Оптимизация нейросетей для граничных устройств: поиск эффективных архитектур

Автор: Денис Аветисян

Новый подход к поиску архитектур нейронных сетей позволяет значительно повысить их эффективность и снизить задержки для работы на устройствах с ограниченными ресурсами.

"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

Предлагаемая система автоматического нейронного поиска архитектур (AEBNAS) структурирована в три этапа: кодирование архитектур с возможностью раннего выхода в пространство поиска, точная настройка порогов этих выходов и определение целей оптимизации для алгоритма поиска, балансирующих между точностью и количеством операций MAC для спроектированных архитектур с ранним выходом.

Представлен фреймворк AEBNAS для одновременной оптимизации основной сети и выходных ветвей, снижающий вычислительные затраты и повышающий точность.

Несмотря на эффективность глубоких нейронных сетей, их вычислительная сложность остается серьезной проблемой для устройств с ограниченными ресурсами. В данной работе, представленной под названием ‘AEBNAS: Strengthening Exit Branches in Early-Exit Networks through Hardware-Aware Neural Architecture Search’, предлагается новый подход к разработке энергоэффективных моделей, основанный на аппаратном обучении (hardware-aware) при поиске архитектуры нейронной сети (NAS). Предложенный фреймворк AEBNAS оптимизирует как основную сеть, так и выходные ветви, добиваясь повышения точности при снижении вычислительных затрат. Способно ли такое сочетание NAS и аппаратной осведомленности стать ключевым фактором в развертывании глубокого обучения на периферийных устройствах?

Рождение интеллекта на краю: ограничения и вызовы

Всё чаще глубокие нейронные сети находят применение непосредственно на периферийных устройствах — от систем «умного дома» до портативных медицинских приборов. Эта тенденция обусловлена необходимостью оперативной обработки данных и снижения задержек, что критически важно для таких приложений, как распознавание речи в реальном времени или мониторинг состояния здоровья. Размещение вычислений непосредственно на устройстве позволяет избежать передачи больших объёмов информации в облако, повышая конфиденциальность и надёжность системы, а также снижая зависимость от сетевого соединения. В результате, появляется возможность создания более автономных, отзывчивых и энергоэффективных решений, способных функционировать в условиях ограниченных ресурсов.

Вычислительные потребности современных нейронных сетей, активно внедряемых в устройства граничных вычислений, создают серьезные трудности, связанные с энергопотреблением и задержками обработки данных. В отличие от мощных серверных кластеров, периферийные устройства, такие как смартфоны или датчики IoT, ограничены в ресурсах питания и вычислительной мощности. Это приводит к тому, что выполнение сложных моделей машинного обучения требует значительных затрат энергии, сокращая время автономной работы. Кроме того, даже незначительные задержки в обработке данных могут стать критическими для приложений, требующих мгновенной реакции, например, в системах автономного управления или мониторинге здоровья. Поэтому, эффективное управление вычислительными ресурсами и минимизация задержек являются ключевыми задачами при развертывании искусственного интеллекта на периферийных устройствах, что требует разработки инновационных подходов к оптимизации моделей и архитектур.

Традиционные методы оптимизации моделей глубокого обучения, такие как обрезка нейронных сетей, квантование и совместное использование весов, действительно позволяют добиться некоторого улучшения производительности. Однако, эти подходы, как показывает практика, обеспечивают лишь постепенные, инкрементальные улучшения, не решая проблему энергопотребления и задержки, возникающие при развертывании моделей на устройствах с ограниченными ресурсами. Несмотря на то, что обрезка снижает сложность модели за счет удаления неважных связей, а квантование уменьшает размер данных, эти методы часто не позволяют достичь необходимого уровня эффективности для работы в реальном времени на периферийных устройствах. Таким образом, становится очевидной необходимость поиска принципиально новых архитектур и стратегий оптимизации, разработанных специально для эффективного функционирования на периферии, чтобы преодолеть ограничения существующих подходов и раскрыть весь потенциал интеллектуальных устройств.

