Penerapan Model AI yang Efisien pada Perangkat Edge melalui Desain Bersama Perangkat Keras-Perangkat Lunak

Pendahuluan

Perkembangan perangkat edge telah menciptakan peluang baru bagi aplikasi Kecerdasan Buatan (AI) untuk diterapkan secara real-time, memungkinkan aplikasi seperti rumah pintar, kendaraan otonom, dan otomasi industri. Namun, keterbatasan sumber daya komputasi dan keterbatasan daya pada perangkat edge menimbulkan tantangan signifikan dalam penerapan model AI. Dalam artikel ini, kita akan mengeksplorasi titik temu antara AI, rekayasa perangkat lunak, dan arsitektur untuk mengoptimalkan kinerja perangkat edge, memanfaatkan kemajuan terkini dalam efisiensi model AI dan teknik desain bersama perangkat keras-perangkat lunak.

Tantangan Penerapan Model AI pada Perangkat Edge

Perangkat Edge dicirikan oleh sumber daya komputasi yang terbatas, termasuk CPU, memori, dan konsumsi daya. Model AI tradisional, yang sering kali dirancang untuk penerapan berbasis cloud, tidak dioptimalkan untuk perangkat edge. Akibatnya, hal tersebut dapat menyebabkan:

• Penurunan performa: Model AI mungkin tidak berjalan secara efisien di perangkat edge, sehingga menyebabkan waktu respons menjadi lambat dan akurasi berkurang.
• Konsumsi daya: Model AI dapat mengonsumsi daya dalam jumlah besar, yang dapat menjadi masalah bagi perangkat edge bertenaga baterai.
• Keterbatasan memori: Model AI memerlukan memori dalam jumlah besar, yang dapat menjadi tantangan bagi perangkat edge dengan sumber daya memori terbatas.

Teknik Desain Bersama Perangkat Keras-Perangkat Lunak

Untuk mengatasi tantangan ini, teknik desain bersama perangkat keras-perangkat lunak telah muncul sebagai solusi yang menjanjikan. Teknik-teknik ini melibatkan perancangan komponen perangkat keras dan perangkat lunak perangkat edge secara bersamaan, mengoptimalkannya untuk penerapan model AI.

1. Model Pemangkasan

Pemangkasan model melibatkan penghapusan bobot dan koneksi yang tidak perlu dari model AI, mengurangi ukuran dan persyaratan komputasinya. Teknik ini dapat diterapkan pada jaringan saraf dan pohon keputusan.

impor obor
impor torch.nn sebagai nn

kelas ModelPruning(nn.Modul):
    def __init__(diri):
        super(ModelPruning, mandiri).__init__()
        diri.fc1 = nn.Linear(784, 128)
        diri.fc2 = nn.Linear(128, 10)

    def maju(diri sendiri, x):
        x = obor.relu(self.fc1(x))
        x = diri.fc2(x)
        kembali x

model = ModelPemangkasan()
pruned_model = torch.nn.utils.prune_l1_unstructured(model, 'berat', 0,1)

2. Penyulingan Pengetahuan

Penyulingan pengetahuan melibatkan transfer pengetahuan dari model AI yang besar dan kompleks ke model yang lebih kecil dan sederhana. Teknik ini dapat digunakan untuk mengurangi ukuran dan persyaratan komputasi model AI.

impor obor
impor torch.nn sebagai nn

kelas Distilasi Pengetahuan (nn.Modul):
    def __init__(diri):
        super(Distilasi Pengetahuan, mandiri).__init__()
        diri.fc1 = nn.Linear(784, 128)
        diri.fc2 = nn.Linear(128, 10)

    def maju(diri sendiri, x):
        x = obor.relu(self.fc1(x))
        x = diri.fc2(x)
        kembali x

guru_model = ModelPruning()
student_model = Penyulingan Pengetahuan()

3. Kuantisasi

Kuantisasi melibatkan pengurangan presisi bobot dan aktivasi model AI, sehingga mengurangi persyaratan komputasi model AI.

impor obor
impor torch.nn sebagai nn

Kuantisasi kelas (nn.Modul):
    def __init__(diri):
        super(Kuantisasi, mandiri).__init__()
        diri.fc1 = nn.Linear(784, 128)
        diri.fc2 = nn.Linear(128, 10)

    def maju(diri sendiri, x):
        x = obor.relu(self.fc1(x))
        x = diri.fc2(x)
        kembali x

model = ModelPemangkasan()
quantized_model = torch.quantization.quantize_dynamic(model, {torch.nn.Linear}, dtype=torch.qint8)

5-10 Perintah/Cuplikan Teratas yang Paling Banyak Digunakan

Visualisasi

{
  "ketik": "bilah",
  "data": {
    "labels": ["Model Pemangkasan", "Distilasi Pengetahuan", "Kuantisasi"],
    "kumpulan data": {
      "label": "Akurasi",
      "data": [0,9, 0,85, 0,8]
    }
  },
  "pilihan": {
    "judul": {
      "tampilan": benar,
      "teks": "Perbandingan Akurasi"
    },
    "legenda": {
      "tampilan": benar
    }
  }
}

Kesimpulan

Penerapan model AI yang efisien pada perangkat edge memerlukan kombinasi teknik desain bersama perangkat keras dan perangkat lunak. Pemangkasan model, penyulingan pengetahuan, dan kuantisasi adalah beberapa teknik yang dapat digunakan untuk mengurangi ukuran dan persyaratan komputasi model AI. Dengan memanfaatkan teknik ini, pengembang dapat membuat model AI yang dioptimalkan untuk perangkat edge, memungkinkan aplikasi real-time seperti rumah pintar, kendaraan otonom, dan otomasi industri.

Pekerjaan Masa Depan

Pekerjaan masa depan di bidang ini meliputi:

• Mengembangkan teknik desain bersama perangkat keras-perangkat lunak baru: Peneliti dan pengembang dapat mengeksplorasi teknik baru untuk mengoptimalkan model AI untuk perangkat edge.
• Meningkatkan algoritma pemangkasan model dan penyulingan pengetahuan: Mengembangkan algoritma yang lebih efisien untuk pemangkasan model dan penyulingan pengetahuan dapat menghasilkan kinerja dan akurasi yang lebih baik.
• Menyelidiki penggunaan model AI lainnya: Model AI lainnya, seperti pohon keputusan dan hutan acak, dapat dieksplorasi untuk penerapan perangkat edge.

Dengan terus memajukan bidang desain bersama perangkat keras-perangkat lunak, kami dapat menciptakan model AI yang lebih efisien dan efektif untuk perangkat edge, sehingga memungkinkan beragam aplikasi dan kasus penggunaan.