Периферийный ИИ: методы сжатия моделей для глобального развертывания

Рост популярности периферийного ИИ (Edge AI) революционизирует различные отрасли, приближая вычисления и хранение данных к их источникам. Этот сдвиг парадигмы обеспечивает более быстрое время отклика, повышенную конфиденциальность и снижение потребления полосы пропускания. Однако развертывание сложных моделей ИИ на периферийных устройствах с ограниченными ресурсами сопряжено со значительными трудностями. Методы сжатия моделей имеют решающее значение для преодоления этих ограничений и обеспечения широкого внедрения периферийного ИИ по всему миру.

Почему сжатие моделей важно для глобального развертывания периферийного ИИ

Периферийные устройства, такие как смартфоны, датчики IoT и встраиваемые системы, обычно имеют ограниченную вычислительную мощность, память и время автономной работы. Развертывание больших и сложных моделей ИИ непосредственно на этих устройствах может привести к:

• Высокая задержка: Медленное время вывода может препятствовать работе приложений в реальном времени.
• Чрезмерное энергопотребление: Быстрый разряд батареи ограничивает срок службы периферийных устройств.
• Ограничения памяти: Большие модели могут превышать доступный объем памяти, что делает развертывание невозможным.
• Повышенная стоимость: Более высокие требования к аппаратному обеспечению ведут к увеличению затрат на развертывание.

Методы сжатия моделей решают эти проблемы, уменьшая размер и сложность моделей ИИ без значительной потери точности. Это позволяет эффективно развертывать их на устройствах с ограниченными ресурсами, открывая широкий спектр приложений в различных глобальных контекстах.

Ключевые методы сжатия моделей

В периферийном ИИ обычно используются несколько методов сжатия моделей:

1. Квантование

Квантование снижает точность весов и активаций модели с чисел с плавающей запятой (например, 32-битных или 16-битных) до целых чисел с меньшей разрядностью (например, 8-битных, 4-битных или даже двоичных). Это уменьшает объем занимаемой памяти и вычислительную сложность модели.

Типы квантования:

• Квантование после обучения (Post-Training Quantization, PTQ): Это самая простая форма квантования, при которой модель обучается с точностью чисел с плавающей запятой, а затем квантуется после обучения. Это требует минимальных усилий, но может привести к снижению точности. Для смягчения потери точности часто используются методы, такие как калибровочные наборы данных.
• Обучение с учетом квантования (Quantization-Aware Training, QAT): Этот метод предполагает обучение модели с учетом квантования. Во время обучения модель имитирует эффекты квантования, что позволяет ей адаптироваться и поддерживать точность при развертывании в квантованном формате. QAT обычно обеспечивает лучшую точность, чем PTQ, но требует больше вычислительных ресурсов и опыта.
• Динамическое квантование: Во время вывода параметры квантования определяются динамически на основе диапазона активаций. Это может повысить точность по сравнению со статическим квантованием, но также вносит некоторые накладные расходы.

Пример:

Рассмотрим вес в нейронной сети со значением 0.75, представленным 32-битным числом с плавающей запятой. После квантования до 8-битных целых чисел это значение может быть представлено как 192 (при условии использования масштабирующего коэффициента). Это значительно сокращает объем памяти, необходимый для хранения веса.

Глобальные аспекты:

Различные аппаратные платформы имеют разный уровень поддержки различных схем квантования. Например, некоторые мобильные процессоры оптимизированы для 8-битных целочисленных операций, в то время как другие могут поддерживать более агрессивные уровни квантования. Важно выбрать схему квантования, совместимую с целевой аппаратной платформой в конкретном регионе, где будет развернуто устройство.

2. Прунинг (прореживание)

Прунинг заключается в удалении маловажных весов или связей из нейронной сети. Это уменьшает размер и сложность модели, не оказывая существенного влияния на ее производительность.

Типы прунинга:

• Прунинг весов: Отдельные веса с малыми значениями обнуляются. Это создает разреженные матрицы весов, которые можно сжимать и обрабатывать более эффективно.
• Прунинг нейронов: Из сети удаляются целые нейроны или каналы. Это может привести к более значительному уменьшению размера модели, но также может потребовать дообучения для сохранения точности.
• Прунинг слоев: Целые слои могут быть удалены, если их вклад в общую производительность минимален.

