Fast Reduce and Mean in TensorFlow Lite

Posted by Alan Kelly, Software Engineer

, , , operators. These common operators replace one or more dimensions of a multi-dimensional tensor with a scalar. Sum, Product, Min, Max, Bitwise And, Bitwise Or and Mean variants of reduce are available. Reduce is now fast for all possible inputs.

Benchmark for Reduce Prod on Google Pixel 6 Pro Cortex A55 (small core). Input tensor is 4D of shape [32, 256, 5, 128] reduced over axis [1, 3], Output is a 2D tensor of shape [32, 5].

Of all 8 permutations, only two 3D permutations remain after we re-visualize the input tensor. For any number of dimensions, there are only two possible reduction permutations: the rows or the columns. All other ones simplify to a lower dimension. This is the trick to an efficient and simple reduction operator as we no longer need to calculate input and output tensor indices and our memory access patterns are much more cache friendly. This also allows the compiler to auto-vectorize the integer reductions. The compiler won’t auto-vectorize floats as float addition is not commutative. You can see the code which removes redundant axes . Changing how we visualize tensors is a powerful code simplification and optimization technique which is used by many TensorFlow Lite operators. Next steps We are always working on adding new operators and speeding up existing ones. We’d love to hear about models of yours which have benefited from this work. Get in touch via the TensorFlow Forum. 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