В связи с возрастающими требованиями к производительности и энергоэффективности, разработка новых архитектур и стратегий оптимизации для внедрения искусственного интеллекта на периферийных устройствах становится критически важной задачей. Традиционные методы, такие как обрезка связей, квантование и совместное использование весов, демонстрируют лишь ограниченный прогресс в достижении действительно эффективной работы. Исследования направлены на создание принципиально новых подходов, учитывающих специфические ограничения ресурсов периферийных устройств — ограниченную вычислительную мощность, малый объем памяти и необходимость минимизации энергопотребления. Это включает в себя изучение альтернативных структур нейронных сетей, разработку специализированных алгоритмов обучения и адаптацию существующих моделей для эффективной работы в условиях ограниченных ресурсов, что позволит реализовать сложные приложения искусственного интеллекта непосредственно на устройствах, не требуя постоянного подключения к облачным серверам и обеспечивая более быструю и надежную работу.

Ранний выход: путь к эффективному выводу

Раннее завершение вычислений (Early-Exiting) в глубоких нейронных сетях позволяет прекращать обработку данных на промежуточных слоях для относительно простых входных данных. Это достигается путем добавления “точек выхода” в архитектуру сети, после которых, при достижении определенного порога уверенности в предсказании, дальнейшие вычисления прекращаются. В результате значительно снижается задержка (latency) и энергопотребление, поскольку не все слои сети задействуются для каждого входного примера. Эффективность данного подхода особенно заметна при обработке больших объемов данных, где значительная часть входных данных может быть классифицирована на ранних этапах обработки, избегая необходимости в ресурсоемких вычислениях на более глубоких слоях сети.

Архитектура BranchyNet представляет собой реализацию концепции раннего выхода из глубокой нейронной сети посредством ручного проектирования дополнительных выходных ветвей. В отличие от стандартных последовательных сетей, BranchyNet включает в себя несколько промежуточных классификаторов, расположенных на разных слоях. Эти классификаторы позволяют сети прекратить вычисления для относительно простых входных данных, снижая задержку и энергопотребление. BranchyNet служит базовым решением и отправной точкой для разработки более автоматизированных методов поиска оптимальных архитектур с ранним выходом, поскольку демонстрирует принципиальную возможность и эффективность такой конструкции.

Эффективность преждевременного завершения вычислений (early-exiting) напрямую зависит от точного определения оптимальных точек выхода из сети и соответствующих пороговых значений достоверности. Калибровка этих параметров критически важна, поскольку слишком ранний выход может привести к снижению точности, а слишком поздний — к потере преимуществ в скорости и энергопотреблении. Определение оптимальных точек выхода требует анализа распределения сложности входных данных и выявления слоев, на которых достигается достаточная точность для большинства простых примеров. Пороговые значения достоверности, определяющие момент выхода, должны быть откалиброваны на валидационном наборе данных для минимизации ошибок классификации и обеспечения желаемого компромисса между точностью и производительностью. Неточная калибровка может приводить к нестабильной работе системы и ухудшению общих метрик качества.

Автоматизированный поиск архитектуры нейронных сетей (NAS) представляет собой эффективный подход к обнаружению оптимальных архитектур с возможностью раннего выхода. Традиционные методы проектирования требуют значительных усилий и экспертных знаний, в то время как NAS позволяет алгоритмически исследовать пространство архитектур, автоматически определяя наилучшее расположение точек выхода и соответствующие пороги уверенности. В рамках NAS используются различные стратегии поиска, такие как обучение с подкреплением и эволюционные алгоритмы, для оптимизации архитектуры сети с учетом целевых показателей производительности и эффективности, таких как задержка и энергопотребление. Это позволяет создавать модели, адаптированные к конкретным задачам и аппаратным ограничениям, обеспечивая значительное повышение эффективности по сравнению с ручной настройкой.

Анализ использования каждой ветви выхода показывает, что предложенный AEBNAS эффективно распределяет ресурсы, достигая сопоставимой производительности с оптимальными архитектурами, найденными EDANAS и NACHOS, при сравнимом количестве операций (2.4M MACs).

