ହାର୍ଡୱେର୍-ସଫ୍ଟୱେର୍ କୋ-ଡିଜାଇନ୍ ମାଧ୍ୟମରେ ଏଜ୍ ଡିଭାଇସ୍ ଉପରେ ଦକ୍ଷ ଏଇ ମଡେଲ୍ ନିୟୋଜନ
ପରିଚୟ
ଧାର ଉପକରଣଗୁଡ଼ିକର ବିସ୍ତାର ପ୍ରକୃତ ସମୟରେ ଆର୍ଟିଫିସିଆଲ୍ ଇଣ୍ଟେଲିଜେନ୍ସ (AI) ପ୍ରୟୋଗଗୁଡ଼ିକ ପାଇଁ ନୂତନ ସୁଯୋଗ ସୃଷ୍ଟି କରିଛି, ଯାହା ସ୍ମାର୍ଟ ଘର, ସ୍ୱୟଂଶାସିତ ଯାନ ଏବଂ ଶିଳ୍ପ ସ୍ୱୟଂଚାଳିତ ପରି ପ୍ରୟୋଗକୁ ସକ୍ଷମ କରିଥାଏ | ତଥାପି, ସୀମିତ ଗଣନାକାରୀ ଉତ୍ସ ଏବଂ ଧାର ଉପକରଣଗୁଡ଼ିକର ଶକ୍ତି ପ୍ରତିବନ୍ଧକ AI ମଡେଲ ନିୟୋଜନ ପାଇଁ ଗୁରୁତ୍ୱପୂର୍ଣ୍ଣ ଆହ୍ .ାନ ସୃଷ୍ଟି କରେ | ଏହି ଆର୍ଟିକିଲରେ, ଆମେ ଏଇ ମଡେଲ୍ ଦକ୍ଷତା ଏବଂ ହାର୍ଡୱେର୍-ସଫ୍ଟୱେର୍ କୋ-ଡିଜାଇନ୍ କ ques ଶଳରେ ସାମ୍ପ୍ରତିକ ଅଗ୍ରଗତିକୁ ବ୍ୟବହାର କରି ଏଜ୍ ଡିଭାଇସ୍ କାର୍ଯ୍ୟଦକ୍ଷତାକୁ ଅପ୍ଟିମାଇଜ୍ କରିବା ପାଇଁ AI, ସଫ୍ଟୱେୟାର ଇଞ୍ଜିନିୟରିଂ ଏବଂ ସ୍ଥାପତ୍ୟର ଛକ ଅନୁସନ୍ଧାନ କରିବୁ |
** ଏଜ୍ ଡିଭାଇସ୍ ଉପରେ AI ମଡେଲ୍ ନିୟୋଜନର ଆହ୍ ** ାନ **
ଏଜ୍ ଡିଭାଇସ୍ ଗୁଡିକ ସେମାନଙ୍କର ସୀମିତ ଗଣନାକାରୀ ଉତ୍ସଗୁଡ଼ିକ ଦ୍ୱାରା ବର୍ଣ୍ଣିତ, CPU, ସ୍ମୃତି, ଏବଂ ଶକ୍ତି ବ୍ୟବହାର ସହିତ | ପାରମ୍ପାରିକ AI ମଡେଲଗୁଡିକ, ଯାହା ପ୍ରାୟତ cloud କ୍ଲାଉଡ୍-ଆଧାରିତ ନିୟୋଜନ ପାଇଁ ଡିଜାଇନ୍ ହୋଇଛି, ଧାର ଉପକରଣଗୁଡ଼ିକ ପାଇଁ ଅପ୍ଟିମାଇଜ୍ ନୁହେଁ | ଫଳସ୍ୱରୂପ, ସେମାନେ ଏହାକୁ ନେଇପାରନ୍ତି:
- ** କାର୍ଯ୍ୟଦକ୍ଷତା ଅବକ୍ଷୟ **: ଏଇ ମଡେଲଗୁଡିକ ଧାର ଉପକରଣରେ ଦକ୍ଷତାର ସହିତ ଚାଲିନପାରେ, ଯାହା ଧୀର ପ୍ରତିକ୍ରିୟା ସମୟ ଏବଂ ସଠିକତା ହ୍ରାସ କରିଥାଏ |
- ** ଶକ୍ତି ବ୍ୟବହାର **: AI ମଡେଲଗୁଡିକ ମହତ୍ power ପୂର୍ଣ୍ଣ ଶକ୍ତି ଖର୍ଚ୍ଚ କରିପାରନ୍ତି, ଯାହା ବ୍ୟାଟେରୀ ଚାଳିତ ଧାର ଉପକରଣଗୁଡ଼ିକ ପାଇଁ ଚିନ୍ତାର କାରଣ ହୋଇପାରେ |
