エッジデバイス上でディープラーニングモデルを展開するには、サイズと計算効率を最適化する必要があります。 量子化と剪定は、パフォーマンスを維持しながらモデルの複雑性を減らすのに役立つ2つの技術です。 この記事では、これらのメソッドをエッジのデプロイメントに効果的に実装する方法について説明します。

定量化の理解

定量化は、モデルパラメータや活性化を表すために使用される数値の精度を低下させるものを含みます。 32ビットの浮動小数点数ではなく、8ビット整数などの低精度のフォーマットが使用されます。 これは、メモリ使用量を減らし、互換性のあるハードウェアの不当を加速します。

一般的な量子化技術には、後処理量子化と量子化-awareのトレーニングが含まれます。 後処理量子化は、トレーニング後の量子化を適用します。 量子化-awareのトレーニングは、より良い精度のためのトレーニングプロセス中に量子化を組み込む。

剪定の実装

剪定は、神経ネットワークから不要なまたは少ない重要な体重を取り除きます。 これは、より少ない計算を必要とするスパーモデルで結果します。 剪定は、特定のしきい値の下の重量を排除するような方法を使用して、トレーニング中または後に適用することができます。

剪定戦略には、構造化された剪定、神経やフィルター全体を除去し、個々の体重を除去する非構造剪定が含まれます。 構造化された剪定は、多くの場合、ハードウェアアクセラレータのより効率的なモデルにつながります。

量子化と剪定の結合

量子化と剪定の両方を適用することで、エッジのデプロイメントにディープモデルを大幅に最適化できます。 プロセスは通常、モデルを最初に実行してサイズと複雑性を削減し、クオンタイズが続き、モデルをさらに圧縮し、推論速度を向上させることができます。

慎重にキャリブレーションは、モデルの精度を維持する必要があります。剪定と定量化後の微調整などの技術は、潜在的なパフォーマンスの損失を回復するのに役立ちます。ハードウェアの互換性も利点を最大化するために考慮する必要があります。

実装のヒント

  • 冗長な体重を除去するために剪定を開始。
  • 定量化-aware トレーニングを使用して、精度の保持を改善します。
  • 性能向上のためのターゲットハードウェアで最適化されたモデルをテストします。
  • 両技術を応用した後、モデルを微調整します。
  • 最小限の劣化を防止するため、精度をモニターします。