Автоматизированное проектирование с NAS: AEBNAS и за его пределами

AEBNAS (Automated Early-Exiting Neural Architecture Search) развивает архитектуру NSGANetV2, выполняя совместную оптимизацию как основной структуры сети (backbone), так и конфигураций выходных ветвей (exit branches) для сетей с ранним выходом. В отличие от предыдущих подходов, фокусирующихся на оптимизации только одного из этих аспектов, AEBNAS позволяет одновременно адаптировать как общую архитектуру сети для извлечения признаков, так и точки, в которых происходит ранний выход, что способствует более эффективному балансу между вычислительными затратами и точностью. Это достигается путем представления архитектуры как направленного ациклического графа и применения алгоритмов поиска на этом графе для определения оптимальной структуры и конфигурации выходных ветвей.

AEBNAS использует суррогатные модели для ускорения процесса поиска оптимальной архитектуры, снижая вычислительные затраты на исследование пространства архитектур. Вместо прямой оценки каждой архитектуры, AEBNAS обучает суррогатную модель, которая предсказывает производительность архитектуры на основе её характеристик. Это позволяет значительно сократить количество полных обучений и оценок, необходимых для поиска эффективной архитектуры, поскольку суррогатная модель может быстро оценить множество кандидатов. Использование суррогатных моделей является ключевым фактором, позволяющим AEBNAS эффективно исследовать пространство архитектур и находить решения с оптимальным соотношением между количеством операций MAC и точностью.

В процессе оптимизации, разработанный фреймворк одновременно учитывает количество MACs (операций умножения-сложения) и точность, обеспечивая баланс между вычислительной эффективностью и производительностью. На датасете CIFAR-10 достигнута точность в 74.64% при 2.47 миллионах MACs. Это превосходит показатели EDANAS на 6.86% и NACHOS на 1.99% при сопоставимом уровне MACs. Такой подход позволяет создавать модели с оптимальным соотношением между требуемыми вычислительными ресурсами и достигнутой точностью.

В рамках автоматизированного проектирования нейронных сетей, такие фреймворки, как EDANAS и NACHOS, специализируются на уточнении подходов NAS, ориентируясь на конкретные ограничения и цели, связанные с ранним выходом (early-exiting). В ходе сравнительного анализа, AEBNAS демонстрирует улучшение точности на 6.04% по сравнению с EDANAS и на 4.06% по сравнению с NACHOS на наборе данных SVHN при ограничении в 1 миллион MACs. Кроме того, на наборе данных CIFAR-100, AEBNAS превосходит EDANAS на 1.96% при тех же ограничениях по вычислительной сложности.

В ходе многократных итераций нейроархитектурного поиска (NAS) на наборах данных CIFAR-10, CIFAR-100 и SVHN была достигнута высокая точность при относительно небольшом количестве операций MAC, что подтверждается оптимальными архитектурами, выделенными крестиками на графиках.

Подтверждение эффективности и перспективы развития эффективных архитектур

Для оценки эффективности разработанных архитектур нейронных сетей, исследователи активно используют стандартные наборы данных, такие как CIFAR-10, CIFAR-100 и SVHN. CIFAR-10 содержит 60 000 цветных изображений, разделенных на 10 классов, что позволяет оценить способность модели к базовой классификации объектов. Набор CIFAR-100 представляет собой более сложную задачу, поскольку содержит 100 классов, требуя от модели большей обобщающей способности. Набор данных SVHN, содержащий изображения цифр, полученных с уличных знаков, используется для оценки устойчивости модели к шуму и вариациям в освещении. Использование этих общедоступных наборов данных позволяет проводить объективное сравнение различных архитектур и алгоритмов, способствуя развитию области эффективного машинного обучения и компьютерного зрения.

Внедрение инвертированных бутылочных структур в архитектуру нейронных сетей позволяет значительно повысить эффективность и производительность моделей. Данный подход заключается в расширении количества каналов в промежуточных слоях, а затем их сжатии, что снижает вычислительную сложность и количество параметров, сохраняя при этом информационное содержание. Исследования показывают, что такие структуры, в отличие от традиционных, способствуют более эффективному использованию ресурсов и позволяют создавать компактные модели с высокой точностью классификации изображений. Это особенно важно для задач, где ограничены вычислительные мощности или требуется быстродействие, например, при работе на мобильных устройствах или в системах реального времени. Использование инвертированных бутылочных структур открывает возможности для разработки более устойчивых и масштабируемых моделей глубокого обучения.

