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雷鋒網 AI 開發者：2019 年 11 月 19 日，小米開發者大會（MIDC，MI Developer Conference）在北京舉行，1 場主論壇+12 場分論壇，將呈現 AIoT+5G 等主題為「智能新時代」的多個領域最新技術；同時，這也是一場開源盛會。
大會現場，小米集團副總裁、技術委員會主席崔寶秋不僅正式發布了支持更豐富的異構計算算子、降低跨設備運行性能損失的自研移動端深度學習框架 MACE 0.12.0 升級版；也發布了小米自用 NLP 技術 MiNLP 1.2；還宣布了 Pegasus 1.12 已在 GitHub 上線的消息。因此，雷鋒網 AI 開發者將開源內容整理編輯如下。
據了解，MACE 是專門為移動設備優化的深度學習模型預測框架，MACE 提供工具和文檔，幫助用戶將深度學習模型部署到移動電話、平板電腦、個人電腦和物聯網設備上。
通過這一框架，小米可在移動端布局各類深度學習應用和算法，包括計算機視覺、語音識別等。據小米不完全統計，MACE 每天被調用 5000 萬次。
MACE 從設計之初，便針對移動設備的特點進行了專門的優化，例如：
速度 在框架底層，針對 ARM CPU 進行了 NEON 指令級優化，針對移動端 GPU，實現了高效的 OpenCL 內核代碼。針對高通 DSP，集成了 nnlib 計算庫進行 HVX 加速。同時在算法層面，采用 Winograd 算法對卷積進行加速，從而契合在移動端進行計算的模型整體所需的預測延遲高要求。
功耗 框架針對 ARM 處理器的 big.LITTLE 架構，提供了高性能，低功耗等多種組合配置。針對 Adreno GPU，提供了不同的功耗性能選項，使得開發者能夠對性能和功耗進行靈活的調整，從而解決移動端對功耗非常敏感這一問題。
系統響應 對于 GPU 計算模式，框架底層對 OpenCL 內核自適應的進行分拆調度，保證 GPU 渲染任務能夠更好的進行搶占調度，從而保證系統的流暢度。
內存占用 通過對模型的算子進行依賴分析，引入內存復用技術，大大減少內存的占用。
更多詳細可參考《小米開源自研移動端深度學習框架MACE》：
MACE 計算框架的整體結構
而現在，MACE 支持的應用場景大大增多，包括：AI 單攝、圖片風格化、場景識別、圖像超分辨率、翻譯以及語音等。它針對移動芯片特性進行了大量優化，目前在小米手機上的人像模式、場景識別功能中已廣泛應用。
用 MACE Model Zoo 中的 fast style transfer 模型在手機端生成的風格化圖片
這次的升級，MACE 0.12.0 主要從以下四個方面入手，使其在實際應用中有了更大優勢：
更豐富的異構計算算子
降低跨設備運行性能損失
新增 Kaldi 語音識別算子支持
新增 CMake 支持
其中，框架已支持的語音識別系統 Kaldi 是由 Daniel Povey（日前剛出任小米集團語音首席科學家）主導開發的開源語音識別系統，在眾多語音識別測試和應用中有廣泛的使用。
據介紹，MACE 已經支持大部分 Kaldi 系統內組件，以及 ONNX 形式的的 Kaldi 模型。此外，項目還提供了 Kaldi-onnx 轉換工具。
值得注意的是，小米也在大會上公布了 MACE 近期（未來一兩個月）的規劃：
一是即將開源 MACE-Kit（人臉檢測、人臉識別、語音識別、目標檢測端到端 SDK）；
二是新增微控制器支持（全面支持手機與 IoT 設備超低功耗推理場景）；
崔寶秋也表示，在未來小米將繼續加大在 Kaldi 上的投入，幫助打造一個國際化的開源社區，進一步引領開源的語音識別技術。
Github 地址：
https://github.com/XiaoMi/mace
文檔地址：
https://mace.readthedocs.io/en/latest/
MACE Model Zoo 項目地址:
MiNLP 1.2
今年年初，小米 MiNLP1.0 正式發布，該平臺是小米基于聲學自主深耕平臺，在小米開發者大會上，崔寶秋表示小米 MiNLP 平臺每天調用次數達到 60 億次，然后正式發布 MiNLP 1.2。
新版 MiNLP 1.2 平臺相較之前主要有兩個重大更新：
調用模式從本地調用到支持云端、本地、移動端三端調用；
分析功能從詞法分析拓展到句法和語義分析；
另外，新版平臺也可以吸收和集成當前的前沿進展，并進行技術創新；同時，新版平臺所支持的業務也進行了全面拓展，目前可支持公司的多項業務。
Pegasus 1.12
Pegasus 是一個分布式 Key-Value 存儲系統，最初是用于彌補 HBase 在可用性和性能上的不足。
Pegasus 系統的 Server 端完全采用 C++ 語言開發，從而避免了使用 Java 所帶來的 GC 影響和虛擬機開銷；同時，它也使用了 PacificA 協議支持強一致性，使用了 RocksDB 作為單機存儲引擎。由于不依賴外部文件系統，Pegasus 的 IO 路徑更短，延遲通常更加穩定可控。
模型設計上，Pegasus 則采用了哈希分片進行數據的拆分，分片（Partition）是系統內部數據遷移的最小單元，每一分片內的數據有序存儲，各個分片之間數據隔離，每個分片對應一個單獨的 RocksDB 實例。
它也可看做是 HBase 和 Redis 的結合體，保證了高的可用度，也具有好的伸縮性。如果業務對性能的要求不是太高（譬如 P99 要求在 1 毫秒以內），那么 Pegasus 將是個不錯的選擇。
對于升級后的 Pegasus 1.12，其性能變化主要有三點，包括：
提供 HTTP 接口，以獲取集群元信息；
提供更好的多租戶支持能力；
支持接入 Prometheus 監控系統；
目前，Pegasus 1.12 則在提供一系列豐富的功能支持，如：快照冷備份、表的軟刪除、表級寫限流等的基礎上，有了更完善的高可用、高性能、強一致、易伸縮等性能。
Pegasus 1.12 Github 地址：
https://github.com/XiaoMi/pegasus
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