeaker/CAMPPlus.
|
||||
- Выигрыш shared-session concurrency после ограничения общего числа потоков,
|
||||
его пиковый RSS и стабильность повторных конкурентных вызовов TitaNet.
|
||||
|
||||
## Рекомендация и минимальная граница прототипа
|
||||
|
||||
### 1. INT8 WeSpeaker - первый кандидат
|
||||
|
||||
На отдельном стенде, не меняя загрузчик проекта:
|
||||
|
||||
- выполнить `quant_pre_process`, затем `quantize_static` в S8S8 QDQ;
|
||||
- проверить opset, вход/выход, все пользовательские метаданные и загрузку через
|
||||
`SpeakerEmbeddingExtractor`;
|
||||
- сравнить FP32 и INT8 по реальному времени embedding-стадии, процессорному
|
||||
времени, пиковому RSS и
|
||||
расстоянию между эмбеддингами;
|
||||
- только после технического выигрыша повторить действующие проверки числа
|
||||
голосовых кластеров, purity и слов без говорящего.
|
||||
|
||||
U8U8 или `reduce_range` добавлять лишь при подтвержденной потере точности на
|
||||
AVX2. В первую матрицу эти варианты не входят.
|
||||
|
||||
### 2. Shared-session streams - второй кандидат
|
||||
|
||||
Изолированный стенд или минимальная upstream-поправка должен сохранить одну
|
||||
модель и одну ORT session, подготовить независимые stream и сравнить:
|
||||
|
||||
```text
|
||||
outer workers / shared intra-op pool: 1 / P, 2 / P, P / 1
|
||||
inter-op threads: 1
|
||||
```
|
||||
|
||||
Здесь `P` - число физических ядер. Первая ячейка показывает текущий внутренний
|
||||
параллелизм, вторая проверяет конкурентные `Run` на общем pool, третья переносит
|
||||
параллелизм наружу и не создает intra-op pool. Измерять нужно полный набор
|
||||
независимых embedding-вызовов. Latency одного удачного stream для решения
|
||||
недостаточно. Отдельные session оставить одной отрицательной контрольной ячейкой
|
||||
`P workers / 1 thread`.
|
||||
|
||||
### 3. Batch TitaNet - условный кандидат
|
||||
|
||||
Если отдельное решение разрешит TitaNet для режима с известным числом
|
||||
говорящих, прямой ORT-стенд должен сначала доказать на размерах batch `1 / 4`,
|
||||
что batch переменной длины с дополнением и `x_lens` дает те же эмбеддинги в
|
||||
заданном допуске, что и последовательные вызовы. Затем измерить пропускную
|
||||
способность и RSS. До этого менять
|
||||
sherpa-onnx API ради TitaNet преждевременно. CAMPPlus и batch без mask в эту
|
||||
границу не входят.
|
||||
|
||||
Минимальная CPU-матрица для обоих непосредственных кандидатов:
|
||||
|
||||
| Класс | Конкретный доступный ориентир | Зачем |
|
||||
|---|---|---|
|
||||
| AVX2, без VNNI/AVX-512 | Intel Core i7-6820HQ, 4C/8T | Проверить нижнюю границу INT8 и конкуренцию на старом CPU. |
|
||||
| VNNI + AVX-512 | AMD Ryzen 7 8845H из предыдущих замеров, с обязательной фиксацией `lscpu`/CPUID | Проверить специализированный INT8 kernel и масштабирование на 8C/16T. |
|
||||
|
||||
Фактический целевой Core i5 11-го поколения добавить как приемочную машину,
|
||||
когда он появится; перед запуском записать точную модель и CPUID. Двух машин
|
||||
достаточно, чтобы решить судьбу кандидата на двух ISA-классах. Переносить
|
||||
полученный коэффициент ускорения на весь x86 нельзя.
|
||||
Reference in new issue
Block a user