هوش مصنوعی لبه (Edge AI): تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل برای استقرار جهانی

ظهور هوش مصنوعی لبه (Edge AI) با نزدیک‌تر کردن محاسبات و ذخیره‌سازی داده‌ها به منبع تولید داده، در حال ایجاد انقلابی در صنایع مختلف است. این تغییر پارادایم، زمان پاسخ سریع‌تر، حریم خصوصی بهبود یافته و کاهش مصرف پهنای باند را ممکن می‌سازد. با این حال، استقرار مدل‌های پیچیده هوش مصنوعی بر روی دستگاه‌های لبه با منابع محدود، چالش‌های قابل توجهی را به همراه دارد. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل برای غلبه بر این محدودیت‌ها و امکان‌پذیر ساختن پذیرش گسترده هوش مصنوعی لبه در سراسر جهان، حیاتی هستند.

چرا فشرده‌سازی مدل برای استقرار جهانی هوش مصنوعی لبه اهمیت دارد

دستگاه‌های لبه، مانند گوشی‌های هوشمند، سنسورهای اینترنت اشیا (IoT) و سیستم‌های نهفته، معمولاً دارای قدرت پردازشی، حافظه و عمر باتری محدودی هستند. استقرار مستقیم مدل‌های بزرگ و پیچیده هوش مصنوعی بر روی این دستگاه‌ها می‌تواند منجر به موارد زیر شود:

• تأخیر بالا (High Latency): زمان‌های استنتاج کند می‌تواند مانع برنامه‌های کاربردی بی‌درنگ شود.
• مصرف انرژی بیش از حد: تخلیه عمر باتری، طول عمر عملیاتی دستگاه‌های لبه را محدود می‌کند.
• محدودیت‌های حافظه: مدل‌های بزرگ ممکن است از حافظه موجود فراتر رفته و از استقرار جلوگیری کنند.
• افزایش هزینه: نیازهای سخت‌افزاری بالاتر به معنای افزایش هزینه‌های استقرار است.

تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل با کاهش اندازه و پیچیدگی مدل‌های هوش مصنوعی بدون قربانی کردن قابل توجه دقت، به این چالش‌ها رسیدگی می‌کنند. این امر امکان استقرار کارآمد بر روی دستگاه‌های با منابع محدود را فراهم کرده و طیف گسترده‌ای از کاربردها را در زمینه‌های مختلف جهانی باز می‌کند.

تکنیک‌های کلیدی فشرده‌سازی مدل

چندین تکنیک فشرده‌سازی مدل به طور متداول در هوش مصنوعی لبه به کار می‌روند:

۱. کوانتیزاسیون (Quantization)

کوانتیزاسیون دقت وزن‌ها و فعال‌سازی‌های مدل را از اعداد ممیز شناور (مانند ۳۲-بیت یا ۱۶-بیت) به اعداد صحیح با بیت کمتر (مانند ۸-بیت، ۴-بیت یا حتی باینری) کاهش می‌دهد. این کار باعث کاهش ردپای حافظه و پیچیدگی محاسباتی مدل می‌شود.

انواع کوانتیزاسیون:

• کوانتیزاسیون پس از آموزش (PTQ): این ساده‌ترین شکل کوانتیزاسیون است که در آن مدل با دقت ممیز شناور آموزش دیده و سپس پس از آموزش کوانتیزه می‌شود. این روش به حداقل تلاش نیاز دارد اما ممکن است منجر به کاهش دقت شود. تکنیک‌هایی مانند استفاده از مجموعه داده‌های کالیبراسیون اغلب برای کاهش افت دقت استفاده می‌شوند.
• آموزش آگاه از کوانتیزاسیون (QAT): این روش شامل آموزش مدل با در نظر گرفتن کوانتیزاسیون است. در طول آموزش، مدل تأثیرات کوانتیزاسیون را شبیه‌سازی می‌کند و به آن اجازه می‌دهد تا هنگام استقرار در قالب کوانتیزه شده، خود را تطبیق داده و دقت را حفظ کند. QAT معمولاً دقت بهتری نسبت به PTQ به دست می‌دهد اما به منابع محاسباتی و تخصص بیشتری نیاز دارد.
• کوانتیزاسیون پویا (Dynamic Quantization): در حین استنتاج، پارامترهای کوانتیزاسیون به صورت پویا بر اساس محدوده فعال‌سازی‌ها تعیین می‌شوند. این روش می‌تواند دقت را در مقایسه با کوانتیزاسیون استاتیک بهبود بخشد، اما مقداری سربار نیز به همراه دارد.

