Вовед
Распространетоста на рабните уреди, како што се паметните телефони, паметните домашни уреди и автономните возила, создаде итна потреба за ефикасно распоредување на модели со вештачка интелигенција на овие уреди. Традиционалните методи за распоредување на модели со вештачка интелигенција често се потпираат на инфраструктура базирана на облак, која може да воведе латентност, безбедносни грижи и голема потрошувачка на енергија. За да се одговори на овие предизвици, ко-дизајнот на хардверско-софтверот се појави како ветувачки пристап, овозможувајќи оптимизација на перформансите на моделот со вештачка интелигенција, потрошувачката на енергија и доцнењето на рабните уреди.
Пресек на вештачка интелигенција, пресметување на рабовите и ко-дизајн
Edge computing се однесува на обработка на податоци на работ на мрежата, поблиску до изворот на податоците, наместо во централизиран облак или центар за податоци. Моделите со вештачка интелигенција, од друга страна, бараат значителни пресметковни ресурси за обработка и анализа на големи количини на податоци. Пресекот на вештачката интелигенција, пресметувањето на рабовите и ко-дизајнот вклучува заедничка оптимизација на хардверските и софтверските компоненти за да се постигне ефикасно распоредување на моделот со вештачка интелигенција на рабните уреди.
Придобивки од ко-дизајнот на хардвер-софтвер
Кодизајнот на хардвер-софтвер нуди неколку предности, вклучувајќи:
- Подобрени перформанси: со оптимизирање на хардверските и софтверските компоненти заедно, ко-дизајнот може да доведе до значителни подобрувања во перформансите при распоредувањето на моделите со вештачка интелигенција.
- Намалена потрошувачка на енергија: Ко-дизајнот може да помогне да се намали потрошувачката на енергија преку оптимизирање на хардверските и софтверските компоненти за работа со мала моќност.
- Помала доцнење: Ко-дизајнот може да помогне да се намали доцнењето со оптимизирање на хардверските и софтверските компоненти за брза обработка и комуникација на податоците.
- Зголемена флексибилност: Ко-дизајнот може да овозможи развој на пофлексибилни и поприлагодливи модели на вештачка интелигенција кои лесно може да се распоредат на различни рабови уреди.
Практичен фокус: Пример за код
Да разгледаме едноставен пример на ко-дизајн на хардверско-софтвер за распоредување на модели со вештачка интелигенција на рабните уреди. Ќе ја користиме популарната библиотека на Python, TensorFlow, за да распоредиме основен модел на вештачка интелигенција на Raspberry Pi, популарен уред со рабови.
увезете тензорфлук како tf
од tensorflow.keras увозни слоеви
# Дефинирајте ја архитектурата на моделот со вештачка интелигенција
модел = tf.keras.Секвенцијален([
слоеви.Conv2D(32, (3, 3), активирање='relu', влез_облик=(28, 28, 1)),
слоеви.MaxPooling2D((2, 2)),
слоеви. Flatten(),
слоеви.Денсе(64, активирање='релу'),
слоеви. Густи (10, активирање = 'softmax')
])
# Компилирајте го моделот
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
метрика=['прецизност'])
# Вчитајте ја базата на податоци на MNIST
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
# Претходна обработка на податоците
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
# Обучете го моделот
model.fit(X_train, y_train, epochs=5, batch_size=128)
# Оценете го моделот
test_loss, test_acc = model.evaluate(X_test, y_test)
печатење (f'Тест на точност: {test_acc:.2f}')
Овој пример за код демонстрира распоредување на основен модел на вештачка интелигенција на Raspberry Pi користејќи TensorFlow. Моделот е обучен за базата на податоци на MNIST и се оценува на тест сет. Кодот ја покажува едноставноста и флексибилноста на ко-дизајнот на хардверско-софтвер за распоредување на модели со вештачка интелигенција на рабните уреди.
Топ 5-10 најкористени команди/парчиња
Еве некои од најчесто користените команди и фрагменти за хардверско-софтверско кодизајнирање:
- 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 - Ко-дизајн:
co-design.py -h,co-design.py -m <model_name>,co-design.py -d <device_name>
Визуелизација
Еве визуелизација на придобивките од ко-дизајнот на хардверско-софтвер користејќи Chart.js:
{
"тип": "бар",
"податоци": {
"етикети": ["Традиционално распоредување на модели со вештачка интелигенција", "Ко-дизајн на хардвер-софтвер"],
"збирки на податоци": [
{
"етикета": "Перформанс",
"податоци": [10, 20],
"backgroundColor": "rgba(255, 99, 132, 0.2)",
"borderColor": "rgba(255, 99, 132, 1)",
„Ширина на границата“: 1
},
{
"етикета": "Потрошувачка на енергија",
"податоци": [50, 30],
"backgroundColor": "rgba(54, 162, 235, 0.2)",
"borderColor": "rgba(54, 162, 235, 1)",
„Ширина на границата“: 1
},
{
"етикета": "латентност",
"податоци": [100, 50],
"backgroundColor": "rgba(255, 206, 86, 0.2)",
"borderColor": "rgba(255, 206, 86, 1)",
„Ширина на границата“: 1
}
]
},
"опции": {
"наслов": {
„екран“: точно,
"text": "Придобивки од хардверско-софтверски ко-дизајн"
},
"вага": {
„yOxes“: [
{
"крлежи": {
"beginAtZero": точно
}
}
]
}
}
}
Оваа визуелизација ги споредува перформансите, потрошувачката на енергија и доцнењето на традиционалното распоредување на модели со вештачка интелигенција наспроти хардверско-софтверскиот ко-дизајн.
Заклучок
Кодизајнот на хардверско-софтверот се појави како ветувачки пристап за ефикасно распоредување на модели со вештачка интелигенција на уредите со рабови. Со заедно оптимизирање на хардверските и софтверските компоненти, ко-дизајнот може да доведе до значителни подобрувања во перформансите, намалена потрошувачка на енергија и помала латентност. Оваа статија обезбеди детален преглед на придобивките и практичните апликации на ко-дизајнот на хардвер-софтвер, вклучувајќи едноставен пример за код и визуелизација на придобивките. Бидејќи побарувачката за Edge AI продолжува да расте, хардверско-софтверскиот ко-дизајн веројатно ќе игра сè поважна улога во развојот на ефикасни и ефективни модели на ВИ.