Внедрение квантования и обрезки в глубинных моделях для развертывания на грани

Развертывание моделей глубокого обучения на периферийных устройствах требует оптимизации их размера и вычислительной эффективности. Квантизация и обрезка — это два метода, которые помогают снизить сложность модели при сохранении производительности. В этой статье рассматривается, как эффективно реализовать эти методы для периферийного развертывания.

Понимание квантизации

Квантизация предполагает снижение точности чисел, используемых для представления параметров модели и активаций. Вместо 32-битных чисел с плавающей запятой используются более низкоточные форматы, такие как 8-битные целые числа. Это снижает использование памяти и ускоряет вывод на совместимом оборудовании.

Общие методы квантования включают в себя послетренировочное квантование и обучение с учетом квантования. Послетренировочное квантование применяется после обучения, в то время как обучение с учетом квантования включает квантование в процессе обучения для повышения точности.

Осуществление обрезки

Отрезка удаляет ненужные или менее важные веса из нейронной сети. Это приводит к более редкой модели, которая требует меньше вычислений. Отрезка может применяться во время или после тренировки, с такими методами, как обрезка магнитудой, которая устраняет веса ниже определенного порога.

Стратегии обрезки включают структурированную обрезку, которая удаляет целые нейроны или фильтры, и неструктурированную обрезку, которая удаляет отдельные веса. Структурированная обрезка часто приводит к более эффективным моделям на аппаратных ускорителях.

Сочетание квантирования и обрезки

Применение как квантования, так и обрезки может значительно оптимизировать глубокие модели для развертывания края. Процесс обычно включает обрезку модели сначала для уменьшения размера и сложности, а затем квантование для дальнейшего сжатия модели и повышения скорости вывода.

Тщательная калибровка необходима для поддержания точности модели. Такие методы, как точная настройка после обрезки и квантование, помогают восстановить потенциальную потерю производительности. Совместимость оборудования также следует рассматривать для максимизации преимуществ.

Советы по осуществлению