Tehokas tekoälymallin käyttöönotto Edge-laitteissa laitteiston ja ohjelmiston yhteissuunnittelun avulla

Esittely

Reunalaitteiden leviäminen on luonut uusia mahdollisuuksia tekoälyn (AI) sovellusten käyttöönotolle reaaliajassa, mikä mahdollistaa sovellukset, kuten älykodit, autonomiset ajoneuvot ja teollisuusautomaation. Reunalaitteiden rajalliset laskentaresurssit ja tehorajoitukset asettavat kuitenkin merkittäviä haasteita tekoälymallin käyttöönotolle. Tässä artikkelissa tutkimme tekoälyn, ohjelmistosuunnittelun ja arkkitehtuurin risteyskohtaa reunalaitteiden suorituskyvyn optimoimiseksi hyödyntäen viimeaikaisia ​​tekoälymallien tehokkuuden ja laitteiston ja ohjelmiston yhteissuunnittelutekniikoita.

Tekoälymallien käyttöönoton haasteet Edge-laitteissa

Edge-laitteille on ominaista niiden rajalliset laskentaresurssit, mukaan lukien prosessori, muisti ja virrankulutus. Perinteisiä tekoälymalleja, jotka on usein suunniteltu pilvipohjaiseen käyttöön, ei ole optimoitu reunalaitteisiin. Tämän seurauksena ne voivat johtaa:

• Suorituskyvyn heikkeneminen: AI-mallit eivät välttämättä toimi tehokkaasti reunalaitteilla, mikä johtaa hitaisiin vasteaikoihin ja heikentyneeseen tarkkuuteen.
• Virrankulutus: AI-mallit voivat kuluttaa huomattavasti virtaa, mikä voi olla huolestuttavaa akkukäyttöisissä reunalaitteissa.
• Muistirajoitukset: AI-mallit voivat vaatia suuria määriä muistia, mikä voi olla haaste reunalaitteille, joilla on rajalliset muistiresurssit.

Laitteiston ja ohjelmiston yhteissuunnittelutekniikat

Näiden haasteiden ratkaisemiseksi laitteiston ja ohjelmiston yhteissuunnittelutekniikat ovat nousseet lupaaviksi ratkaisuiksi. Näihin tekniikoihin kuuluu reunalaitteen laitteisto- ja ohjelmistokomponenttien suunnittelu samanaikaisesti ja niiden optimointi tekoälymallin käyttöönottoa varten.

1. Mallin karsiminen

Mallin karsimiseen kuuluu tarpeettomien painojen ja yhteyksien poistaminen tekoälymallista, mikä pienentää sen kokoa ja laskentavaatimuksia. Tätä tekniikkaa voidaan soveltaa sekä hermoverkkoihin että päätöspuihin.

tuonti taskulamppu
tuonti taskulamppu.nn nimellä nn

luokka ModelPruning(nn.Module):
    def __init__(itse):
        super(ModelPruning, itse).__init__()
        self.fc1 = nn.Lineaarinen(784, 128)
        self.fc2 = nn.Lineaarinen(128, 10)

    def eteenpäin(itse, x):
        x = taskulamppu.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        palauta x

malli = ModelPruning()
pruned_model = taskulamppu.nn.utils.prune_l1_unstructured(malli, 'paino', 0,1)

2. Tietojen tislaus

Tiedon tislaus sisältää tiedon siirtämisen suuresta, monimutkaisesta tekoälymallista pienempään, yksinkertaisempaan malliin. Tätä tekniikkaa voidaan käyttää pienentämään tekoälymallin kokoa ja laskentavaatimuksia.

tuonti taskulamppu
tuonti taskulamppu.nn nimellä nn

luokka KnowledgeTislaus (nn.moduuli):
    def __init__(itse):
        super(KnowledgeTislaus, itse).__init__()
        self.fc1 = nn.Lineaarinen(784, 128)
        self.fc2 = nn.Lineaarinen(128, 10)

    def eteenpäin(itse, x):
        x = taskulamppu.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        palauta x

opettaja_malli = ModelPruning()
student_model = Tiedontislaus()

3. Kvantisointi

Kvantisointiin kuuluu tekoälymallien painojen ja aktivointien tarkkuuden vähentäminen, tekoälymallin laskentavaatimusten vähentäminen.

tuonti taskulamppu
tuonti taskulamppu.nn nimellä nn

luokan kvantisointi (nn.moduuli):
    def __init__(itse):
        super(kvantisointi, itse).__init__()
        self.fc1 = nn.Lineaarinen(784, 128)
        self.fc2 = nn.Lineaarinen(128, 10)

    def eteenpäin(itse, x):
        x = taskulamppu.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        palauta x

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

5–10 eniten käytettyä komentoa/katkelmaa

Visualisointi

{
  "tyyppi": "palkki",
  "data": {
    "labels": ["Model Pruning", "Knowledge Distillation", "Quantization"],
    "tietojoukot": {
      "label": "Tarkkuus",
      "data": [0,9, 0,85, 0,8]
    }
  },
  "vaihtoehdot": {
    "otsikko": {
      "näyttö": totta,
      "text": "Tarkkuusvertailu"
    },
    "legenda": {
      "näyttö": totta
    }
  }
}

Johtopäätös

Tehokas tekoälymallin käyttöönotto reunalaitteissa edellyttää laitteiston ja ohjelmiston yhteissuunnittelutekniikoiden yhdistelmää. Mallin karsiminen, tiedon tislaus ja kvantisointi ovat joitain tekniikoita, joilla voidaan pienentää tekoälymallien kokoa ja laskentavaatimuksia. Näitä tekniikoita hyödyntämällä kehittäjät voivat luoda tekoälymalleja, jotka on optimoitu reunalaitteisiin, mikä mahdollistaa reaaliaikaiset sovellukset, kuten älykodit, autonomiset ajoneuvot ja teollisuusautomaation.

Tuleva työ

Tämän alueen tulevaan työhön kuuluu:

• Uusien laitteisto-ohjelmistojen yhteissuunnittelutekniikoiden kehittäminen: Tutkijat ja kehittäjät voivat tutkia uusia tekniikoita tekoälymallien optimoimiseksi reunalaitteille.
• Mallien karsinnan ja tiedon tislausalgoritmien parantaminen: Tehokkaampien algoritmien kehittäminen mallien karsimiseen ja tiedon tislaamiseen voi parantaa suorituskykyä ja tarkkuutta.
• Muiden tekoälymallien käytön tutkiminen: Muita tekoälymalleja, kuten päätöspuita ja satunnaisia ​​metsiä, voidaan tutkia reunalaitteiden käyttöönottoa varten.

Jatkamalla laitteiston ja ohjelmiston yhteissuunnittelun kehittämistä voimme luoda tehokkaampia ja tehokkaampia tekoälymalleja reunalaitteisiin, mikä mahdollistaa laajan valikoiman sovelluksia ja käyttötapauksia.