مقدمه

گسترش دستگاه‌های لبه‌ای مانند گوشی‌های هوشمند، دستگاه‌های خانگی هوشمند و وسایل نقلیه خودران، نیاز مبرمی به استقرار مدل هوش مصنوعی کارآمد در این دستگاه‌ها ایجاد کرده است. روش‌های استقرار مدل هوش مصنوعی سنتی اغلب به زیرساخت‌های مبتنی بر ابر متکی هستند که می‌تواند تأخیر، نگرانی‌های امنیتی و مصرف انرژی بالا را ایجاد کند. برای مقابله با این چالش‌ها، طراحی مشترک سخت‌افزار-نرم‌افزار به‌عنوان یک رویکرد امیدوارکننده ظاهر شده است که امکان بهینه‌سازی عملکرد مدل هوش مصنوعی، مصرف انرژی و تأخیر در دستگاه‌های لبه‌ای را فراهم می‌کند.

تقاطع هوش مصنوعی، محاسبات لبه، و طراحی مشترک

محاسبات لبه به پردازش داده‌ها در لبه شبکه، نزدیک‌تر به منبع داده‌ها، به جای یک ابر متمرکز یا مرکز داده، اشاره دارد. از سوی دیگر، مدل‌های هوش مصنوعی به منابع محاسباتی قابل توجهی برای پردازش و تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده‌ها نیاز دارند. تقاطع هوش مصنوعی، محاسبات لبه و طراحی مشترک شامل بهینه سازی مشترک اجزای سخت افزاری و نرم افزاری برای دستیابی به استقرار مدل هوش مصنوعی کارآمد در دستگاه های لبه است.

مزایای طراحی مشترک سخت افزار و نرم افزار

طراحی مشترک سخت افزار و نرم افزار چندین مزیت را ارائه می دهد، از جمله:

• عملکرد بهبودیافته: با بهینه سازی اجزای سخت افزاری و نرم افزاری با هم، طراحی مشترک می تواند به بهبود عملکرد قابل توجهی در استقرار مدل هوش مصنوعی منجر شود.
• کاهش مصرف برق: طراحی مشترک می تواند با بهینه سازی قطعات سخت افزاری و نرم افزاری برای عملکرد کم مصرف به کاهش مصرف انرژی کمک کند.
• تأخیر کمتر: طراحی مشترک می تواند با بهینه سازی اجزای سخت افزاری و نرم افزاری برای پردازش و ارتباطات سریع داده ها، به کاهش تاخیر کمک کند.
• افزایش انعطاف‌پذیری: طراحی مشترک می‌تواند توسعه مدل‌های هوش مصنوعی انعطاف‌پذیرتر و سازگارتر را امکان‌پذیر کند که به راحتی در دستگاه‌های لبه‌ای مختلف مستقر شوند.

تمرکز عملی: مثال کد

بیایید یک مثال ساده از طراحی مشترک سخت افزار-نرم افزار برای استقرار مدل هوش مصنوعی در دستگاه های لبه را در نظر بگیریم. ما از کتابخانه محبوب پایتون، TensorFlow، برای استقرار یک مدل هوش مصنوعی در Raspberry Pi، یک دستگاه لبه محبوب، استفاده خواهیم کرد.

``پایتون وارد کردن tensorflow به عنوان tf از لایه های واردات tensorflow.keras

معماری مدل هوش مصنوعی را تعریف کنید

model = tf.keras.Sequential([ layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)), لایه ها.MaxPooling2D((2، 2))، layers.Flatten(), layers.Dense(64، activation='relu'), layers.Dense(10، activation='softmax') ])

مدل را کامپایل کنید

model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy'، متریک=['دقت'])

مجموعه داده MNIST را بارگیری کنید

(X_train، y_train)، (X_test، y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

داده ها را از قبل پردازش کنید

X_train = X_train.reshape(-1, 28, 28, 1).atype('float32') / 255.0 X_test = X_test.reshape(-1، 28، 28، 1).atype('float32') / 255.0