- ** ସ୍ମୃତିର ପ୍ରତିବନ୍ଧକ **: AI ମଡେଲଗୁଡିକ ବହୁ ପରିମାଣର ସ୍ମୃତି ଆବଶ୍ୟକ କରିପାରନ୍ତି, ଯାହା ସୀମିତ ସ୍ମୃତି ଉତ୍ସ ସହିତ ଧାର ଉପକରଣଗୁଡ଼ିକ ପାଇଁ ଏକ ଚ୍ୟାଲେଞ୍ଜ ହୋଇପାରେ |
ହାର୍ଡୱେର୍-ସଫ୍ଟୱେର୍ କୋ-ଡିଜାଇନ୍ କ ech ଶଳ
ଏହି ଚ୍ୟାଲେଞ୍ଜଗୁଡିକର ସମାଧାନ ପାଇଁ, ହାର୍ଡୱେର୍-ସଫ୍ଟୱେର୍ ସହ-ଡିଜାଇନ୍ କ ques ଶଳଗୁଡିକ ଏକ ପ୍ରତିଜ୍ଞାକାରୀ ସମାଧାନ ଭାବରେ ଉଭା ହୋଇଛି | ଏହି କ ques ଶଳଗୁଡ଼ିକ ଉଭୟ ହାର୍ଡୱେର୍ ଏବଂ ସଫ୍ଟୱେର୍ ଉପାଦାନଗୁଡ଼ିକୁ ଟାଣ୍ଡେମ୍ରେ ଡିଜାଇନ୍ କରିବା ସହିତ ଏଇ ମଡେଲ୍ ନିୟୋଜନ ପାଇଁ ଅପ୍ଟିମାଇଜ୍ କରେ |
** 1 ମଡେଲ୍ ଛେଦନ **
ମଡେଲ୍ ଛେଦନ ଏକ AI ମଡେଲରୁ ଅନାବଶ୍ୟକ ଓଜନ ଏବଂ ସଂଯୋଗକୁ ହଟାଇବା ସହିତ ଏହାର ଆକାର ଏବଂ ଗଣନା ଆବଶ୍ୟକତା ହ୍ରାସ କରେ | ଏହି କ que ଶଳ ଉଭୟ ସ୍ନାୟୁ ନେଟୱାର୍କ ଏବଂ ନିଷ୍ପତ୍ତି ଗଛରେ ପ୍ରୟୋଗ କରାଯାଇପାରିବ |
`` ପାଇଥନ୍ | ମଶାଲ ଆମଦାନି କରନ୍ତୁ | nch ଭାବରେ torch.nn ଆମଦାନି କରନ୍ତୁ |
ଶ୍ରେଣୀ ମଡେଲ୍ ପ୍ରୁନିଙ୍ଗ୍ (nn.Module): def init __ (ଆତ୍ମ): ସୁପର (ମଡେଲ୍ ପ୍ରୁନିଙ୍ଗ୍, ସେଲ୍ଫ୍) . init __ () self.fc1 = nn.Linear (784, 128) self.fc2 = nn.Linear (128, 10)
def forward (self, x):
x = torch.relu (self.fc1 (x))
x = self.fc2 (x)
ଫେରସ୍ତ x
ମଡେଲ୍ = ମଡେଲ୍ ପ୍ରୁନିଙ୍ଗ୍ () pruned_model = torch.nn.utils.prune_l1_unstructured (ମଡେଲ୍, 'ଓଜନ', 0.1) ``
