Розгортання моделей глибокого навчання на пристроях кромки вимагає оптимізації їх розміру та обчислювальної ефективності. Квантизація та обрізання є двома методами, які допомагають зменшити складність моделі при збереженні продуктивності. Ця стаття обговорює, як ефективно реалізувати ці методи для розгортання краю.

Розуміння квантизації

Квантизація передбачає зменшення точності чисел, використовуваних для представлення параметрів моделі та активації. Замість 32-бітових плаваючих точок, використовуються формати нижнього значення, як 8-бітні цілі. Це зменшує використання пам'яті та прискорює інференцію на сумісному апараті.

Методики загальної квантизації включають в себе післятрену квантізацію та підготовку квантизації. Після закінчення навчання квантизація застосовується квантизація після тренування, при цьому квантизація-атека включає квантизація під час процесу підготовки для кращої точності.

Реалізація пуску

Виконується видалення зайвих або менш важливих мас з нейромережі. Це призводить до моделі sparser, яка вимагає менших обчислень. Обрізка може застосовуватися під час або після тренувань, з такими методами, як обрізка, яка усуває ваги нижче певного порогу.

Виконаючі стратегії включають структуровану обрізку, яка видаляє всі нейрони або фільтри, а неструктуровану обрізку, яка видаляє індивідуальні ваги. Структуровані обрізки часто призводить до більш ефективних моделей на апаратних акселераторів.

Комбінація квантизації та пусконалагоджування

Застосування як кількісної, так і для обрізки може істотно оптимізувати глибокі моделі для розгортання краю. Процес зазвичай передбачає обрізання моделі спочатку для зменшення розміру і складності, а також за допомогою квартету для подальшого стиснення моделі і підвищення швидкості вставки.

Уважна калібрування необхідно підтримувати точність моделі. Методи, такі як тонко-тунінг після обрізки та квантизації, допомагають відновити потенційні втрати продуктивності. Сумісність обладнання також повинна бути розглянута для максимальної вигоди.

Поради щодо впровадження

  • Починайте з обрізанням, щоб видалити зайві ваги.
  • Використовуйте тренування квантизації для кращого затримки точності.
  • Тестувати оптимізовану модель на цільовому апараті для отримання продуктивності.
  • Витончена модель після нанесення обох методів.
  • Точність монітора для забезпечення мінімальної деградації.