Dmitry Dementiev
2fc777fdee
- Зачем: - Конкретный Core i5 ошибочно стал обязательной приемочной машиной при разнородном парке пользователей. - Что: - CPU-дефолт отделен от воспроизводимых Intel и AMD baseline. - README, backlog и исследование приведены к единой терминологии. - Проверка: - `git diff --check`.
222 lines
23 KiB
Markdown
222 lines
23 KiB
Markdown
# 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. Три официальных release asset
|
||
прочитаны потоком без сохранения на диск: WeSpeaker ResNet34 LM, CAMPPlus en и
|
||
TitaNet small. Их входы, выходы и метаданные разобраны через ORT 1.28.0; для
|
||
каждого выполнен CPU smoke-test с batch size 2.
|
||
|
||
## 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 | Release asset имеет один `float32`-вход `[B, T, 80]` и выход `[B, 256]` ([asset](https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx/releases/download/speaker-recongition-models/wespeaker_en_voxceleb_resnet34_LM.onnx)). 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 en | Release asset имеет `float32`-вход `[N, T, 80]` и выход с динамической первой осью `[*, 512]` ([asset](https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx/releases/download/speaker-recongition-models/3dspeaker_speech_campplus_sv_en_voxceleb_16k.onnx)). Метаданные: `framework=3d-speaker`, `output_dim=512`, `normalize_samples=1`, `feature_normalize_type=global-mean` ([экспорт sherpa-onnx](https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx/blob/v1.13.5/scripts/3dspeaker/export-onnx.py)). | Несмотря на опечатку экспортного скрипта (`embedding`/`embeddings`), release asset принимает batch равной длины и возвращает все строки. Для разных длин граф по-прежнему не принимает маску или длины. |
|
||
| NeMo TitaNet small | Release asset имеет входы `float32 [N, 80, T]` и `int64 [N]`; выходы — logits `[N, 16681]` и embedding `[N, 192]` ([asset](https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx/releases/download/speaker-recongition-models/nemo_en_titanet_small.onnx), [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 принимает batch и вектор длин. 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)). |
|
||
|
||
Smoke-test с синтетическими `float32`-признаками и одним intra-op thread дал
|
||
для WeSpeaker `(2, 256)`, для CAMPPlus `(2, 512)` и для TitaNet `(2, 192)`.
|
||
У WeSpeaker и CAMPPlus результат batch size 2 совпал с конкатенацией двух
|
||
последовательных `Run` (`max_abs_diff=0`). У TitaNet элемент длиной 100 кадров
|
||
также совпал, но элемент длиной 80, дополненный до 100 кадров, отличался от
|
||
отдельного непаддированного вызова (`max_abs_diff=0,0269`). Это не тест качества
|
||
на голосе, а подтверждение, что допустимый порог для variable-length batch нужно
|
||
определить в прототипе, а не считать эквивалентность гарантированной контрактом.
|
||
|
||
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 | Release-графы WeSpeaker и CAMPPlus поддерживают batch равной длины; TitaNet принимает batch и второй вход с длинами. 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 по умолчанию каждая session получает собственный intra-op pool и CPU arena. ORT отдельно предлагает общий pool против конкуренции session pools и общий allocator против роста памяти ([thread management](https://onnxruntime.ai/docs/performance/tune-performance/threading.html), [C API guide](https://onnxruntime.ai/docs/get-started/with-c.html#share-allocator-s-between-sessions)). | 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:
|
||
|
||
- S8S8 QDQ остается первым выбором CPU. Если он дает значимую потерю
|
||
точности, ORT советует проверить U8U8;
|
||
- отдельный путь U8S8 на AVX2 и AVX-512 без VNNI использует `VPMADDUBSW` и
|
||
может дать saturation; если до него дойдет матрица, этот риск снижают
|
||
`reduce_range` или переход на 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.
|
||
- 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.
|
||
|
||
При значительной потере точности S8S8 проверить U8U8. Отдельный U8S8 с
|
||
`reduce_range` в первую матрицу не входит.
|
||
|
||
### 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 доступная CPU-матрица для обоих непосредственных кандидатов:
|
||
|
||
| Класс | Конкретный доступный ориентир | Зачем |
|
||
|---|---|---|
|
||
| Консервативный x86 baseline: AVX2, без VNNI/AVX-512 | Intel Core i7-6820HQ, 4C/8T | Проверить нижнюю границу INT8 и конкуренцию на старом CPU. |
|
||
| Современный x86 baseline: VNNI + AVX-512 | AMD Ryzen 7 8845H из предыдущих замеров, с обязательной фиксацией `lscpu`/CPUID | Проверить специализированный INT8 kernel и масштабирование на 8C/16T. |
|
||
|
||
Эти две машины доступны для воспроизводимых прогонов; ни одна из них не является
|
||
целевым SKU проекта. Ноутбук с Intel Core i5 11-го поколения - лишь пример
|
||
распространенного пользовательского класса и не обязательная приемочная машина.
|
||
Для первого отбора кандидата двух ориентиров достаточно; на любой дополнительной
|
||
машине нужно записывать точную модель и CPUID. Переносить полученный коэффициент
|
||
ускорения на весь x86 нельзя.
|