مثال:

یک وزن در یک شبکه عصبی با مقدار ۰.۷۵ را در نظر بگیرید که به صورت یک عدد ممیز شناور ۳۲-بیتی نمایش داده می‌شود. پس از کوانتیزاسیون به اعداد صحیح ۸-بیتی، این مقدار ممکن است به صورت ۱۹۲ نمایش داده شود (با فرض یک ضریب مقیاس‌بندی). این کار به طور قابل توجهی فضای ذخیره‌سازی مورد نیاز برای وزن را کاهش می‌دهد.

ملاحظات جهانی:

پلتفرم‌های سخت‌افزاری مختلف سطوح متفاوتی از پشتیبانی برای طرح‌های مختلف کوانتیزاسیون دارند. به عنوان مثال، برخی از پردازنده‌های موبایل برای عملیات اعداد صحیح ۸-بیتی بهینه‌سازی شده‌اند، در حالی که برخی دیگر ممکن است از سطوح کوانتیزاسیون تهاجمی‌تر پشتیبانی کنند. مهم است که یک طرح کوانتیزاسیون را انتخاب کنید که با پلتفرم سخت‌افزاری هدف در منطقه خاصی که دستگاه در آن مستقر خواهد شد، سازگار باشد.

۲. هرس کردن (Pruning)

هرس کردن شامل حذف وزن‌ها یا اتصالات غیرمهم از شبکه عصبی است. این کار اندازه و پیچیدگی مدل را بدون تأثیر قابل توجهی بر عملکرد آن کاهش می‌دهد.

انواع هرس کردن:

• هرس کردن وزن (Weight Pruning): وزن‌های فردی با مقادیر کوچک صفر می‌شوند. این کار ماتریس‌های وزن پراکنده (sparse) ایجاد می‌کند که می‌توانند به طور کارآمدتری فشرده و پردازش شوند.
• هرس کردن نورون (Neuron Pruning): کل نورون‌ها یا کانال‌ها از شبکه حذف می‌شوند. این می‌تواند به کاهش قابل توجهی در اندازه مدل منجر شود اما ممکن است برای حفظ دقت به بازآموزی نیاز داشته باشد.
• هرس کردن لایه (Layer Pruning): کل لایه‌ها در صورتی که سهم آن‌ها در عملکرد کلی حداقل باشد، می‌توانند حذف شوند.

مثال:

در یک شبکه عصبی، یک وزن که دو نورون را به هم متصل می‌کند، مقداری نزدیک به صفر دارد (مثلاً ۰.۰۰۱). هرس کردن این وزن، آن را به صفر تبدیل می‌کند و عملاً اتصال را حذف می‌کند. این کار تعداد محاسبات مورد نیاز در حین استنتاج را کاهش می‌دهد.

ملاحظات جهانی:

استراتژی بهینه هرس کردن به معماری خاص مدل و کاربرد هدف بستگی دارد. به عنوان مثال، یک مدل مستقر در یک محیط با پهنای باند کم ممکن است از هرس کردن تهاجمی برای به حداقل رساندن اندازه مدل سود ببرد، حتی اگر منجر به کاهش جزئی در دقت شود. برعکس، یک مدل مستقر در یک محیط با کارایی بالا ممکن است دقت را بر اندازه ترجیح دهد. این مصالحه باید متناسب با نیازهای خاص زمینه استقرار جهانی تنظیم شود.

