Проблемы развертывания глубоких нейронных сетей (DNN) на устройствах
Развертывание DNN на устройствах, таких как смартфоны и автономные автомобили, представляет собой серьезную задачу из-за высокой вычислительной нагрузки. Существующие алгоритмы обрезки не всегда обеспечивают баланс между высокой степенью сжатия и точностью вывода.
Типы обрезки
Существующие стратегии обрезки делятся на три категории:
- Неупорядоченная обрезка: максимальная гибкость, но несовместимость с аппаратным ускорением.
- Упорядоченная обрезка: улучшает совместимость с аппаратным обеспечением, но может снижать точность.
- Полуупорядоченная обрезка: пытается сбалансировать эффективность и точность, но применяется ограниченно.
Решение AutoSculpt
Исследователи из Океанского университета Китая предложили AutoSculpt — современное решение для обрезки моделей, использующее графовые нейронные сети (GNN) и глубокое обучение с подкреплением (DRL). Это решение оптимизирует стратегии сжатия, представляя DNN в виде графов.
Преимущества AutoSculpt
- Улучшение совместимости с аппаратным обеспечением и эффективностью вывода.
- Систематическое улучшение паттернов обрезки с помощью обучения с подкреплением.
- Широкая применимость к различным архитектурам, включая CNN и Vision Transformers.
Результаты
AutoSculpt показал выдающиеся результаты, превзойдя современные методы сжатия моделей. Он достиг уровня обрезки до 90% на простых архитектурах и до 55% на более сложных моделях, таких как ResNet, без значительных потерь в точности.
Преимущества для бизнеса
Сокращение задержек вывода и улучшение времени выполнения до 29% делают AutoSculpt подходящим для приложений с ограниченными ресурсами. Обрезанные модели часто показывают или превышают производительность оригиналов после дообучения.
Заключение
AutoSculpt представляет собой эффективное решение для сжатия DNN, обеспечивая высокую производительность и совместимость с аппаратным обеспечением. Это приближает развертывание DNN на устройствах к реальности и открывает новые возможности для практических и эффективных приложений ИИ.
Как использовать ИИ в вашем бизнесе
Чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ:
- Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить.
- Выберите подходящее решение и внедряйте ИИ постепенно.
- Расширяйте автоматизацию на основе полученных данных и опыта.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам.
Попробуйте ИИ-ассистента в продажах, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.
