وتتوفر لدى أجهزة الإدجية موارد وسلطات حاسوبية محدودة، مما يجعل تصميم هياكل التعلم العميق الفعالة أمرا أساسيا، وتناقش هذه المادة المبادئ الرئيسية والحسابات اللازمة لتحقيق الاستخدام الأمثل للنماذج المستخدمة في هذه الأجهزة.

مبادئ التصميم الكفاء للمعمار

ويتطلب تصميم أجهزة الحافة توازنا بين التعقيدات النموذجية والأداء، وتشمل المبادئ الرئيسية تخفيض حجم النموذج، وتقليل الحمولة الحاسوبية إلى أدنى حد، والحفاظ على الدقة، وتستخدم تقنيات مثل اختبار النماذج، وتحديد الكمي، والهيكل الأمثل.

حسابات للتصوير الأمثل النموذجي

وتساعد الحسابات على تحديد مدى ملاءمة نموذج لنشر الحواف، وتشمل القياسات الهامة عدد البارامترات، والملوثات العضوية الثابتة (عمليات تحديد مواقعها)، وتركيب الذاكرة، مثلا، يمكن أن يقلل عدد البارامترات من حجم النموذج والوقت المخصص للاختبارات.

التقنيات اللازمة للكفاءة

  • Model Pruning:] Removing redundant weights to reduce size.
  • Quantization:] Using lower accurate data types to decrease computation.
  • Knowledge Distillation:] Training smaller models to mimic larger ones.
  • Architecture search:] Automating the design of efficient models.