۳. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)

تقطیر دانش شامل آموزش یک مدل کوچک‌تر "دانش‌آموز" برای تقلید از رفتار یک مدل بزرگ‌تر و پیچیده‌تر "معلم" است. مدل معلم معمولاً یک مدل با دقت بالا و به خوبی آموزش دیده است، در حالی که مدل دانش‌آموز طوری طراحی شده که کوچک‌تر و کارآمدتر باشد.

فرآیند:

1. آموزش یک مدل معلم بزرگ و دقیق.
2. استفاده از مدل معلم برای تولید "برچسب‌های نرم" (soft labels) برای داده‌های آموزشی. برچسب‌های نرم، توزیع‌های احتمالاتی بر روی کلاس‌ها هستند، نه برچسب‌های سخت یک-داغ (one-hot).
3. آموزش مدل دانش‌آموز برای تطبیق با برچسب‌های نرم تولید شده توسط مدل معلم. این کار مدل دانش‌آموز را تشویق می‌کند تا دانش زیربنایی ثبت شده توسط مدل معلم را بیاموزد.

مثال:

یک شبکه عصبی کانولوشنی (CNN) بزرگ که بر روی مجموعه داده بزرگی از تصاویر آموزش دیده است، به عنوان مدل معلم استفاده می‌شود. یک CNN کوچک‌تر و کارآمدتر به عنوان مدل دانش‌آموز آموزش داده می‌شود. مدل دانش‌آموز برای پیش‌بینی همان توزیع‌های احتمالی مدل معلم آموزش داده می‌شود و به طور مؤثری دانش معلم را یاد می‌گیرد.

ملاحظات جهانی:

تقطیر دانش می‌تواند به ویژه برای استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های با منابع محدود که آموزش مستقیم یک مدل بزرگ روی دستگاه لبه امکان‌پذیر نیست، مفید باشد. این روش امکان انتقال دانش از یک سرور قدرتمند یا پلتفرم ابری به یک دستگاه لبه سبک را فراهم می‌کند. این امر به ویژه در مناطقی با منابع محاسباتی محدود یا اتصال اینترنت غیرقابل اعتماد، مرتبط است.

۴. معماری‌های کارآمد

طراحی معماری‌های مدل کارآمد از ابتدا می‌تواند به طور قابل توجهی اندازه و پیچیدگی مدل‌های هوش مصنوعی را کاهش دهد. این شامل استفاده از تکنیک‌هایی مانند موارد زیر است:

• کانولوشن‌های تفکیک‌پذیر عمقی (Depthwise Separable Convolutions): این کانولوشن‌ها، کانولوشن‌های استاندارد را به دو عملیات مجزا تجزیه می‌کنند: کانولوشن عمقی و کانولوشن نقطه‌ای. این کار تعداد پارامترها و محاسبات مورد نیاز را کاهش می‌دهد.
• MobileNets: خانواده‌ای از معماری‌های CNN سبک که برای دستگاه‌های موبایل طراحی شده‌اند. MobileNets از کانولوشن‌های تفکیک‌پذیر عمقی و سایر تکنیک‌ها برای دستیابی به دقت بالا با حداقل هزینه محاسباتی استفاده می‌کنند.
• ShuffleNet: خانواده دیگری از معماری‌های CNN سبک که از عملیات درهم‌سازی کانال (channel shuffle) برای بهبود جریان اطلاعات بین کانال‌ها استفاده می‌کنند.
• SqueezeNet: یک معماری CNN که از لایه‌های "فشرده‌سازی" (squeeze) و "انبساط" (expand) برای کاهش تعداد پارامترها ضمن حفظ دقت استفاده می‌کند.
• مکانیزم‌های توجه (Attention Mechanisms): گنجاندن مکانیزم‌های توجه به مدل اجازه می‌دهد تا بر روی مرتبط‌ترین بخش‌های ورودی تمرکز کند و نیاز به لایه‌های بزرگ و متراکم را کاهش دهد.

مثال:

جایگزینی لایه‌های کانولوشنی استاندارد در یک CNN با کانولوشن‌های تفکیک‌پذیر عمقی می‌تواند به طور قابل توجهی تعداد پارامترها و محاسبات را کاهش دهد و مدل را برای استقرار بر روی دستگاه‌های موبایل مناسب‌تر سازد.

