Эффективное развертывание модели искусственного интеллекта на периферийных устройствах посредством совместного проектирования аппаратного и программного обеспечения

Введение

Распространение периферийных устройств создало новые возможности для развертывания приложений искусственного интеллекта (ИИ) в режиме реального времени, что позволяет использовать такие приложения, как умные дома, автономные транспортные средства и промышленную автоматизацию. Однако ограниченные вычислительные ресурсы и ограничения по мощности периферийных устройств создают серьезные проблемы для развертывания моделей ИИ. В этой статье мы рассмотрим пересечение искусственного интеллекта, разработки программного обеспечения и архитектуры для оптимизации производительности периферийных устройств, используя последние достижения в области эффективности моделей искусственного интеллекта и методов совместного проектирования аппаратного и программного обеспечения.

Проблемы развертывания моделей искусственного интеллекта на периферийных устройствах

Периферийные устройства характеризуются ограниченными вычислительными ресурсами, включая процессор, память и энергопотребление. Традиционные модели искусственного интеллекта, которые часто предназначены для развертывания в облаке, не оптимизированы для периферийных устройств. В результате они могут привести к:

• Снижение производительности. Модели искусственного интеллекта могут работать неэффективно на периферийных устройствах, что приводит к увеличению времени отклика и снижению точности.
• Энергопотребление. Модели с искусственным интеллектом могут потреблять значительную мощность, что может стать проблемой для периферийных устройств с батарейным питанием.
• Ограничения памяти. Модели искусственного интеллекта могут требовать больших объемов памяти, что может стать проблемой для периферийных устройств с ограниченными ресурсами памяти.

Методы совместного проектирования аппаратного и программного обеспечения

Для решения этих проблем многообещающим решением стали методы совместного проектирования аппаратного и программного обеспечения. Эти методы включают в себя одновременное проектирование аппаратных и программных компонентов периферийного устройства и их оптимизацию для развертывания модели искусственного интеллекта.

1. Обрезка модели

Сокращение модели включает в себя удаление ненужных весов и связей из модели ИИ, уменьшение ее размера и вычислительных требований. Этот метод можно применять как к нейронным сетям, так и к деревьям решений.

импортный фонарь
импортировать torch.nn как nn

класс ModelPruning(nn.Module):
    защита __init__(сам):
        супер(ModelPruning, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(784, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)

    защита вперед (я, х):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        х = self.fc2(x)
        вернуть х

модель = ModelPruning()
pruned_model = torch.nn.utils.prune_l1_unstructured (модель, «вес», 0,1)

2. Дистилляция знаний

Дистилляция знаний предполагает передачу знаний из большой и сложной модели ИИ в меньшую и более простую. Этот метод можно использовать для уменьшения размера и вычислительных требований модели ИИ.

импортный фонарь
импортировать torch.nn как nn

класс KnowledgeDistillation(nn.Module):
    защита __init__(сам):
        super(KnowledgeDistillation, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(784, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)

    защита вперед (я, х):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        х = self.fc2(x)
        вернуть х

учитель_модель = ModelPruning()
Student_model = Дистилляция Знаний()

3. Квантование

Квантование предполагает снижение точности весов и активаций модели ИИ, что снижает вычислительные требования к модели ИИ.

импортный фонарь
импортировать torch.nn как nn

класс Quantization(nn.Module):
    защита __init__(сам):
        super(Квантование, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(784, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)

    защита вперед (я, х):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        х = self.fc2(x)
        вернуть х

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

Топ-5–10 наиболее часто используемых команд/фрагментов

Визуализация

{
  "тип": "бар",
  "данные": {
    "labels": ["Сокращение модели", "Дистилляция знаний", "Квантование"],
    "наборы данных": {
      "label": "Точность",
      «данные»: [0,9, 0,85, 0,8]
    }
  },
  "варианты": {
    "название": {
      «дисплей»: правда,
      "text": "Сравнение точности"
    },
    "легенда": {
      «дисплей»: правда
    }
  }
}

Заключение

Эффективное развертывание модели искусственного интеллекта на периферийных устройствах требует сочетания методов совместного проектирования аппаратного и программного обеспечения. Сокращение моделей, дистилляция знаний и квантование — вот некоторые из методов, которые можно использовать для уменьшения размера и вычислительных требований моделей ИИ. Используя эти методы, разработчики могут создавать модели искусственного интеллекта, оптимизированные для периферийных устройств, что позволяет использовать приложения реального времени, такие как умные дома, автономные транспортные средства и промышленная автоматизация.

Дальнейшая работа

Будущая работа в этой области включает в себя:

• Разработка новых методов совместного проектирования аппаратного и программного обеспечения. Исследователи и разработчики могут изучить новые методы оптимизации моделей искусственного интеллекта для периферийных устройств.
• Улучшение алгоритмов сокращения моделей и дистилляции знаний. Разработка более эффективных алгоритмов сокращения моделей и дистилляции знаний может привести к повышению производительности и точности.
• Исследование использования других моделей ИИ. Другие модели ИИ, такие как деревья решений и случайные леса, можно изучить для развертывания периферийных устройств.

Продолжая развивать область совместного проектирования аппаратного и программного обеспечения, мы можем создавать более эффективные и действенные модели искусственного интеллекта для периферийных устройств, обеспечивая широкий спектр приложений и вариантов использования.