** 2 ଜ୍ଞାନ ବିସ୍ତାର **
ଜ୍ଞାନ ବିସ୍ତାର ଏକ ବୃହତ, ଜଟିଳ AI ମଡେଲରୁ ଜ୍ଞାନକୁ ଏକ ଛୋଟ, ସରଳକୁ ସ୍ଥାନାନ୍ତର କରିବା ସହିତ ଜଡିତ | ଏହି କ que ଶଳଟି AI ମଡେଲର ଆକାର ଏବଂ ଗଣନା ଆବଶ୍ୟକତା ହ୍ରାସ କରିବାକୁ ବ୍ୟବହୃତ ହୋଇପାରେ |
`` ପାଇଥନ୍ | ମଶାଲ ଆମଦାନି କରନ୍ତୁ | nch ଭାବରେ torch.nn ଆମଦାନି କରନ୍ତୁ |
ଶ୍ରେଣୀ ନଲେଜ୍ ଡିଷ୍ଟିଲେସନ୍ (nn.Module): def init __ (ଆତ୍ମ): ସୁପର (ନଲେଜ୍ ଡିଷ୍ଟିଲେସନ୍, ଆତ୍ମ) . init __ () self.fc1 = nn.Linear (784, 128) self.fc2 = nn.Linear (128, 10)
def forward (self, x):
x = torch.relu (self.fc1 (x))
x = self.fc2 (x)
ଫେରସ୍ତ x
ଶିକ୍ଷକ_ମୋଡେଲ୍ = ମଡେଲ୍ ପ୍ରୁନିଙ୍ଗ୍ () ଛାତ୍ର_ମୋଡେଲ୍ = ନଲେଜ୍ ଡିଷ୍ଟିଲେସନ୍ () ``
** 3 ପରିମାଣ **
ପରିମାଣକରଣ AI ମଡେଲ ଓଜନ ଏବଂ ସକ୍ରିୟତାର ସଠିକତା ହ୍ରାସ କରିବା, ଏକ AI ମଡେଲର ଗଣନା ଆବଶ୍ୟକତାକୁ ହ୍ରାସ କରିବା ସହିତ ଜଡିତ |
`` ପାଇଥନ୍ | ମଶାଲ ଆମଦାନି କରନ୍ତୁ | nch ଭାବରେ torch.nn ଆମଦାନି କରନ୍ତୁ |
ଶ୍ରେଣୀ ପରିମାଣକରଣ (nn.Module): def init __ (ଆତ୍ମ): ସୁପର (ପରିମାଣ, ଆତ୍ମ) . init __ () self.fc1 = nn.Linear (784, 128) self.fc2 = nn.Linear (128, 10)
def forward (self, x):
x = torch.relu (self.fc1 (x))
x = self.fc2 (x)
ଫେରସ୍ତ x
ମଡେଲ୍ = ମଡେଲ୍ ପ୍ରୁନିଙ୍ଗ୍ () quantized_model = torch.quantization.quantize_dynamic (ମଡେଲ୍, {torch.nn.Linear}, dtype = torch.qint8) ``
ଶ୍ରେଷ୍ଠ 5-10 ସର୍ବାଧିକ ବ୍ୟବହୃତ ନିର୍ଦ୍ଦେଶ / ସ୍ନିପେଟ୍
| ନିର୍ଦ୍ଦେଶ / ସ୍ନିପେଟ୍ | ବର୍ଣ୍ଣନା |
|---|---|