ملاحظات جهانی:

انتخاب معماری کارآمد باید متناسب با وظیفه خاص و پلتفرم سخت‌افزاری هدف باشد. برخی معماری‌ها ممکن است برای طبقه‌بندی تصویر مناسب‌تر باشند، در حالی که برخی دیگر ممکن است برای پردازش زبان طبیعی بهتر عمل کنند. مهم است که معماری‌های مختلف را بر روی سخت‌افزار هدف محک بزنید تا بهترین گزینه را تعیین کنید. ملاحظاتی مانند بهره‌وری انرژی نیز باید در نظر گرفته شود، به ویژه در مناطقی که در دسترس بودن برق یک نگرانی است.

ترکیب تکنیک‌های فشرده‌سازی

موثرترین رویکرد برای فشرده‌سازی مدل اغلب شامل ترکیب چندین تکنیک است. به عنوان مثال، یک مدل می‌تواند هرس شده، سپس کوانتیزه شود و در نهایت برای کاهش بیشتر اندازه و پیچیدگی‌اش تقطیر شود. ترتیبی که این تکنیک‌ها اعمال می‌شوند نیز می‌تواند بر عملکرد نهایی تأثیر بگذارد. آزمایش برای یافتن ترکیب بهینه برای یک وظیفه و پلتفرم سخت‌افزاری معین، کلیدی است.

ملاحظات عملی برای استقرار جهانی

استقرار جهانی مدل‌های هوش مصنوعی فشرده شده نیازمند توجه دقیق به چندین عامل است:

• تنوع سخت‌افزاری: دستگاه‌های لبه از نظر قدرت پردازشی، حافظه و عمر باتری بسیار متفاوت هستند. استراتژی فشرده‌سازی باید متناسب با قابلیت‌های سخت‌افزاری خاص دستگاه‌های هدف در مناطق مختلف تنظیم شود.
• اتصال شبکه: در مناطقی با اتصال شبکه محدود یا غیرقابل اعتماد، ممکن است لازم باشد محاسبات بیشتری به صورت محلی بر روی دستگاه لبه انجام شود. این ممکن است به فشرده‌سازی تهاجمی‌تر مدل برای به حداقل رساندن اندازه مدل و کاهش وابستگی به منابع ابری نیاز داشته باشد.
• حریم خصوصی داده‌ها: تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل همچنین می‌توانند برای افزایش حریم خصوصی داده‌ها با کاهش مقدار داده‌هایی که نیاز به انتقال به ابر دارند، استفاده شوند. یادگیری فدرال، در ترکیب با فشرده‌سازی مدل، می‌تواند آموزش مدل مشترک را بدون به اشتراک گذاشتن داده‌های حساس امکان‌پذیر سازد.
• انطباق با مقررات: کشورهای مختلف مقررات متفاوتی در مورد حریم خصوصی و امنیت داده‌ها دارند. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی باید با تمام مقررات قابل اجرا در منطقه هدف مطابقت داشته باشد.
• بومی‌سازی: مدل‌های هوش مصنوعی ممکن است نیاز به بومی‌سازی برای پشتیبانی از زبان‌ها و زمینه‌های فرهنگی مختلف داشته باشند. این ممکن است شامل تطبیق معماری مدل، بازآموزی مدل با داده‌های بومی‌سازی شده یا استفاده از تکنیک‌های ترجمه ماشینی باشد.
• بهره‌وری انرژی: بهینه‌سازی مصرف انرژی برای افزایش عمر باتری دستگاه‌های لبه، به ویژه در مناطقی که دسترسی به برق محدود است، حیاتی است.