Успешное применение нейроархитектурного поиска (NAS) к сетям с ранним выходом демонстрирует значительный потенциал автоматизации процесса проектирования энергоэффективных и ресурсосберегающих моделей глубокого обучения. Данный подход позволяет алгоритмически определять оптимальную архитектуру сети, адаптированную к конкретным вычислительным ограничениям и задачам классификации изображений. Вместо ручного проектирования, NAS исследует огромное пространство возможных конфигураций, выбирая наиболее подходящую структуру, обеспечивающую высокую точность при минимальных затратах вычислительных ресурсов. Это особенно важно для развертывания моделей на мобильных устройствах или в условиях ограниченной энергии, где эффективность играет ключевую роль. Возможность автоматизировать проектирование позволяет создавать специализированные модели, оптимизированные для конкретных сценариев использования, что открывает новые горизонты для развития искусственного интеллекта.

Перспективные исследования в области эффективных архитектур нейронных сетей направлены на совершенствование алгоритмов автоматизированного машинного обучения (NAS). Особое внимание уделяется разработке более сложных и эффективных стратегий поиска оптимальных архитектур, способных адаптироваться к разнообразным вычислительным ограничениям. Помимо этого, важным направлением является проектирование инновационных конструкций «выходных ветвей» в сетях с возможностью раннего выхода, что позволит динамически регулировать вычислительную нагрузку в зависимости от сложности входных данных. Адаптация этих методов к другим сложным задачам, таким как обработка естественного языка или анализ медицинских изображений, представляется многообещающим путем для расширения области применения энергоэффективного глубокого обучения и создания интеллектуальных систем нового поколения.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует закономерность, знакомую всякому, кто долго работает с системами. Попытки оптимизировать лишь отдельные элементы — в данном случае, выходные ветви нейронных сетей — обречены на частичный успех. AEBNAS, напротив, рассматривает архитектуру как единое целое, стремясь к балансу между эффективностью и точностью. Как однажды заметила Ада Лавлейс: «Предмет математики находится в своих истинных элементах, а не в тех, которые связаны с количественной оценкой». Эта фраза отражает суть подхода, представленного в статье: важно не просто уменьшить количество операций (MACs), но и сформировать гармоничную систему, где каждый элемент способствует общей цели — созданию низколатентных моделей для периферийных устройств. Оптимизация ради оптимизации — путь в никуда; необходим целостный взгляд на архитектуру как на развивающуюся экосистему.

Что Дальше?

Представленная работа, как и все попытки «оптимизировать» системы, лишь обнажает глубину нерешенных проблем. Поиск архитектур, даже с учетом аппаратных ограничений, — это все еще выбор наименее болезненного способа провала. Каждый деплой — маленький апокалипсис, и AEBNAS лишь предлагает более изящный способ его переживания. Упор на «ранние выходы» — разумная стратегия, но она лишь переносит проблему: куда девать информацию, которую система не смогла обработать достаточно быстро? Уверенность в том, что метрики MACs и задержки исчерпывающе описывают «эффективность», наивна.

Более интересным представляется не поиск «оптимальных» архитектур, а исследование принципов самоорганизации и адаптации. Вместо того, чтобы строить системы, следует создавать условия для их эволюции. Необходимо сместить фокус с максимизации точности на минимизацию стоимости восстановления после неизбежных сбоев. Иначе говоря, не строить крепости, а проектировать эвакуационные пути.

Документация? Никто не пишет пророчества после их исполнения. Реальная ценность заключается не в описании того, что должно работать, а в понимании того, как оно ломается. И, возможно, в разработке инструментов, которые позволят системе учиться на своих ошибках — до того, как они приведут к катастрофе.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.10671.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-14 05:47