Эффективные нейросети для граничных устройств: автоматическая оптимизация под «железо»

Автор: Денис Аветисян

Новый подход позволяет автоматически создавать нейросети с ранним завершением работы, адаптированные под конкретное аппаратное обеспечение и ориентированные на максимальную энергоэффективность.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Аппаратная осведомленность в процессе NAS (нейроархитектурного поиска) усилена за счет расширенной платформы Stream, позволяющей оценивать производительность оборудования на различных этапах и оптимизировать архитектуру нейронной сети с учетом специфики аппаратного обеспечения.

В статье представлен фреймворк для аппаратного-ориентированного поиска архитектуры нейронных сетей, автоматически проектирующий квантованные нейросети с ранним выходом для развертывания на устройствах с ограниченными ресурсами.

Несмотря на успехи глубокого обучения, развертывание сложных моделей на периферийных устройствах ограничено вычислительными и энергетическими ресурсами. В работе «Hardware-aware Neural Architecture Search of Early Exiting Networks on Edge Accelerators» предложен автоматизированный подход к проектированию раннезавершающихся нейронных сетей (EENN), учитывающий особенности аппаратного обеспечения и квантования. Разработанный фреймворк для поиска архитектуры (NAS) позволяет снизить вычислительные затраты более чем на 50% по сравнению с традиционными сетями, сохраняя при этом приемлемый уровень точности. Сможет ли подобный аппаратный подход к NAS стать ключевым фактором для широкого внедрения интеллектуальных устройств на периферии сети?

Пределы Традиционного Глубокого Обучения

Несмотря на значительные успехи, стандартные модели глубокого обучения зачастую требуют чрезмерных вычислительных ресурсов и энергии, что создает серьезные препятствия для их развертывания на периферийных устройствах. Эта проблема особенно актуальна в контексте мобильных приложений, встроенных систем и устройств интернета вещей, где ограниченность ресурсов является ключевым фактором. Потребность в огромном количестве операций с плавающей точкой и большой памяти для хранения параметров модели делает невозможным эффективное функционирование таких систем без значительных затрат энергии и снижения производительности. В результате, разработка и применение сложных нейронных сетей часто ограничивается мощными серверами и облачными платформами, что препятствует широкому распространению технологий искусственного интеллекта в повседневной жизни и ограничивает возможности создания автономных и энергоэффективных устройств.

Стремление к повышению точности моделей глубокого обучения часто приводит к экспоненциальному росту их размеров, что создает серьезные препятствия для применения в реальном времени и устойчивого развития искусственного интеллекта. Современные нейронные сети, для достижения передовых результатов в задачах обработки изображений, естественного языка и других областях, требуют огромных вычислительных ресурсов и памяти. Это не только ограничивает их развертывание на мобильных устройствах или в системах с ограниченной энергией, но и увеличивает экологический след, связанный с обучением и эксплуатацией таких моделей. В результате, возникает необходимость в разработке более эффективных архитектур и методов обучения, позволяющих достигать высокой точности при меньшем потреблении ресурсов, что является ключевой задачей для будущего искусственного интеллекта.

Ограничения традиционных моделей глубокого обучения часто связаны с их статичной архитектурой, которая не адаптируется к сложности входных данных. Это приводит к неэффективному использованию вычислительных ресурсов, поскольку даже для обработки простых входных сигналов модель задействует полный набор параметров и операций. В результате, значительная вычислительная мощность тратится впустую, когда для решения задачи достаточно гораздо меньшего объема вычислений. Такая негибкость особенно заметна при обработке разнообразных данных, где сложность входных данных может существенно варьироваться, что делает статические модели неоптимальными для широкого спектра приложений и препятствует их внедрению в устройства с ограниченными ресурсами.

