|
在嵌入式AI这方寸之地搞推理加速，既要让模型高效运行，又得受限于有限的算力和存储。下次我讲一下那些被速度问题坑到怀疑人生的惨痛经历，保准让你有新感悟。 在嵌入式设备领域，推理速度的重要性不言而喻。若推理过程迟缓，用户使用体验将大打折扣，产品竞争力也会大幅下降。为了提升嵌入式设备的推理效率，各方都积极探索并运用了多种实用方法，下面就为大家详细介绍。
算法优化如同为设备进行一场瘦身与健身的双重改造。 模型剪枝是其中一项关键技术，它就像修剪一棵枝叶繁茂却存在冗余的大树。通过去除那些对最终结果影响微乎其微的神经元和连接，让模型结构更加简洁轻便。如此一来，计算量显著降低，推理速度自然得以提升。一个原本规模庞大的图像识别模型，经过剪枝处理后，参数数量可能锐减一半，推理时间也会随之大幅缩短。 量化也是常用的优化手段。简单来讲，就是将模型中的高精度数据，如32位浮点数，转换为低精度数据，像8位整数。这就好比把一大袋沉重的沙子换成轻便的小石子，不仅能减少存储空间的占用，还能提升计算速度。而且，如今硬件对低精度数据的支持日益完善，量化后对模型精度的影响也能控制在可接受的范围内。 知识蒸馏则是一种以大带小的巧妙方法。先训练一个大型的高性能模型，让它将自身积累的“知识”传授给一个小型模型。这就如同一位经验丰富的老师傅带领年轻徒弟，徒弟能够快速掌握关键技巧。小型模型在保持一定精度的同时，结构更为简单，推理速度更快。 硬件加速：借助外力，突破性能瓶颈 硬件加速犹如为设备装上了强大的推力器。 专用集成电路ASIC是针对特定任务量身打造的硬件。它针对推理过程中的常见运算进行了高度优化，如同一位专业的短跑运动员，在短距离冲刺中具有绝对优势。以谷歌的TPU为例，它是专门为机器学习运算设计的，在处理大量矩阵乘法等运算时，速度比传统CPU快了好几个数量级。
图形处理器GPU原本是为图形渲染而设计，但它强大的并行计算能力使其成为推理加速的得力工具。在处理图像、视频等数据时，GPU能够同时对多个像素点进行运算，大大缩短了推理时间。因此，许多嵌入式设备都会配备GPU来提升推理性能。 现场可编程门阵列FPGA具有高度的灵活性。它可以根据不同的任务需求，重新配置硬件电路，就像一个万能工匠，能够快速打造出适合各种任务的工具。在推理加速方面，FPGA能够依据具体的模型结构进行优化，实现高效的并行计算。 曾经有一个项目，旨在开发一款用于实时人脸识别的智能安防摄像头。起初，团队没有充分重视推理速度的优化，使用的模型较为复杂，且未采用任何硬件加速措施。在实际测试中，摄像头识别一张人脸需要数秒时间，这在现实应用中完全无法接受。试想，一个小偷在摄像头前停留数秒才被识别，安防系统的作用将大打折扣。这次经历让团队深刻认识到推理加速的紧迫性。后来，他们通过模型剪枝、量化以及使用GPU加速等方法，成功将推理时间缩短至毫秒级别，产品才得以顺利推向市场。 嵌入式推理加速需要算法优化和硬件加速协同发力，同时要从过往的经验中汲取教训，持续改进，才能让嵌入式设备在推理性能上实现质的提升。
| 