torch.nn.utils.prune_l1_unstructured (ମଡେଲ୍, 'ଓଜନ', 0.1) |
L1 ନିୟମିତକରଣ ବ୍ୟବହାର କରି ମଡେଲ୍ ଛେଦନ |
torch.quantization.quantize_dynamic (ମଡେଲ୍, {torch.nn.Linear}, dtype = torch.qint8) |
ଗତିଶୀଳ ପରିମାଣ ବ୍ୟବହାର କରି ପରିମାଣ |
torch.nn.utils.kldistance (ଶିକ୍ଷକ_ମୋଡେଲ, ଛାତ୍ର_ମୋଡେଲ) |
KL ବିଭେଦ ବ୍ୟବହାର କରି ଜ୍ଞାନ ବିସ୍ତାର |
torch.nn.utils.weight_norm (model.fc1) |
|
torch.nn.utils.clip_grad_norm_ (model.parameters (), 1.0) |
କ୍ଲିପ୍ ଗ୍ରେଡ୍ ଆଦର୍ଶ ବ୍ୟବହାର କରି ଗ୍ରେଡିଏଣ୍ଟ୍ କ୍ଲିପିଂ |
torch.nn.utils.clip_grad_value_ (model.parameters (), 1.0) |
କ୍ଲିପ୍ ଗ୍ରେଡ୍ ମୂଲ୍ୟ ବ୍ୟବହାର କରି ଗ୍ରେଡିଏଣ୍ଟ୍ କ୍ଲିପିଂ |
torch.nn.utils.remove_weight_norm (model.fc1) |
|
torch.nn.utils.fuse_conv_bn_eval (model.fc1) |
ଫ୍ୟୁଜ୍ କନ୍ bn ମୂଲ୍ୟାଙ୍କନ |
torch.nn.utils.fuse_bn_eval (model.fc2) |
ଫ୍ୟୁଜ୍ bn ମୂଲ୍ୟାଙ୍କନ |
torch.nn.utils.fuse_bn_eval (model.fc1) |
ଫ୍ୟୁଜ୍ bn ମୂଲ୍ୟାଙ୍କନ |
ଭିଜୁଆଲାଇଜେସନ୍
"ଚାର୍ଟ { "ପ୍ରକାର": "ଦଣ୍ଡିକା", "ଡାଟା": { "ଲେବଲ୍": ["ମଡେଲ୍ ଛେଦନ", "ଜ୍ଞାନ ବିସ୍ତାର", "ପରିମାଣକରଣ"], "ଡାଟାବେସ୍": { "ଲେବଲ୍": "ସଠିକତା", "ତଥ୍ୟ": [0.9, 0.85, 0.8] } }, "ବିକଳ୍ପଗୁଡିକ": { "ଆଖ୍ୟା": { "ପ୍ରଦର୍ଶନ": ସତ୍ୟ, "ପାଠ୍ୟ": "ସଠିକତା ତୁଳନା" }, "କିମ୍ବଦନ୍ତୀ": { "ପ୍ରଦର୍ଶନ": ସତ୍ୟ | } } } ``
ସିଦ୍ଧାନ୍ତ
