Edge cihazları sınırlı hesaplama kaynakları ve gücü vardır, verimli derin öğrenme mimarilerinin tasarımını temel hale getirir. Bu makale, bu tür cihazlardaki dağıtım için modelleri optimize etmek için temel ilkeleri ve hesaplamaları tartışır.
Verimli Mimari Tasarım İlkeleri
kenar cihazları için tasarım modelleme modeli karmaşıklığı performansla dengelemek gerektirir. Anahtar ilkeleri modelleme boyutunu, minimi hesaplama yüküni ve doğruyu korumak. Model pruning, niceleştirme ve mimarlık optimizasyonu yaygın olarak kullanılır.
Model Optimizasyonu için Hesaplamalar
Hesaplamalar kenar dağıtım için bir modelin uygunluğunu belirlemeye yardımcı olur. Önemli ölçümler parametrelerin sayısını, FLOPs (floating point operations), ve hafıza ayak izini içerir. Örneğin, parametrelerin sayısını azaltın model boyutunu ve çıkarım süresini azaltır.
Verimlilik için teknikler
- [FONT=0) Model Pruning:[Dönetici:[Dönetici:0) Boyut azaltacak kırmızı kilolar.
- [FONT:0)Quantization:[Dönetici:[Dönetici:0) Daha düşük hassas veri türlerini hesaplamak.
- [FONT:0) De ki:[Dönetici:0) Daha büyükleri taklit etmek için daha küçük modeller.
- [FONT:0)Architecture Search:[Dönetici:[Dönetici:0)[Döneticileri tasarlayın.