В отличие от традиционных глубоких нейронных сетей, потребляющих ресурсы вне зависимости от сложности входных данных, разрабатываются динамические модели, способные адаптировать свои вычислительные усилия к конкретным требованиям каждого отдельного входа. Такой подход позволяет значительно повысить эффективность, поскольку более простые данные обрабатываются с меньшими затратами, а сложные — с привлечением необходимых ресурсов. Вместо фиксированной архитектуры, динамические модели изменяют свою глубину или ширину в процессе вычислений, что позволяет избегать избыточности и снизить энергопотребление. Это особенно важно для развертывания искусственного интеллекта на мобильных устройствах и в других средах с ограниченными ресурсами, где производительность и энергоэффективность являются ключевыми факторами.

Более глубокий поиск архитектур позволяет получить модели с высокой точностью и значительным снижением вычислительных затрат (соотношение средней вычислительной сложности к сложности статической архитектуры).

Динамические Нейронные Сети и Ранний Выход: Новая Эра Эффективности

Динамические нейронные сети представляют собой принципиально новый подход в архитектуре моделей, позволяющий изменять вычислительный граф в зависимости от характеристик входных данных. В отличие от традиционных сетей с фиксированной структурой, динамические сети адаптируют свою сложность к каждому конкретному входу. Это достигается путем условного выполнения различных частей сети или изменения последовательности операций, что позволяет оптимизировать использование вычислительных ресурсов и снизить задержку. Такая адаптивность позволяет эффективно обрабатывать разнообразные входные данные, избегая избыточных вычислений для простых случаев и концентрируясь на более сложных задачах, требующих большей вычислительной мощности. В результате, динамические сети демонстрируют потенциал для повышения эффективности и снижения энергопотребления, особенно в условиях ограниченных ресурсов.

Сети с ранним выходом (Early Exiting Networks) позволяют прекратить вычисления после достижения достаточного уровня уверенности в предсказании. В отличие от традиционных нейронных сетей, где все слои всегда обрабатывают входные данные, в сетях с ранним выходом каждый слой оценивает достоверность своего предсказания. Если уровень достоверности превышает заданный порог, дальнейшая обработка прекращается, и возвращается текущий результат. Это достигается за счет использования критериев уверенности, таких как максимальная вероятность класса или энтропия распределения вероятностей, которые позволяют динамически определять, когда дальнейшее вычисление не требуется для получения надежного ответа.

Реализация механизма раннего выхода достигается путем стратегического размещения ‘Промежуточных Классификаторов’ (Intermediate Classifiers) на различных уровнях нейронной сети. Эти классификаторы оценивают уверенность модели в предсказании на текущем этапе обработки. Если уверенность достигает заданного порога, дальнейшая обработка входных данных прекращается, и выдается результат. Таким образом, для простых входных данных, требующих меньшей вычислительной сложности, процесс анализа завершается на ранних этапах, что позволяет существенно снизить задержку и потребление ресурсов.

Ранний выход из сети позволяет существенно снизить вычислительные затраты и задержку обработки данных. Это достигается за счет динамического прекращения вычислений, когда модель достигает достаточной уверенности в своем предсказании. В условиях ограниченных ресурсов, таких как мобильные устройства или встраиваемые системы, снижение вычислительной нагрузки напрямую влияет на энергоэффективность и время отклика, что делает ранний выход особенно ценным для приложений, работающих в реальном времени и требующих оперативного реагирования. Эффект от снижения задержки и потребления энергии возрастает при обработке большого количества относительно простых входных данных.

Представленная ранняя схема выхода из сети включает в себя три основных блока и три точки выхода.

Оптимизация для Эффективности: Методы и Техники

Методы дистилляции знаний (Knowledge Distillation) и квантизации позволяют существенно уменьшить размер и сложность модели машинного обучения без значительной потери точности. Дистилляция знаний предполагает обучение «студенческой» модели, используя выходные данные более крупной и точной «учительской» модели, что позволяет передать знания без необходимости сохранения большой архитектуры. Квантизация, в свою очередь, снижает точность представления весов и активаций модели, например, с 32-битной плавающей точки до 8-битного целого числа, что приводит к уменьшению объема памяти и ускорению вычислений. Оба метода часто используются совместно для достижения максимальной эффективности и развертывания моделей на устройствах с ограниченными ресурсами.