ଧାର ଉପକରଣଗୁଡ଼ିକରେ ଦକ୍ଷ AI ମଡେଲ୍ ନିୟୋଜନ ହାର୍ଡୱେର୍ ଏବଂ ସଫ୍ଟୱେର୍ କୋ-ଡିଜାଇନ୍ କ ques ଶଳର ଏକ ମିଶ୍ରଣ ଆବଶ୍ୟକ କରେ | ମଡେଲ୍ ଛେଦନ, ଜ୍ଞାନ ଡିଷ୍ଟିଲେସନ୍, ଏବଂ କ୍ୱାଣ୍ଟାଇଜେସନ୍ ହେଉଛି କିଛି କ ques ଶଳ ଯାହା AI ମଡେଲଗୁଡିକର ଆକାର ଏବଂ ଗଣନା ଆବଶ୍ୟକତା ହ୍ରାସ କରିବାରେ ବ୍ୟବହୃତ ହୋଇପାରେ | ଏହି କ ques ଶଳଗୁଡିକୁ ଉପଯୋଗ କରି, ବିକାଶକାରୀମାନେ AI ମଡେଲଗୁଡିକ ସୃଷ୍ଟି କରିପାରିବେ ଯାହା ଧାର ଉପକରଣ ପାଇଁ ଅପ୍ଟିମାଇଜ୍ ହୋଇଥାଏ, ସ୍ମାର୍ଟ ହାଉସ୍, ସ୍ୱୟଂଶାସିତ ଯାନ ଏବଂ ଶିଳ୍ପ ସ୍ୱୟଂଚାଳିତ ପରି ରିଅଲ୍ ଟାଇମ୍ ପ୍ରୟୋଗଗୁଡ଼ିକୁ ସକ୍ଷମ କରିଥାଏ |
ଭବିଷ୍ୟତ କାର୍ଯ୍ୟ
ଏହି କ୍ଷେତ୍ରରେ ଭବିଷ୍ୟତ କାର୍ଯ୍ୟ ଅନ୍ତର୍ଭୁକ୍ତ:
- ** ନୂତନ ହାର୍ଡୱେର୍-ସଫ୍ଟୱେର୍ କୋ-ଡିଜାଇନ୍ କ ques ଶଳର ବିକାଶ **: ଅନୁସନ୍ଧାନକାରୀ ଏବଂ ବିକାଶକାରୀମାନେ ଧାର ଉପକରଣଗୁଡ଼ିକ ପାଇଁ AI ମଡେଲକୁ ଅପ୍ଟିମାଇଜ୍ କରିବା ପାଇଁ ନୂତନ କ ques ଶଳ ଅନୁସନ୍ଧାନ କରିପାରିବେ |
- ** ମଡେଲ୍ ଛେଦନ ଏବଂ ଜ୍ଞାନର ଡିଷ୍ଟିଲେସନ୍ ଆଲଗୋରିଦମକୁ ଉନ୍ନତ କରିବା **: ମଡେଲ୍ ଛେଦନ ଏବଂ ଜ୍ଞାନ ବିସ୍ତାର ପାଇଁ ଅଧିକ ଦକ୍ଷ ଆଲଗୋରିଦମ ବିକାଶ କରିବା ଦ୍ୱାରା ଉନ୍ନତ କାର୍ଯ୍ୟଦକ୍ଷତା ଏବଂ ସଠିକତା ହୋଇପାରେ |
- ** ଅନ୍ୟ AI ମଡେଲଗୁଡିକର ବ୍ୟବହାର ଅନୁସନ୍ଧାନ **: ଅନ୍ୟ AI ମଡେଲଗୁଡିକ, ଯେପରିକି ନିଷ୍ପତ୍ତି ଗଛ ଏବଂ ଅନିୟମିତ ଜଙ୍ଗଲ, ଧାର ଉପକରଣ ନିୟୋଜନ ପାଇଁ ଅନୁସନ୍ଧାନ କରାଯାଇପାରିବ |
ହାର୍ଡୱେର୍-ସଫ୍ଟୱେର୍ କୋ-ଡିଜାଇନ୍ କ୍ଷେତ୍ରକୁ ଅଗ୍ରଗତି କରି, ଆମେ ଧାର ଉପକରଣଗୁଡ଼ିକ ପାଇଁ ଅଧିକ ଦକ୍ଷ ଏବଂ ପ୍ରଭାବଶାଳୀ AI ମଡେଲ୍ ସୃଷ୍ଟି କରିପାରିବା, ବିଭିନ୍ନ ପ୍ରକାରର ପ୍ରୟୋଗକୁ ସକ୍ଷମ କରି ମାମଲା ବ୍ୟବହାର କରିପାରିବା |