Пример:

В нейронной сети вес, соединяющий два нейрона, имеет значение, близкое к нулю (например, 0.001). Прунинг этого веса обнуляет его, фактически удаляя соединение. Это уменьшает количество вычислений, необходимых во время вывода.

Глобальные аспекты:

Оптимальная стратегия прунинга зависит от конкретной архитектуры модели и целевого приложения. Например, модель, развернутая в среде с низкой пропускной способностью, может выиграть от агрессивного прунинга для минимизации размера модели, даже если это приведет к небольшому снижению точности. И наоборот, в модели, развернутой в высокопроизводительной среде, точность может быть важнее размера. Компромисс следует выбирать с учетом конкретных потребностей глобального контекста развертывания.

3. Дистилляция знаний

Дистилляция знаний включает обучение меньшей модели-"студента" для имитации поведения большей и более сложной модели-"учителя". Модель-учитель обычно является хорошо обученной моделью с высокой точностью, в то время как модель-студент спроектирована так, чтобы быть меньше и эффективнее.

Процесс:

1. Обучение большой и точной модели-учителя.
2. Использование модели-учителя для генерации "мягких меток" для обучающих данных. Мягкие метки представляют собой распределения вероятностей по классам, а не жесткие метки в формате one-hot.
3. Обучение модели-студента для соответствия мягким меткам, сгенерированным моделью-учителем. Это побуждает модель-студента усваивать базовые знания, полученные моделью-учителем.

Пример:

Большая сверточная нейронная сеть (CNN), обученная на большом наборе данных изображений, используется в качестве модели-учителя. Меньшая и более эффективная CNN обучается как модель-студент. Модель-студент обучается предсказывать те же распределения вероятностей, что и модель-учитель, эффективно усваивая знания учителя.

Глобальные аспекты:

Дистилляция знаний может быть особенно полезна для развертывания моделей ИИ в средах с ограниченными ресурсами, где невозможно обучить большую модель непосредственно на периферийном устройстве. Это позволяет передавать знания с мощного сервера или облачной платформы на легковесное периферийное устройство. Это особенно актуально в регионах с ограниченными вычислительными ресурсами или ненадежным подключением к интернету.

4. Эффективные архитектуры

Проектирование эффективных архитектур моделей с нуля может значительно уменьшить размер и сложность моделей ИИ. Это включает использование таких методов, как:

• Глубинно-разделяемые свертки: Эти свертки разлагают стандартные свертки на две отдельные операции: глубинную свертку и точечную свертку. Это уменьшает количество параметров и необходимых вычислений.
• MobileNets: Семейство легковесных архитектур CNN, разработанных для мобильных устройств. MobileNets используют глубинно-разделяемые свертки и другие методы для достижения высокой точности при минимальных вычислительных затратах.
• ShuffleNet: Еще одно семейство легковесных архитектур CNN, которые используют операции перемешивания каналов для улучшения потока информации между каналами.
• SqueezeNet: Архитектура CNN, которая использует слои "squeeze" (сжатие) и "expand" (расширение) для уменьшения количества параметров при сохранении точности.
• Механизмы внимания: Включение механизмов внимания позволяет модели сосредоточиться на наиболее релевантных частях входных данных, уменьшая потребность в больших, плотных слоях.

Пример:

Замена стандартных сверточных слоев в CNN на глубинно-разделяемые свертки может значительно сократить количество параметров и вычислений, делая модель более подходящей для развертывания на мобильных устройствах.

Глобальные аспекты:

Выбор эффективной архитектуры должен быть адаптирован к конкретной задаче и целевой аппаратной платформе. Некоторые архитектуры могут быть лучше подходить для классификации изображений, в то время как другие — для обработки естественного языка. Важно проводить сравнительный анализ различных архитектур на целевом оборудовании, чтобы определить лучший вариант. Также следует учитывать такие соображения, как энергоэффективность, особенно в регионах, где доступность электроэнергии является проблемой.

Комбинирование методов сжатия

Наиболее эффективный подход к сжатию моделей часто включает комбинацию нескольких методов. Например, модель может быть подвергнута прунингу, затем квантованию и, наконец, дистилляции для дальнейшего уменьшения ее размера и сложности. Порядок применения этих методов также может влиять на конечную производительность. Экспериментирование является ключом к поиску оптимальной комбинации для данной задачи и аппаратной платформы.