Метод “прунинга” (от англ. pruning — обрезка) позволяет упростить структуру нейронных сетей путем удаления избыточных весов, то есть связей между нейронами, которые вносят незначительный вклад в общую точность модели. Удаление этих весов приводит к уменьшению количества параметров, требуемых для хранения и вычисления, что существенно снижает вычислительную нагрузку и потребление памяти. Эффективность прунинга зависит от алгоритма выбора удаляемых весов и может быть реализована как однократной процедурой, так и итеративным процессом с последующей переобучением сети для восстановления потерянной точности. Применение прунинга особенно эффективно для разряженных сетей, где большая часть весов изначально имеет значения близкие к нулю.

Метод объединения слоев (Layer Fusion) направлен на повышение эффективности вычислений путем консолидации нескольких последовательных слоев нейронной сети в единую операцию. Это достигается путем алгебраического упрощения и пересчета операций, что позволяет уменьшить количество операций чтения/записи из памяти и снизить накладные расходы, связанные с переключением между слоями. Например, последовательные слои свертки и пакетной нормализации могут быть объединены в одну сверточную операцию с соответствующими коэффициентами. В результате происходит ускорение процесса инференса, особенно на аппаратных платформах с ограниченными ресурсами, без изменения точности модели. Эффективность Layer Fusion зависит от конкретной архитектуры сети и используемого аппаратного обеспечения.

Применение методов оптимизации, таких как дистилляция знаний, квантование и обрезка, к сетям с ранним выходом (early exiting networks) позволяет значительно повысить их эффективность и пригодность для развертывания на периферийных устройствах. Такой подход обеспечивает высокую точность, сопоставимую с передовыми методами, при значительно меньших вычислительных затратах и сниженном размере модели. Комбинация этих техник позволяет достичь оптимального баланса между точностью, скоростью работы и потреблением ресурсов, что критически важно для задач, выполняемых на устройствах с ограниченными возможностями, например, мобильных телефонах или встроенных системах.

Ранний выход из модели значительно снижает среднее произведение энергии на задержку, особенно на ранних этапах квантизации.

Аппаратное Развертывание и Валидация Производительности

Внедрение оптимизированных нейронных сетей с функцией раннего выхода на гетерогенных краевых ускорителях открывает значительные преимущества в производительности. Использование специализированного аппаратного обеспечения, такого как Edge TPU и оптимизированные сетевые архитектуры, позволяет существенно снизить задержки и энергопотребление при обработке данных непосредственно на периферии сети. Это особенно важно для приложений, требующих быстрого отклика и ограниченных ресурсов, например, в системах автономного вождения или в устройствах «умного дома». Такой подход позволяет не только ускорить процесс инференса, но и снизить нагрузку на централизованные серверы, повышая общую эффективность и масштабируемость системы. Оптимизация архитектуры сети с учетом характеристик краевых ускорителей позволяет добиться существенного улучшения показателей, делая возможным развертывание сложных моделей машинного обучения даже на устройствах с ограниченными вычислительными возможностями.

Для эффективной разработки и оптимизации нейронных сетей, предназначенных для работы на периферийных устройствах, активно применяются специализированные фреймворки, такие как ‘Stream’. Данные инструменты позволяют проводить точную оценку ключевых аппаратных метрик, включая энергопотребление и задержки, на ранних этапах проектирования. Это позволяет инженерам и исследователям принимать обоснованные решения относительно архитектуры сети, выбора слоев и параметров оптимизации. Использование ‘Stream’ позволяет прогнозировать производительность модели на целевом оборудовании до фактической реализации, выявлять узкие места и оптимизировать сеть для достижения оптимального баланса между точностью, скоростью и энергоэффективностью. Такой подход значительно сокращает время разработки и позволяет создавать более эффективные и адаптированные к конкретным аппаратным платформам нейронные сети.

