ପରିଚୟ
ସ୍ମାର୍ଟଫୋନ୍, ସ୍ମାର୍ଟ ହୋମ୍ ଡିଭାଇସ୍ ଏବଂ ସ୍ୱୟଂଶାସିତ ଯାନ ପରି ଧାର ଉପକରଣଗୁଡ଼ିକର ବିସ୍ତାର, ଏହି ଉପକରଣଗୁଡ଼ିକରେ ଦକ୍ଷ AI ମଡେଲ୍ ନିୟୋଜନ ପାଇଁ ଏକ ଗୁରୁତ୍ need ପୂର୍ଣ୍ଣ ଆବଶ୍ୟକତା ସୃଷ୍ଟି କରିଛି | ପାରମ୍ପାରିକ AI ମଡେଲ୍ ନିୟୋଜନ ପଦ୍ଧତିଗୁଡ଼ିକ ପ୍ରାୟତ cloud କ୍ଲାଉଡ୍ ଆଧାରିତ ଭିତ୍ତିଭୂମି ଉପରେ ନିର୍ଭର କରନ୍ତି, ଯାହା ବିଳମ୍ବତା, ସୁରକ୍ଷା ଚିନ୍ତା ଏବଂ ଉଚ୍ଚ ଶକ୍ତି ବ୍ୟବହାରକୁ ଉପସ୍ଥାପନ କରିପାରିବ | ଏହି ଆହ୍ address ାନଗୁଡିକର ସମାଧାନ ପାଇଁ, ହାର୍ଡୱେର୍-ସଫ୍ଟୱେର୍ କୋ-ଡିଜାଇନ୍ ଏକ ପ୍ରତିଜ୍ଞାକାରୀ ଆଭିମୁଖ୍ୟ ଭାବରେ ଉଭା ହୋଇଛି, ଯାହାକି AI ମଡେଲ୍ କାର୍ଯ୍ୟଦକ୍ଷତା, ଶକ୍ତି ବ୍ୟବହାର ଏବଂ ଧାର ଉପକରଣରେ ବିଳମ୍ବତାକୁ ଅପ୍ଟିମାଇଜ୍ କରିବାକୁ ସକ୍ଷମ କରେ |
AI, ଏଜ୍ କମ୍ପ୍ୟୁଟିଂ ଏବଂ କୋ-ଡିଜାଇନ୍ ର ଛକ |
ଏଜ୍ କମ୍ପ୍ୟୁଟିଙ୍ଗ୍ ଏକ କେନ୍ଦ୍ରୀଭୂତ କ୍ଲାଉଡ୍ କିମ୍ବା ଡାଟା ସେଣ୍ଟର୍ ଅପେକ୍ଷା ନେଟୱାର୍କର ଧାରରେ ତଥ୍ୟ ପ୍ରକ୍ରିୟାକରଣକୁ ସୂଚାଇଥାଏ | ଅନ୍ୟପକ୍ଷରେ, AI ମଡେଲଗୁଡିକ ବହୁ ପରିମାଣର ତଥ୍ୟ ପ୍ରକ୍ରିୟାକରଣ ଏବଂ ବିଶ୍ଳେଷଣ କରିବା ପାଇଁ ଗୁରୁତ୍ୱପୂର୍ଣ୍ଣ ଗଣନାକାରୀ ଉତ୍ସ ଆବଶ୍ୟକ କରେ | ଏଇ, ଏଜ୍ କମ୍ପ୍ୟୁଟିଂ, ଏବଂ କୋ-ଡିଜାଇନ୍ ର ଛକ, ହାର୍ଡୱେର୍ ଏବଂ ସଫ୍ଟୱେର୍ ଉପାଦାନଗୁଡ଼ିକର ମିଳିତ ଅପ୍ଟିମାଇଜେସନ୍ ସହିତ ଧାର ଉପକରଣଗୁଡ଼ିକରେ ଦକ୍ଷ AI ମଡେଲ୍ ନିୟୋଜନ ହାସଲ କରେ |
ହାର୍ଡୱେର୍-ସଫ୍ଟୱେର୍ କୋ-ଡିଜାଇନ୍ ର ଲାଭ |
ହାର୍ଡୱେର୍-ସଫ୍ଟୱେର୍ କୋ-ଡିଜାଇନ୍ ଅନେକ ସୁବିଧା ପ୍ରଦାନ କରେ, ଏଥିରେ ଅନ୍ତର୍ଭୁକ୍ତ:
- ** ଉନ୍ନତ କାର୍ଯ୍ୟଦକ୍ଷତା **: ହାର୍ଡୱେର୍ ଏବଂ ସଫ୍ଟୱେର୍ ଉପାଦାନଗୁଡ଼ିକୁ ଏକତ୍ର ଅପ୍ଟିମାଇଜ୍ କରି, ସହ-ଡିଜାଇନ୍ AI ମଡେଲ୍ ନିୟୋଜନରେ ଉଲ୍ଲେଖନୀୟ କାର୍ଯ୍ୟଦକ୍ଷତା ଉନ୍ନତି ଆଣିପାରେ |