ابزارها و چارچوب‌ها

چندین ابزار و چارچوب برای کمک به فشرده‌سازی مدل و استقرار بر روی دستگاه‌های لبه در دسترس هستند:

• TensorFlow Lite: مجموعه‌ای از ابزارها برای استقرار مدل‌های TensorFlow بر روی دستگاه‌های موبایل و نهفته. TensorFlow Lite شامل پشتیبانی از کوانتیزاسیون، هرس کردن و سایر تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل است.
• PyTorch Mobile: چارچوبی برای استقرار مدل‌های PyTorch بر روی دستگاه‌های موبایل. PyTorch Mobile ابزارهایی برای کوانتیزاسیون، هرس کردن و سایر تکنیک‌های بهینه‌سازی فراهم می‌کند.
• ONNX Runtime: یک موتور استنتاج چند پلتفرمی که از طیف گسترده‌ای از پلتفرم‌های سخت‌افزاری پشتیبانی می‌کند. ONNX Runtime شامل پشتیبانی از کوانتیزاسیون و بهینه‌سازی مدل است.
• Apache TVM: یک چارچوب کامپایلر برای بهینه‌سازی و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین بر روی انواع پلتفرم‌های سخت‌افزاری.
• Qualcomm AI Engine: یک پلتفرم سخت‌افزاری و نرم‌افزاری برای تسریع بارهای کاری هوش مصنوعی بر روی پردازنده‌های Qualcomm Snapdragon.
• MediaTek NeuroPilot: پلتفرمی برای استقرار مدل‌های هوش مصنوعی بر روی پردازنده‌های MediaTek.
• Intel OpenVINO Toolkit: یک جعبه ابزار برای بهینه‌سازی و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی بر روی سخت‌افزار Intel.

روندهای آینده

حوزه فشرده‌سازی مدل به طور مداوم در حال تحول است. برخی از روندهای کلیدی آینده عبارتند از:

• جستجوی معماری عصبی (NAS): خودکارسازی فرآیند طراحی معماری‌های مدل کارآمد.
• NAS آگاه از سخت‌افزار: طراحی مدل‌هایی که به طور خاص برای پلتفرم سخت‌افزاری هدف بهینه‌سازی شده‌اند.
• فشرده‌سازی مدل پویا: تطبیق استراتژی فشرده‌سازی بر اساس شرایط عملیاتی فعلی و در دسترس بودن منابع.
• یادگیری فدرال با فشرده‌سازی مدل: ترکیب یادگیری فدرال با فشرده‌سازی مدل برای امکان‌پذیر ساختن آموزش مدل مشترک بر روی دستگاه‌های لبه با منابع محدود.
• هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI) برای مدل‌های فشرده: اطمینان از اینکه مدل‌های فشرده شده قابل تفسیر و قابل اعتماد باقی می‌مانند.

نتیجه‌گیری

فشرده‌سازی مدل یک تکنیک ضروری برای امکان‌پذیر ساختن پذیرش گسترده هوش مصنوعی لبه در سطح جهانی است. با کاهش اندازه و پیچیدگی مدل‌های هوش مصنوعی، استقرار آن‌ها بر روی دستگاه‌های لبه با منابع محدود امکان‌پذیر می‌شود و طیف گسترده‌ای از کاربردها را در زمینه‌های مختلف باز می‌کند. با ادامه تحول در حوزه هوش مصنوعی لبه، فشرده‌سازی مدل نقش فزاینده‌ای در دسترس قرار دادن هوش مصنوعی برای همه، در همه جا ایفا خواهد کرد.

استقرار موفقیت‌آمیز مدل‌های هوش مصنوعی لبه در مقیاس جهانی نیازمند برنامه‌ریزی دقیق و در نظر گرفتن چالش‌ها و فرصت‌های منحصر به فردی است که مناطق و پلتفرم‌های سخت‌افزاری مختلف ارائه می‌دهند. با بهره‌گیری از تکنیک‌ها و ابزارهای مورد بحث در این راهنما، توسعه‌دهندگان و سازمان‌ها می‌توانند راه را برای آینده‌ای هموار کنند که در آن هوش مصنوعی به طور یکپارچه در زندگی روزمره ادغام شده و کارایی، بهره‌وری و کیفیت زندگی را برای مردم در سراسر جهان افزایش می‌دهد.