Специализированные аппаратные ускорители, такие как Edge TPU и оптимизированные архитектуры Network-on-Chip, демонстрируют значительное увеличение производительности при работе с нейронными сетями. Edge TPU, разработанный Google, особенно эффективен в задачах инференса благодаря своей матричной архитектуре, позволяющей параллельно выполнять множество операций. В свою очередь, оптимизированные Network-on-Chip, представляющие собой систему межсоединений на кристалле, обеспечивают высокую пропускную способность и низкую задержку при передаче данных между вычислительными ядрами. Использование этих ускорителей позволяет существенно снизить энергопотребление и повысить скорость обработки данных, что критически важно для развертывания нейронных сетей на периферийных устройствах с ограниченными ресурсами. Такие решения открывают новые возможности для приложений, требующих обработки данных в реальном времени, например, в системах автономного вождения или в устройствах “умного дома”.

Практические испытания подтвердили эффективность предложенного подхода к оптимизации нейронных сетей. Полученные результаты демонстрируют снижение произведения энергопотребления на задержку — ключевого показателя эффективности — на 50%. При этом, соблюдены строгие ограничения: накладные расходы на последние выходы сети не превышают 50%, а сохранение функциональности основных слоев сети также ограничено 50%-ным порогом. Данные показатели свидетельствуют о том, что оптимизированные сети могут быть успешно развернуты на периферийных устройствах, обеспечивая значительную экономию энергии и сохраняя высокую производительность при обработке данных.

Различия в энерго-временном произведении (EET) между различными точками монтирования при одинаковой архитектуре основной сети и выхода обусловлены различиями в коэффициентах выхода и несовпадениями размерностей тензоров с потоками данных ускорителя.

Исследование, представленное в данной работе, акцентирует внимание на важности адаптации нейронных сетей к конкретным аппаратным ограничениям граничных устройств. Это особенно актуально, учитывая растущую потребность в энергоэффективных решениях для обработки данных непосредственно на этих устройствах. Как однажды заметила Барбара Лисков: «Проектирование хорошей системы — это не просто написание кода, это понимание того, как она будет использоваться и как она будет развиваться». Этот принцип находит отражение в подходе, предложенном авторами, где поиск архитектуры сети осуществляется с учетом характеристик аппаратного обеспечения, обеспечивая тем самым оптимальный баланс между точностью, задержкой и энергопотреблением. Автоматизированный поиск архитектур, учитывающий квантование и возможность раннего выхода из сети, позволяет создавать системы, способные достойно стареть в условиях ограниченных ресурсов.

Что же дальше?

Представленная работа, как и любая архитектурная конструкция, лишь одна из возможных траекторий в пространстве компромиссов. Поиск оптимальной нейронной сети для периферийных устройств — это не столько решение задачи, сколько констатация её текущего состояния. Ускорители стареют, алгоритмы усложняются, а потребности в энергоэффективности растут. Каждая оптимизация, кажущаяся прорывом, лишь откладывает неизбежное столкновение с ограничениями аппаратного обеспечения.

Будущие исследования, вероятно, будут смещены в сторону адаптивных архитектур, способных динамически перестраиваться в ответ на меняющиеся условия эксплуатации. Однако, истинный вызов заключается не в создании более совершенных алгоритмов поиска, а в понимании фундаментальных пределов вычислительной эффективности. Поиск «идеальной» сети — это иллюзия. Важнее научиться извлекать максимум из того, что уже существует.

Очевидно, что квантование и ранний выход — лишь инструменты, а не самоцель. Необходимо переосмыслить саму концепцию «интеллекта на краю», возможно, перейдя от сложных нейронных сетей к более простым, но эффективным алгоритмам, способным решать узкоспециализированные задачи. В конечном счете, каждая архитектура проживает свою жизнь, а мы лишь свидетели её эволюции.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.04705.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-06 22:33