- ** ବିଦ୍ୟୁତ୍ ଉପଯୋଗ ହ୍ରାସ **: ସହ-ଡିଜାଇନ୍ ସ୍ୱଳ୍ପ ଶକ୍ତି କାର୍ଯ୍ୟ ପାଇଁ ହାର୍ଡୱେର୍ ଏବଂ ସଫ୍ଟୱେର୍ ଉପାଦାନଗୁଡ଼ିକୁ ଅପ୍ଟିମାଇଜ୍ କରି ଶକ୍ତି ବ୍ୟବହାରକୁ ହ୍ରାସ କରିବାରେ ସାହାଯ୍ୟ କରିଥାଏ |
- ** ଲୋୟର ବିଳମ୍ବତା **: ସହ-ଡିଜାଇନ୍ ଦ୍ରୁତ ଡାଟା ପ୍ରକ୍ରିୟାକରଣ ଏବଂ ଯୋଗାଯୋଗ ପାଇଁ ହାର୍ଡୱେର୍ ଏବଂ ସଫ୍ଟୱେର୍ ଉପାଦାନଗୁଡ଼ିକୁ ଅପ୍ଟିମାଇଜ୍ କରି ବିଳମ୍ବତାକୁ ହ୍ରାସ କରିବାରେ ସାହାଯ୍ୟ କରିଥାଏ |
- ** ବର୍ଦ୍ଧିତ ନମନୀୟତା **: ସହ-ଡିଜାଇନ୍ ଅଧିକ ନମନୀୟ ଏବଂ ଅନୁକୂଳ AI ମଡେଲଗୁଡିକର ବିକାଶକୁ ସକ୍ଷମ କରିପାରିବ ଯାହା ବିଭିନ୍ନ ଧାର ଉପକରଣରେ ସହଜରେ ନିୟୋଜିତ ହୋଇପାରିବ |
ପ୍ରାକ୍ଟିକାଲ୍ ଫୋକସ୍: କୋଡ୍ ଉଦାହରଣ |
ଧାର ଉପକରଣଗୁଡ଼ିକରେ AI ମଡେଲ୍ ନିୟୋଜନ ପାଇଁ ହାର୍ଡୱେର୍-ସଫ୍ଟୱେର୍ କୋ-ଡିଜାଇନ୍ ର ଏକ ସରଳ ଉଦାହରଣକୁ ବିଚାର କରିବା | ଏକ ଲୋକପ୍ରିୟ ଧାର ଉପକରଣ, ରସପବେରୀ ପି ଉପରେ ଏକ ମ basic ଳିକ AI ମଡେଲ୍ ନିୟୋଜନ କରିବା ପାଇଁ ଆମେ ଲୋକପ୍ରିୟ ପାଇଥନ୍ ଲାଇବ୍ରେରୀ, ଟେନସର୍ଫ୍ଲୋ ବ୍ୟବହାର କରିବୁ |
`` ପାଇଥନ୍ | tf ଭାବରେ ଟେନସର୍ଫ୍ଲୋ ଆମଦାନୀ କରନ୍ତୁ | tensorflow.keras ଆମଦାନି ସ୍ତରରୁ |
AI ମଡେଲ୍ ସ୍ଥାପତ୍ୟକୁ ବ୍ୟାଖ୍ୟା କରନ୍ତୁ |
ମଡେଲ୍ = tf.keras.Sequential ([ layer.Conv2D (32, (3, 3), ଆକ୍ଟିଭେସନ୍ = 'relu', input_shape = (28, 28, 1)), layer.MaxPooling2D ((2, 2)), ସ୍ତରଗୁଡିକ | ଫ୍ଲାଟେନ୍ (), layer.Dense (64, activation = 'relu'), ସ୍ତରଗୁଡିକ | ଘନ (10, ସକ୍ରିୟତା = 'ସଫ୍ଟମାକ୍ସ') ])
ମଡେଲ୍ ସଂକଳନ କରନ୍ତୁ |
model.compile (optimizer = 'adam', loss = 'sparse_categorical_crossentropy', ମେଟ୍ରିକ୍ସ = ['ସଠିକତା'])
MNIST ଡାଟାସେଟ୍ ଲୋଡ୍ କରନ୍ତୁ |
(X_ ଟ୍ରେନ୍, y_ ଟ୍ରେନ୍), (X_ ଟେଷ୍ଟ, y_ ଟେଷ୍ଟ) = tf.keras.datasets.mnist.load_data ()
ଡାଟା ପ୍ରୋସେସ୍ କରନ୍ତୁ |
