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文檔簡介
演講人:付俊偉胡寧馨,
英特爾首席工程師,
W3C
Web
Neural
Network
(WebNN)
標(biāo)準(zhǔn)的起草和主
要編輯者,
Chromium
committer
and
Chromium
WebNN
組件的主要擁有者張敏,
IntelWebNN
團(tuán)隊(duì)的技術(shù)經(jīng)理,
Chromium
and
ONNX
Runtime
WebNN
EP
的開發(fā)者,WebNN
developer
preview的作者付俊偉,
英特爾高級(jí)軟件工程師,
Chromium
committer
and
Chromium
WebNN的
基礎(chǔ)架構(gòu)設(shè)計(jì)和Chromium
Shape
Detection
API
主要開發(fā)者
03
如何使用WebNN
02
WebNN的架構(gòu)設(shè)計(jì)
04
WebNN的性能對比
01
WebNN出現(xiàn)的背景目
錄WebNN
ExecutionProviderofONNX
RuntimeWebwithGPUaccelerationfrom
DirectML.
Runningon
Intel?CoreUltra7
processor
155Hwith
integratedArcGPU.https://microsoft.github.io/webnn-developer-preview/WebNNOperationmatMulgathersigmoidsoftmaxDirectMLGEMMGATHERLOGISTICSOFTMAXTFLiteBATH_MATMULGATHERACTIVATION_SIGMOIDACTIVATION_SOFTMAXCoreMLmatmulgather_along_axissigmoidsoftmaxStableDiffusioni
Image
DecoderImageGenerationText
EncoderAcat
under
the
snowUnetStep1UnetStep4UnetStep2UnetStep3框架WebAPIAPIextensionsWebGPUWebNNWeb引擎Web
Browser(e.g.,Chrome/Edge)JavaScriptRuntime(e.g.,
Electron/Node.js)運(yùn)用場景系統(tǒng)MLAPIs硬件Transformers.jsTensorFlow.jsMediaPipeWebONNXRuntime
WebWebAssemblyBackground
SegmentationGPUNPUImageClassificationCPUNoiseSuppressionOtherML
OSAPIsNatural
LanguageObject
DetectionWindowsStudio
EffectsTFLiteCoreMLDirectMLComputational
Graph(Web)
inputoutput
WebNN
為Web帶來了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)一抽象CompiledGraph
(Native)device
type:
cpu/gpu/npupowerpreference:high-perf/low-powerOutputBuffers
(CPU/GPU)InputBuffers
(CPU/GPU)MLGraphMLContextMLGraphBuildertmptmpWebNN
API
二
Other
Web
APIFused
conv2doutputbiasfilterinput↓
createbuild
↓compute
Dataflow
Call
flowcompileconv2daddreluRendererProcessGPU/Utility
ProcessApps/FrameworksNativeMLAPIsOS
DriversHardwareWeb
ApplicationWebNNMojo
ClientWebNNMojo
ServerJS
ML
FrameworksMLGraphBuilderMLGraphMLContext
↓
BNNS/MPSDirectMLMCDMDirectMLBackendCoreMLCoreMLBackendTFLiteBackendTFLiteXNNPACK/
DelegateNPUCPUGPUmacOS
WindowsAndroid/ChromeOS/LinuxChromiumIPCWasmKernelsinputWebNN
GraphIntermediateWasmKernelsBrowserswithWebNN
supportWeb
ApplicationTensorFlowLiteWebONNXRuntime
WebNPUGPUCPUNative
CPUKernelsNativeNPUKernelsNative
GPUKernels
母
ONNX
1.18
release
WasmKernelsWebGL
KernelsWebGPU
KernelsWebNN
GraphPost-ProcessingConv2dMatMulTensorF2Pre-processingIntegrationStatusPrototype
Availableintermediateintermediateweightsweightsbiasweb
Assemblybackend
web
NN
backendWebNN
ExecutionProviderofONNX
RuntimeWebwithGPUaccelerationfrom
DirectML.
Runningon
Intel?CoreUltra7
processor
155Hwith
integratedArcGPU.https://microsoft.github.io/webnn-developer-preview/VanillaJS(plainJavaScript)useofWebNNAPI,with
NPUaccelerationfrom
DirectML.Runningon
Intel?CoreUltra7
processor
155Hwith
integrated
Intel?AI
Boost
NPU.4.4.53.03.1
3.31.2
3.03.23.03.23.03.12.
.03.12.
.03.12.8
2.93.12.92.52.52.72.32.21.81.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.01.0The
average
performanceof
listed
15
models
onwebNN
Oncpu
isabout
93%of
nativeXNN
packMediaPipeModelsInferencePerformance(Normalized
/HigherisBetter)100.0%90.0%
80.0%
70.0%
60.0%
50.0%
40.0%
30.0%
20.0%
10.0%
0.0%?Browser:
Chrome
Canary
118.0.5943.0?DUT:Dell/Linux/i7-1260P,
singlep-core?Workloads:
MediaPipe
solutionmodels
(FP32,batch=1)
WebNNXNNPackNative
XNNPackWebNNvsNative5.04.5
4.03.53.02.5
2.0
1.5
1.0
0.5
0.0WebNNvs.
Nat
ive
RatioInferenceSpeedup3.2
3.3
WasmSIMD?CPU:Intel(R)Core(TM)Ultra7
155H
3.80
GHz?
GPU:
Intel(R)
Arc(TM)
Graphics
WebNN
GPU
Native
DirectML
WebNN
GPU
vs.
Native
DirectML?GPUDriver:3512weoNN
Direct
ML
is
about83%
of
native
DML
On87.9
87.3
87.4
88.882.6
82.471.4100001000100101120.0100.080.060.040.020.00.095.089.5
87.676.5?
Browser:Chrome
Canary126.0.6459.0?
OS:Windows11Pro23H2?
DUT:
Asus
Zenbook88.178.672.0
71.591.4
93.286.779.0WebNN
DirectMLvs.
Native
DirectMLInferenceT
ime(ms)(Logscale)95.673.0Percentage(%)91.585.381.575.881.586.1%73.4%62.7%?
Browser:Chrome
Canary126.0.6459.0?
OS:Windows11Pro23H2?
DUT:
Asus
Zenbook?CPU:Intel(R)Core(TM)Ultra7
155H
3.80
GHz?
NPU:Intel(R)AI
Boost?
NPU
Driver:381The
averageperformance
oflisted
4models
onWebNNDirectMLis
about
80%
of
native
DML
onMTL
NPUMobileNetV2SqueezeNet
1.0ResNet50v1EffiecientNet
Lite4 WebNN
DirectML
NPUNative
NPUWebNN
NPUvs
Native100.0%90.0%80.0%
70.0%
60.0%
50.0%
40.0%
30.0%
20.0%
10.0%
0.0%8.007.006.005.004.003.002.001.000.00WebNNDirectMLvs
Nativeon
MTLNPUWebNNvs
Nat
ive
(%)InferenceT
ime
(ms)95.8%SpeechtoText
PoC
Demofor
KhanAcademy
Khanmigo.WebNN
ExecutionProviderofONNX
RuntimeWebwith
NPUaccelerationfrom
DirectML.
Runningon
Intel?CoreUltra7
processor
155Hwith
integrated
Intel?AI
Boost
NPU.?
在Microsoft
Edge
和
chrome
開發(fā)版本上試用
weoNN?
打開about://flags
網(wǎng)址
和
搜索Enables
web
NN
APPI"
、
weoNN
?
web
NN
標(biāo)
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