Практические соображения для глобального развертывания

Глобальное развертывание сжатых моделей ИИ требует тщательного рассмотрения нескольких факторов:

• Разнообразие оборудования: Периферийные устройства сильно различаются по вычислительной мощности, памяти и времени автономной работы. Стратегия сжатия должна быть адаптирована к конкретным аппаратным возможностям целевых устройств в разных регионах.
• Сетевое подключение: В районах с ограниченным или ненадежным сетевым подключением может потребоваться выполнять больше вычислений локально на периферийном устройстве. Это может потребовать более агрессивного сжатия модели для минимизации ее размера и снижения зависимости от облачных ресурсов.
• Конфиденциальность данных: Методы сжатия моделей также могут использоваться для повышения конфиденциальности данных за счет уменьшения объема данных, которые необходимо передавать в облако. Федеративное обучение в сочетании со сжатием моделей может обеспечить совместное обучение моделей без обмена конфиденциальными данными.
• Соответствие нормативным требованиям: В разных странах действуют разные правила в отношении конфиденциальности и безопасности данных. Развертывание моделей ИИ должно соответствовать всем применимым нормам в целевом регионе.
• Локализация: Модели ИИ могут нуждаться в локализации для поддержки разных языков и культурных контекстов. Это может включать адаптацию архитектуры модели, переобучение модели с использованием локализованных данных или использование методов машинного перевода.
• Энергоэффективность: Оптимизация энергопотребления имеет решающее значение для продления времени автономной работы периферийных устройств, особенно в регионах с ограниченным доступом к электричеству.

Инструменты и фреймворки

Для помощи в сжатии и развертывании моделей на периферийных устройствах доступно несколько инструментов и фреймворков:

• TensorFlow Lite: Набор инструментов для развертывания моделей TensorFlow на мобильных и встраиваемых устройствах. TensorFlow Lite включает поддержку квантования, прунинга и других методов сжатия моделей.
• PyTorch Mobile: Фреймворк для развертывания моделей PyTorch на мобильных устройствах. PyTorch Mobile предоставляет инструменты для квантования, прунинга и других техник оптимизации.
• ONNX Runtime: Кроссплатформенный движок вывода, поддерживающий широкий спектр аппаратных платформ. ONNX Runtime включает поддержку квантования и оптимизации моделей.
• Apache TVM: Компиляторный фреймворк для оптимизации и развертывания моделей машинного обучения на различных аппаратных платформах.
• Qualcomm AI Engine: Аппаратно-программная платформа для ускорения рабочих нагрузок ИИ на процессорах Qualcomm Snapdragon.
• MediaTek NeuroPilot: Платформа для развертывания моделей ИИ на процессорах MediaTek.
• Intel OpenVINO Toolkit: Набор инструментов для оптимизации и развертывания моделей ИИ на оборудовании Intel.

Будущие тенденции

Область сжатия моделей постоянно развивается. Некоторые из ключевых будущих тенденций включают:

• Поиск нейронных архитектур (Neural Architecture Search, NAS): Автоматизация процесса проектирования эффективных архитектур моделей.
• NAS с учетом аппаратного обеспечения: Проектирование моделей, специально оптимизированных для целевой аппаратной платформы.
• Динамическое сжатие моделей: Адаптация стратегии сжатия в зависимости от текущих условий эксплуатации и доступности ресурсов.
• Федеративное обучение со сжатием моделей: Комбинирование федеративного обучения со сжатием моделей для обеспечения совместного обучения моделей на периферийных устройствах с ограниченными ресурсами.
• Объяснимый ИИ (Explainable AI, XAI) для сжатых моделей: Обеспечение того, чтобы сжатые модели оставались интерпретируемыми и заслуживающими доверия.

Заключение

Сжатие моделей — это важная технология, обеспечивающая широкое внедрение периферийного ИИ в глобальном масштабе. Уменьшая размер и сложность моделей ИИ, становится возможным развертывать их на периферийных устройствах с ограниченными ресурсами, открывая широкий спектр приложений в различных контекстах. По мере дальнейшего развития области периферийного ИИ сжатие моделей будет играть все более важную роль в том, чтобы сделать ИИ доступным для всех и везде.

Успешное развертывание моделей периферийного ИИ в глобальном масштабе требует тщательного планирования и учета уникальных проблем и возможностей, предоставляемых различными регионами и аппаратными платформами. Используя методы и инструменты, рассмотренные в этом руководстве, разработчики и организации могут проложить путь в будущее, где ИИ будет органично интегрирован в повседневную жизнь, повышая эффективность, производительность и качество жизни людей во всем мире.