X_train = X_train.reshape (-1, 28, 28, 1) .astype ('float32') / 255.0 X_test = X_test.reshape (-1, 28, 28, 1) .astype ('float32') / 255.0
ମଡେଲ୍ ଟ୍ରେନ୍ କରନ୍ତୁ |
model.fit (X_train, y_train, epochs = 5, batch_size = 128)
ମଡେଲର ମୂଲ୍ୟାଙ୍କନ କର |
test_loss, test_acc = model.evaluate (X_test, y_test) ମୁଦ୍ରଣ କରନ୍ତୁ (f'Test ସଠିକତା: {test_acc: .2f} ') ``
ଏହି କୋଡ୍ ଉଦାହରଣ ଟେନସର୍ଫ୍ଲୋ ବ୍ୟବହାର କରି ଏକ ରାସବ୍ବାରୀ ପି ଉପରେ ଏକ ମ basic ଳିକ AI ମଡେଲ୍ ନିୟୋଜନ ପ୍ରଦର୍ଶନ କରେ | ମଡେଲକୁ MNIST ଡାଟାସେଟରେ ତାଲିମ ଦିଆଯାଇଛି ଏବଂ ଏକ ପରୀକ୍ଷା ସେଟରେ ମୂଲ୍ୟାଙ୍କନ କରାଯାଇଛି | କୋଡ୍ ଡିଭାଇସ୍ ଗୁଡିକରେ AI ମଡେଲ୍ ନିୟୋଜନ ପାଇଁ ହାର୍ଡୱେର୍-ସଫ୍ଟୱେର୍ କୋ-ଡିଜାଇନ୍ ର ସରଳତା ଏବଂ ନମନୀୟତାକୁ ଦର୍ଶାଏ |
ଶୀର୍ଷ 5-10 ସର୍ବାଧିକ ବ୍ୟବହୃତ ନିର୍ଦ୍ଦେଶ / ସ୍ନିପେଟ୍ |
ହାର୍ଡୱେର୍-ସଫ୍ଟୱେର୍ କୋ-ଡିଜାଇନ୍ ପାଇଁ ଏଠାରେ ସାଧାରଣତ used ବ୍ୟବହୃତ କିଛି ନିର୍ଦ୍ଦେଶ ଏବଂ ସ୍ନିପେଟ୍ ଅଛି:
- ** TensorFlow **:
tf.keras.Sequential (),tf.keras.layers.Conv2D (),tf.keras.layers.MaxPooling2D () - ** ରସପର୍ବୀ ପି **:
sudo apt-get update,sudo apt-get install python3-pip,pip3 install tensorflow - ** କୋ-ଡିଜାଇନ୍ **: "co-design.py -h", "co-design.py -m <model_name>", "co-design.py -d <device_name>"
ଭିଜୁଆଲାଇଜେସନ୍
Chart.js ବ୍ୟବହାର କରି ହାର୍ଡୱେର୍-ସଫ୍ଟୱେର୍ କୋ-ଡିଜାଇନ୍ ର ଲାଭଗୁଡ଼ିକର ଏକ ଭିଜୁଆଲାଇଜେସନ୍:
"ଚାର୍ଟ { "ପ୍ରକାର": "ଦଣ୍ଡିକା", "ଡାଟା": { "ଲେବଲ୍": ["ପାରମ୍ପାରିକ AI ମଡେଲ୍ ନିୟୋଜନ", "ହାର୍ଡୱେର୍-ସଫ୍ଟୱେର୍ କୋ-ଡିଜାଇନ୍"], "ଡାଟାବେସ୍": [ { "ଲେବଲ୍": "ପ୍ରଦର୍ଶନ", "ଡାଟା": [10, 20], "ପୃଷ୍ଠଭୂମି ରଙ୍ଗ": "rgba (255, 99, 132, 0.2)", "borderColor": "rgba (255, 99, 132, 1)", "ସୀମା ଓସାର": 1 }, { "ଲେବଲ୍": "ଶକ୍ତି ବ୍ୟବହାର", "ଡାଟା": [50, 30], "ପୃଷ୍ଠଭୂମି ରଙ୍ଗ": "rgba (54, 162, 235, 0.2)", "borderColor": "rgba (54, 162, 235, 1)", "ସୀମା ଓସାର": 1 }, { "ଲେବଲ୍": "ବିଳମ୍ବ", "ଡାଟା": [100, 50], "ପୃଷ୍ଠଭୂମି ରଙ୍ଗ": "rgba (255, 206, 86, 0.2)", "borderColor": "rgba (255, 206, 86, 1)", "ସୀମା ଓସାର": 1 } ] }, "ବିକଳ୍ପଗୁଡିକ": { "ଆଖ୍ୟା": { "ପ୍ରଦର୍ଶନ": ସତ୍ୟ, "ପାଠ୍ୟ": "ହାର୍ଡୱେର୍-ସଫ୍ଟୱେର୍ କୋ-ଡିଜାଇନ୍ ର ଲାଭ" }, "ମାପ": { "yAxes": [ { "ଟିକ୍ସ": { "startAtZero": ସତ୍ୟ | } } ] } } } ``
ଏହି ଭିଜୁଆଲାଇଜେସନ୍ ହାର୍ଡୱେର୍-ସଫ୍ଟୱେର୍ କୋ-ଡିଜାଇନ୍ ସହିତ ପାରମ୍ପାରିକ AI ମଡେଲ୍ ନିୟୋଜନର କାର୍ଯ୍ୟଦକ୍ଷତା, ଶକ୍ତି ବ୍ୟବହାର ଏବଂ ବିଳମ୍ବତାକୁ ତୁଳନା କରେ |
ସିଦ୍ଧାନ୍ତ
ଧାର ଉପକରଣଗୁଡ଼ିକରେ ଦକ୍ଷ AI ମଡେଲ ନିୟୋଜନ ପାଇଁ ହାର୍ଡୱେୟାର-ସଫ୍ଟୱେର୍ କୋ-ଡିଜାଇନ୍ ଏକ ପ୍ରତିଜ୍ଞାକାରୀ ଉପାୟ ଭାବରେ ଉଭା ହୋଇଛି | ହାର୍ଡୱେର୍ ଏବଂ ସଫ୍ଟୱେର୍ ଉପାଦାନଗୁଡ଼ିକୁ ଏକତ୍ର ଅପ୍ଟିମାଇଜ୍ କରି, ସହ-ଡିଜାଇନ୍ ମହତ୍ performance ପୂର୍ଣ୍ଣ କାର୍ଯ୍ୟଦକ୍ଷତା ଉନ୍ନତି, ଶକ୍ତି ବ୍ୟବହାର ହ୍ରାସ ଏବଂ ବିଳମ୍ବ ବିଳମ୍ବକୁ ନେଇପାରେ | ଏହି ଆର୍ଟିକିଲ୍ ହାର୍ଡୱେର୍-ସଫ୍ଟୱେର୍ କୋ-ଡିଜାଇନ୍ ର ଲାଭ ଏବଂ ବ୍ୟବହାରିକ ପ୍ରୟୋଗଗୁଡ଼ିକର ଏକ ବିସ୍ତୃତ ସମୀକ୍ଷା ପ୍ରଦାନ କରିଛି, ଏକ ସରଳ କୋଡ୍ ଉଦାହରଣ ଏବଂ ଉପକାରଗୁଡ଼ିକର ଏକ ଭିଜୁଆଲାଇଜେସନ୍ | ଧାର AI ର ଚାହିଦା ବ continues ିବାରେ ଲାଗିଛି, ହାର୍ଡୱେର୍-ସଫ୍ଟୱେର୍ କୋ-ଡିଜାଇନ୍ ଦକ୍ଷ ଏବଂ ପ୍ରଭାବଶାଳୀ AI ମଡେଲଗୁଡିକର ବିକାଶରେ ଏକ ଗୁରୁତ୍ୱପୂର୍ଣ୍ଣ ଭୂମିକା ଗ୍ରହଣ କରିବାର ସମ୍ଭାବନା ଅଛି |