随着transformer模型在各个领域大杀四方，包括我常接触的检测，追踪，语音识别等各种领域都取得了远超先辈的成就，因此，开始有越来越多的厂商讨论如何将transformer模型部署起来，但是我们都知道，由于transformer中有大量的matmul等操作，致使其计算量远超普通的cnn网络，给部署带来困难（这部分后面再说）。
综上考虑，我们大致介绍一下部署方面的点
Transformer模型部署方式
目前大家框架各种各样，据我了解总结下来大致分为这么几种：
1. mnn等
这种方式看到一篇写的不错也比较详细的文章：
记录使用 Swin Transformer主干网络去实现分类，并转化NCNN、TNN、MNN模型以及部署 但是这种方式更多的比较常用于手机等arm端，对于很多比如fpga，npu等嵌入式场景支持比较少（只是比较少，不是不支持奥）
2. TurboTransformers
同样是腾讯开源的一款非常不错的工具，本人已经亲测了，各方面都还不错。
怎么说呢，turbotransformers可以说是一个专为transformer定制化的工具，我们都知道mnn这些工具都是首先把encoder转成matmul，softmax等一个个算子的组合，然后再顺序执行。
而turbotransformers可以简单理解为把整个encoder或者decoder等看成一整个算子（你可以简单这么理解哈哈），内部使用指令集及存取优化等对这个算子进行优化，这样就消除了算子与算子之间的延迟
说到这里就不得不说，TVM还是真的一个天才的想法，基本你看到这些turbotransformers都可以看成是autotvm的初始手工设计学习样本，但是他可以从中学习后碰到类似的自己推理出最优组合，或许图中这几个直接组合并不是最优呢，对吧
3. TVM
这种方式我还没试过，等实测与mnn的performance对比后再来补上
4. onnxruntime
下面介绍一个我当前正在使用的工具onnxruntime，当时之所以选择ort原因也比较简单，因为大部分框架都会选择onnx作为中间键，比如首先将torch等模型转到onnx后，再统一接到后端生成寄存器列表或者调用后端接口，那么既然我使用了onnx，就理所当然的去看了下对onnx支持最好的ort
使用ort有这么几个好处：
- 基本不会存在说一个onnx模型拿过来某些层不支持导致跑不起来这种说法，除非你有customer op
- 同样对于transformer有优化，onnxruntime-tools除了流程优化外，还会将其转成fp16以提升推理速度（众所周知，fp16精度与fp32基本相同）
- ort对于异构支持的还是比较好的，可以调用的硬件也就是providers非常多，arm，gpu，npu等等都支持，甚至可以接tvm，这样可以将ort当作callback实现器配合npu等使用可以省去许多工作量
performance对比
正在整合，计划半个月内完成