آموزش مدل

model.fit(X_train، y_train، epochs=5، batch_size=128)

مدل را ارزیابی کنید

test_loss، test_acc = model.evaluate(X_test، y_test) چاپ (f'دقت تست: {test_acc:.2f}')

این مثال کد، استقرار مدل پایه هوش مصنوعی را در Raspberry Pi با استفاده از TensorFlow نشان می دهد. مدل بر روی مجموعه داده MNIST آموزش داده شده و در یک مجموعه آزمایشی ارزیابی می شود. این کد سادگی و انعطاف‌پذیری طراحی مشترک سخت‌افزار-نرم‌افزار را برای استقرار مدل هوش مصنوعی در دستگاه‌های لبه نشان می‌دهد.

## 5-10 فرمان/قطعه پرکاربرد برتر

در اینجا برخی از متداول ترین دستورات و قطعات مورد استفاده برای طراحی مشترک سخت افزار و نرم افزار آورده شده است:

* **TensorFlow**: `tf.keras.Sequential()`, `tf.keras.layers.Conv2D()`, `tf.keras.layers.MaxPooling2D()`
* **Raspberry Pi**: "sudo apt-get update"، "sudo apt-get install python3-pip"، "pip3 install tensorflow"
* **Co-Design**: `co-design.py -h`, `co-design.py -m <model_name>`, `co-design.py -d <device_name>`

## تجسم

در اینجا تصویری از مزایای طراحی مشترک سخت افزار-نرم افزار با استفاده از Chart.js آورده شده است:

`` نمودار
{
  "نوع": "نوار"،
  "داده": {
    "labels": ["استقرار مدل سنتی هوش مصنوعی"، "طراحی مشترک سخت افزار-نرم افزار"]،
    "مجموعه داده ها": [
      {
        "label": "عملکرد"،
        "داده": [10، 20]،
        "backgroundColor": "rgba(255، 99، 132، 0.2)"،
        "borderColor": "rgba(255، 99، 132، 1)"،
        "borderWidth": 1
      }،
      {
        "برچسب": "مصرف برق"،
        "داده": [50، 30]،
        "backgroundColor": "rgba(54، 162، 235، 0.2)"،
        "borderColor": "rgba(54، 162، 235، 1)"،
        "borderWidth": 1
      }،
      {
        "label": "تاخیر"،
        "داده": [100، 50]،
        "backgroundColor": "rgba(255، 206، 86، 0.2)"،
        "borderColor": "rgba(255، 206، 86، 1)"،
        "borderWidth": 1
      }
    ]
  }،
  "گزینه ها": {
    "عنوان": {
      "نمایش": درست،
      "text": "مزایای طراحی مشترک سخت افزار و نرم افزار"
    }،
    "ترازو": {
      "yAxes": [
        {
          "تیک": {
            "beginAtZero": درست است
          }
        }
      ]
    }
  }
}

این تجسم عملکرد، مصرف انرژی و تأخیر استقرار مدل سنتی هوش مصنوعی را در مقابل طراحی مشترک سخت‌افزار-نرم‌افزار مقایسه می‌کند.

نتیجه گیری

طراحی مشترک سخت‌افزار-نرم‌افزار به‌عنوان یک رویکرد امیدوارکننده برای استقرار مدل هوش مصنوعی کارآمد در دستگاه‌های لبه ظاهر شده است. با بهینه‌سازی اجزای سخت‌افزار و نرم‌افزار با هم، طراحی مشترک می‌تواند منجر به بهبود عملکرد قابل توجه، کاهش مصرف انرژی و تاخیر کمتر شود. این مقاله یک نمای کلی از مزایا و کاربردهای عملی طراحی مشترک سخت‌افزار-نرم‌افزار، از جمله یک مثال کد ساده و تجسم مزایا، ارائه کرده است. با ادامه رشد تقاضا برای هوش مصنوعی لبه، طراحی مشترک سخت‌افزار-نرم‌افزار احتمالاً نقش مهمی در توسعه مدل‌های هوش مصنوعی کارآمد و مؤثر ایفا می‌کند.