Edge AI: Tekniker för modellkomprimering för global distribution

Framväxten av Edge AI revolutionerar olika branscher genom att föra beräkningar och datalagring närmare datakällan. Detta paradigmskifte möjliggör snabbare svarstider, förbättrad integritet och minskad bandbreddsförbrukning. Att distribuera komplexa AI-modeller på resursbegränsade edge-enheter innebär dock betydande utmaningar. Tekniker för modellkomprimering är avgörande för att övervinna dessa begränsningar och möjliggöra en bred anpassning av Edge AI över hela världen.

Varför modellkomprimering är viktigt för global Edge AI-distribution

Edge-enheter, som smartphones, IoT-sensorer och inbyggda system, har vanligtvis begränsad processorkraft, minne och batteritid. Att distribuera stora, komplexa AI-modeller direkt på dessa enheter kan leda till:

Hög latens: Långsamma inferenstider kan hindra realtidsapplikationer.
Överdriven strömförbrukning: Tömmer batteritiden och begränsar edge-enheternas operativa livslängd.
Minnesbegränsningar: Stora modeller kan överskrida det tillgängliga minnet, vilket förhindrar distribution.
Ökad kostnad: Högre hårdvarukrav leder till ökade distributionskostnader.

Tekniker för modellkomprimering hanterar dessa utmaningar genom att minska storleken och komplexiteten hos AI-modeller utan att offra noggrannheten avsevärt. Detta möjliggör effektiv distribution på resursbegränsade enheter och låser upp ett brett spektrum av tillämpningar i olika globala sammanhang.

Viktiga tekniker för modellkomprimering

Flera tekniker för modellkomprimering används vanligtvis inom Edge AI:

1. Kvantisering

Kvantisering minskar precisionen på modellens vikter och aktiveringar från flyttal (t.ex. 32-bitars eller 16-bitars) till heltal med lägre bitantal (t.ex. 8-bitars, 4-bitars eller till och med binärt). Detta minskar modellens minnesavtryck och beräkningskomplexitet.

Typer av kvantisering:

Post-Training Quantization (PTQ): Detta är den enklaste formen av kvantisering, där modellen tränas med flyttalsprecision och sedan kvantiseras efter träningen. Det kräver minimal ansträngning men kan leda till en minskning i noggrannhet. Tekniker som kalibreringsdata används ofta för att mildra noggrannhetsförlusten.
Quantization-Aware Training (QAT): Detta innebär att man tränar modellen med kvantisering i åtanke. Under träningen simulerar modellen effekterna av kvantisering, vilket gör att den kan anpassa sig och bibehålla noggrannheten när den distribueras i ett kvantiserat format. QAT ger vanligtvis bättre noggrannhet än PTQ men kräver mer beräkningsresurser och expertis.
Dynamisk kvantisering: Under inferens bestäms kvantiseringsparametrarna dynamiskt baserat på aktiveringarnas omfång. Detta kan förbättra noggrannheten jämfört med statisk kvantisering, men det medför också en viss overhead.

Exempel:

Tänk dig en vikt i ett neuralt nätverk med värdet 0,75 representerat som ett 32-bitars flyttal. Efter kvantisering till 8-bitars heltal kan detta värde representeras som 192 (förutsatt en skalningsfaktor). Detta minskar avsevärt det lagringsutrymme som krävs för vikten.

Globala överväganden:

Olika hårdvaruplattformar har varierande nivåer av stöd för olika kvantiseringsscheman. Till exempel är vissa mobila processorer optimerade för 8-bitars heltalsoperationer, medan andra kan stödja mer aggressiva kvantiseringsnivåer. Det är viktigt att välja ett kvantiseringsschema som är kompatibelt med målplattformens hårdvara i den specifika region där enheten kommer att distribueras.

2. Beskärning

Beskärning innebär att man tar bort oviktiga vikter eller anslutningar från det neurala nätverket. Detta minskar modellens storlek och komplexitet utan att avsevärt påverka dess prestanda.

Typer av beskärning:

Viktbeskärning: Enskilda vikter med små magnituder sätts till noll. Detta skapar glesa viktmatriser, som kan komprimeras och bearbetas mer effektivt.
Neuronbeskärning: Hela neuroner eller kanaler tas bort från nätverket. Detta kan leda till mer betydande minskningar av modellstorleken men kan också kräva omträning för att bibehålla noggrannheten.
Lagerbeskärning: Hela lager kan tas bort om deras bidrag till den totala prestandan är minimal.

