有哪些工具可用于優(yōu)化邊緣 AI 性能？

開發(fā)人員可以求助于模型優(yōu)化框架和庫、模型優(yōu)化、蒸餾和壓縮工具，以及特定于硬件的優(yōu)化工具和開發(fā)平臺(tái)來優(yōu)化邊緣 AI 性能。Kubernetes 和容器化為優(yōu)化 AI 邊緣性能提供了額外的工具。

框架和庫是預(yù)先編寫的代碼的集合。庫是開發(fā)人員可用于實(shí)現(xiàn)特定功能的組件、類和方法的集合?？蚣芴峁┑拇a已經(jīng)執(zhí)行了特定功能。

庫提供靈活性和控制力，但在構(gòu)建代碼時(shí)需要更多的手動(dòng)工作。另一方面，框架可以提供結(jié)構(gòu)和更完整的解決方案，但可能會(huì)限制靈活性。框架可以包括庫（圖 1）。

圖 1.框架調(diào)用代碼，代碼可以從框架內(nèi)或獨(dú)立調(diào)用庫。（圖片：TheServerSide)

特定項(xiàng)目的具體要求、復(fù)雜性以及所需的控制級(jí)別和靈活性指導(dǎo)了庫或框架方法之間的選擇。然而，框架和庫并不相互排斥，可以組合在一個(gè)項(xiàng)目中以發(fā)揮各自的優(yōu)勢。

開發(fā)工具

眾多邊緣 AI 開發(fā)工具中的幾個(gè)示例包括：

• TensorFlow Lite 針對(duì)移動(dòng)設(shè)備和嵌入式設(shè)備上的設(shè)備端推理進(jìn)行了優(yōu)化。它包括用于模型轉(zhuǎn)換和優(yōu)化的工具，包括量化和修剪。

• ONNX Runtime 是一個(gè)開源推理引擎，支持跨多個(gè)硬件環(huán)境從各種框架高效執(zhí)行模型。

• Apache TVM 是一種深度學(xué)習(xí)編譯器，可以針對(duì)各種硬件系統(tǒng)優(yōu)化模型，包括 CPU、GPU 和自定義加速器。

• Edge Impulse 支持?jǐn)?shù)據(jù)采集、信號(hào)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練和模型測試，以便在邊緣設(shè)備上創(chuàng)建和部署機(jī)器學(xué)習(xí)。

優(yōu)化工具和技術(shù)

優(yōu)化邊緣 AI 性能的有效方法包括減少模型大小和計(jì)算需求，同時(shí)保持所需的準(zhǔn)確性水平。優(yōu)化工具和技術(shù)的示例包括：

模型量化降低了模型權(quán)重的精度，例如從 32 位浮點(diǎn)到 8 位整數(shù)，從而顯著減小了模型大小和計(jì)算要求，同時(shí)保持了所需的精度。

修剪會(huì)刪除冗余或相對(duì)不重要的連接和神經(jīng)元，從而減小模型的大小并加快推理時(shí)間。

知識(shí)蒸餾產(chǎn)生一個(gè)較小的模型，有時(shí)稱為“學(xué)生”模型，它模仿原始且更準(zhǔn)確的“教師”模型的性能。如果實(shí)施得當(dāng)，這可以顯著降低模型復(fù)雜性并保持所需的準(zhǔn)確性。

Kubernetes

Kubernetes 是一個(gè)開源平臺(tái)，用于在容器中運(yùn)行應(yīng)用程序，與虛擬機(jī)相比具有優(yōu)勢。虛擬化允許應(yīng)用程序在 VM 之間隔離，并提供一定程度的安全性，因?yàn)榱硪粋€(gè)應(yīng)用程序無法自由訪問一個(gè)應(yīng)用程序的信息。

容器是輕量級(jí)解決方案，具有寬松的隔離屬性，可在應(yīng)用程序之間共享作系統(tǒng)。Kubernetes 簡化了部署、管理和擴(kuò)展容器化應(yīng)用程序的過程（圖 2）。

圖 2.Kubernetes 取代了虛擬化，用于管理基于容器的輕量級(jí)解決方案。（圖片來源：Akamai)

KubeEdge 和 K3s 等輕量級(jí) Kubernetes 發(fā)行版對(duì)于邊緣環(huán)境特別有用。它們可以支持自動(dòng)化工作負(fù)載部署、擴(kuò)展和維護(hù)，并具有通常與云數(shù)據(jù)中心相關(guān)的一致性。

在可能不穩(wěn)定的邊緣部署中，Kubernetes 通過自動(dòng)重新調(diào)度故障容器等機(jī)制確保應(yīng)用程序彈性。它支持多節(jié)點(diǎn)集群的能力支持冗余，以便在服務(wù)發(fā)生故障時(shí)保持系統(tǒng)完整性和服務(wù)可用性。

使用自動(dòng)擴(kuò)展，Kubernetes 可以根據(jù)當(dāng)前需求動(dòng)態(tài)地將資源分配給應(yīng)用程序，防止過度配置或資源耗盡。這反過來又支持邊緣計(jì)算環(huán)境中的可擴(kuò)展性。

還可以通過添加更多實(shí)例來橫向?qū)崿F(xiàn)可擴(kuò)展性，而不是簡單地向現(xiàn)有服務(wù)添加容量。這支持通過分配工作負(fù)載來提高性能并增強(qiáng)冗余。

Kubernetes 具有多個(gè)安全層，包括網(wǎng)絡(luò)策略、基于角色的訪問控制 （RBAC） 和機(jī)密管理，確保邊緣應(yīng)用程序免受未經(jīng)授權(quán)的訪問和數(shù)據(jù)泄露。

總結(jié)

框架和庫是邊緣 AI 開發(fā)的有用工具。開發(fā)人員在優(yōu)化邊緣 AI 模型時(shí)可以轉(zhuǎn)向模型量化、修剪和知識(shí)蒸餾。Kubernetes 可用于替代虛擬化并管理基于容器的輕量級(jí)解決方案。