Exempel:

I ett neuralt nätverk har en vikt som förbinder två neuroner ett värde nära noll (t.ex. 0,001). Genom att beskära denna vikt sätts den till noll, vilket i praktiken tar bort anslutningen. Detta minskar antalet beräkningar som krävs under inferens.

Globala överväganden:

Den optimala beskärningsstrategin beror på den specifika modellarkitekturen och målapplikationen. Till exempel kan en modell som distribueras i en miljö med låg bandbredd dra nytta av aggressiv beskärning för att minimera modellstorleken, även om det resulterar i en liten minskning av noggrannheten. Omvänt kan en modell som distribueras i en högpresterande miljö prioritera noggrannhet framför storlek. Avvägningen bör anpassas till de specifika behoven i det globala distributionssammanhanget.

3. Kunskapsdestillation

Kunskapsdestillation innebär att man tränar en mindre "studentmodell" för att efterlikna beteendet hos en större, mer komplex "lärarmodell". Lärarmodellen är vanligtvis en vältränad modell med hög noggrannhet, medan studentmodellen är utformad för att vara mindre och mer effektiv.

Process:

Träna en stor, noggrann lärarmodell.
Använd lärarmodellen för att generera "mjuka etiketter" för träningsdatan. Mjuka etiketter är sannolikhetsfördelningar över klasserna, snarare än hårda one-hot-etiketter.
Träna studentmodellen för att matcha de mjuka etiketterna som genererats av lärarmodellen. Detta uppmuntrar studentmodellen att lära sig den underliggande kunskap som fångats av lärarmodellen.

Exempel:

Ett stort faltningsnätverk (CNN) tränat på en stor datamängd bilder används som lärarmodell. Ett mindre, mer effektivt CNN tränas som studentmodell. Studentmodellen tränas för att förutsäga samma sannolikhetsfördelningar som lärarmodellen, och lär sig därmed effektivt lärarens kunskap.

Globala överväganden:

Kunskapsdestillation kan vara särskilt användbart för att distribuera AI-modeller i resursbegränsade miljöer där det inte är möjligt att träna en stor modell direkt på edge-enheten. Det möjliggör överföring av kunskap från en kraftfull server eller molnplattform till en lättviktig edge-enhet. Detta är särskilt relevant i områden med begränsade beräkningsresurser eller opålitlig internetanslutning.

4. Effektiva arkitekturer

Att designa effektiva modellarkitekturer från grunden kan avsevärt minska storleken och komplexiteten hos AI-modeller. Detta involverar användning av tekniker som:

Djupvis separerbara faltningar: Dessa faltningar delar upp standardfaltningar i två separata operationer: djupvis faltning och punktvis faltning. Detta minskar antalet parametrar och beräkningar som krävs.
MobileNets: En familj av lättviktiga CNN-arkitekturer designade för mobila enheter. MobileNets använder djupvis separerbara faltningar och andra tekniker för att uppnå hög noggrannhet med minimal beräkningskostnad.
ShuffleNet: En annan familj av lättviktiga CNN-arkitekturer som använder "channel shuffle"-operationer för att förbättra informationsflödet mellan kanaler.
SqueezeNet: En CNN-arkitektur som använder "squeeze"- och "expand"-lager för att minska antalet parametrar samtidigt som noggrannheten bibehålls.
Uppmärksamhetsmekanismer: Att införliva uppmärksamhetsmekanismer gör att modellen kan fokusera på de mest relevanta delarna av indatan, vilket minskar behovet av stora, täta lager.

Exempel:

Att ersätta standardfaltningslager i ett CNN med djupvis separerbara faltningar kan avsevärt minska antalet parametrar och beräkningar, vilket gör modellen mer lämplig för distribution på mobila enheter.

Globala överväganden:

Valet av effektiv arkitektur bör anpassas till den specifika uppgiften och målplattformens hårdvara. Vissa arkitekturer kan vara bättre lämpade för bildklassificering, medan andra kan vara bättre för naturlig språkbehandling. Det är viktigt att benchmarka olika arkitekturer på målets hårdvara för att bestämma det bästa alternativet. Hänsyn som energieffektivitet bör också beaktas, särskilt i regioner där tillgången på elektricitet är ett problem.

Kombinera komprimeringstekniker

Den mest effektiva metoden för modellkomprimering innebär ofta att man kombinerar flera tekniker. Till exempel kan en modell beskäras, sedan kvantiseras och slutligen destilleras för att ytterligare minska dess storlek och komplexitet. Ordningen i vilken dessa tekniker tillämpas kan också påverka den slutliga prestandan. Experimenterande är nyckeln till att hitta den optimala kombinationen för en given uppgift och hårdvaruplattform.

Praktiska överväganden för global distribution

Att distribuera komprimerade AI-modeller globalt kräver noggrant övervägande av flera faktorer:

Hårdvarudiversitet: Edge-enheter varierar mycket när det gäller processorkraft, minne och batteritid. Komprimeringsstrategin bör anpassas till de specifika hårdvarukapaciteterna hos målenheterna i olika regioner.
Nätverksanslutning: I områden med begränsad eller opålitlig nätverksanslutning kan det vara nödvändigt att utföra mer beräkningar lokalt på edge-enheten. Detta kan kräva mer aggressiv modellkomprimering för att minimera modellstorleken och minska beroendet av molnresurser.
Dataintegritet: Modellkomprimeringstekniker kan också användas för att förbättra dataintegriteten genom att minska mängden data som behöver överföras till molnet. Federerad inlärning, i kombination med modellkomprimering, kan möjliggöra samarbetande modellträning utan att dela känslig data.
Regelefterlevnad: Olika länder har olika regler för dataintegritet och säkerhet. Distributionen av AI-modeller måste följa alla tillämpliga regler i målregionen.
Lokalisering: AI-modeller kan behöva lokaliseras för att stödja olika språk och kulturella sammanhang. Detta kan innebära att man anpassar modellarkitekturen, tränar om modellen med lokaliserad data eller använder maskinöversättningstekniker.
Energieffektivitet: Att optimera energiförbrukningen är avgörande för att förlänga batteritiden på edge-enheter, särskilt i regioner där tillgången på elektricitet är begränsad.

Verktyg och ramverk

Flera verktyg och ramverk finns tillgängliga för att hjälpa till med modellkomprimering och distribution på edge-enheter:

TensorFlow Lite: En uppsättning verktyg för att distribuera TensorFlow-modeller på mobila och inbyggda enheter. TensorFlow Lite inkluderar stöd för kvantisering, beskärning och andra tekniker för modellkomprimering.
PyTorch Mobile: Ett ramverk för att distribuera PyTorch-modeller på mobila enheter. PyTorch Mobile tillhandahåller verktyg för kvantisering, beskärning och andra optimeringstekniker.
ONNX Runtime: En plattformsoberoende inferensmotor som stöder ett brett utbud av hårdvaruplattformar. ONNX Runtime inkluderar stöd för modellkvantisering och optimering.
Apache TVM: Ett kompilatorramverk för att optimera och distribuera maskininlärningsmodeller på en mängd olika hårdvaruplattformar.
Qualcomm AI Engine: En hård- och mjukvaruplattform för att accelerera AI-arbetsbelastningar på Qualcomm Snapdragon-processorer.
MediaTek NeuroPilot: En plattform för att distribuera AI-modeller på MediaTek-processorer.
Intel OpenVINO Toolkit: En verktygslåda för att optimera och distribuera AI-modeller på Intel-hårdvara.

Framtida trender

Fältet för modellkomprimering utvecklas ständigt. Några av de viktigaste framtida trenderna inkluderar:

Neural Architecture Search (NAS): Automatisering av processen för att designa effektiva modellarkitekturer.
Hårdvarumedveten NAS: Designa modeller som är specifikt optimerade för målplattformens hårdvara.
Dynamisk modellkomprimering: Anpassa komprimeringsstrategin baserat på aktuella driftsförhållanden och resurstillgänglighet.
Federerad inlärning med modellkomprimering: Kombinera federerad inlärning med modellkomprimering för att möjliggöra samarbetande modellträning på edge-enheter med begränsade resurser.
Förklarbar AI (XAI) för komprimerade modeller: Säkerställa att komprimerade modeller förblir tolkningsbara och pålitliga.

Slutsats

Modellkomprimering är en väsentlig teknik för att möjliggöra en bred anpassning av Edge AI globalt. Genom att minska storleken och komplexiteten hos AI-modeller blir det möjligt att distribuera dem på resursbegränsade edge-enheter, vilket låser upp ett brett spektrum av tillämpningar i olika sammanhang. I takt med att fältet Edge AI fortsätter att utvecklas kommer modellkomprimering att spela en allt viktigare roll för att göra AI tillgängligt för alla, överallt.

Att framgångsrikt distribuera Edge AI-modeller på global skala kräver noggrann planering och hänsyn till de unika utmaningar och möjligheter som olika regioner och hårdvaruplattformar presenterar. Genom att utnyttja de tekniker och verktyg som diskuteras i den här guiden kan utvecklare och organisationer bana väg för en framtid där AI är sömlöst integrerat i vardagslivet, vilket förbättrar effektivitet, produktivitet och livskvalitet för människor runt om i världen.