Эффективный аппаратно-программный дизайн для ИИ с использованием распределенных вычислений в памяти и оптимизации HW-NAS
Быстрый рост искусственного интеллекта и комплексных нейронных сетей требует эффективного аппаратного обеспечения, соответствующего ограничениям по мощности и ресурсам. Распределенные вычисления в памяти (IMC) являются перспективным решением для разработки различных устройств и архитектур IMC. Создание и развертывание этих систем требует комплексного инструментария аппаратно-программного сопроектирования, оптимизирующего работу устройств, схем и алгоритмов. Интернет вещей (IoT) увеличивает генерацию данных, требуя продвинутых возможностей обработки ИИ. Эффективные ускорители глубокого обучения, особенно для обработки на краю, выигрывают от IMC за счет снижения затрат на передачу данных и повышения энергоэффективности и скорости работы, что требует автоматизированной оптимизации множества параметров конструкции.
Исследователи из нескольких учреждений, включая Университет Короля Абдуллы по науке и технологии, Rain Neuromorphics и IBM Research, исследовали поиск аппаратурно-ориентированных нейронных архитектур (HW-NAS) для разработки эффективных нейронных сетей для аппаратуры IMC. HW-NAS оптимизирует модели нейронных сетей, учитывая специфические особенности и ограничения аппаратуры IMC, стремясь к эффективному развертыванию. Этот подход также позволяет совместно оптимизировать аппаратное и программное обеспечение, настраивая оба для достижения наиболее эффективной реализации. Ключевые аспекты в HW-NAS включают определение пространства поиска, формулировку проблемы и балансировку производительности с вычислительными требованиями. Несмотря на свой потенциал, остаются некоторые вызовы, такие как единая система и бенчмарки для различных моделей нейронных сетей и архитектур IMC.
HW-NAS расширяет традиционный поиск архитектуры нейронных сетей путем интеграции аппаратных параметров, тем самым автоматизируя оптимизацию нейронных сетей в пределах аппаратных ограничений, таких как энергопотребление, задержка и размер памяти. Недавние фреймворки HW-NAS для IMC, разработанные с начала 2020-х годов, поддерживают совместную оптимизацию нейронных сетей и параметров аппаратуры IMC, включая размер кроссбара и разрешение АЦП/ЦАП. Однако существующие исследования по поиску архитектуры нераспространенных аспектов аппаратуры IMC. В данном обзоре обсуждаются методы HW-NAS, специфические для IMC, сравниваются текущие фреймворки и определяются исследовательские вызовы и план развития для будущих разработок. Особое внимание уделяется необходимости включения оптимизаций дизайна IMC в фреймворки HW-NAS и предлагаются рекомендации для эффективной реализации в аппаратно-программном сопроектировании IMC.
В традиционных архитектурах фон Неймана высокая стоимость энергопотребления при передаче данных между памятью и вычислительными блоками остается проблематичной, несмотря на параллелизм процессора. IMC решает эту проблему, обрабатывая данные в памяти, снижая затраты на передачу данных и улучшая задержку и энергоэффективность. Системы IMC используют различные типы памяти, такие как SRAM, RRAM и PCM, организованные в кроссбарных массивах для эффективного выполнения операций. Оптимизация параметров дизайна устройств, схем и архитектур играет важную роль, часто используя HW-NAS для совместной оптимизации моделей и аппаратуры для ускорителей глубокого обучения, балансируя производительность, вычислительные требования и масштабируемость.
HW-NAS для IMC интегрирует четыре техники глубокого обучения: сжатие модели, поиск модели нейронной сети, поиск гиперпараметров и оптимизацию аппаратуры. Эти методы исследуют пространства проектирования для поиска оптимальных конфигураций нейронных сетей и аппаратуры. Сжатие модели использует техники, такие как квантизация и обрезка, в то время как поиск модели включает выбор слоев, операций и связей. Поиск гиперпараметров оптимизирует параметры для фиксированной сети, а оптимизация аппаратуры корректирует компоненты, такие как размер кроссбара и точность. Пространство поиска охватывает операции нейронной сети и проектирование аппаратуры, стремясь к эффективной производительности в рамках заданных аппаратных ограничений.
В заключение, несмотря на значительные достижения в техниках HW-NAS для IMC, остаются некоторые вызовы. Ни один единый фреймворк не интегрирует проектирование нейронной сети, аппаратные параметры, обрезку и квантизацию в единый процесс. Сравнение бенчмарков между различными методами HW-NAS должно быть более последовательным, что затрудняет справедливые сравнения. Большинство фреймворков фокусируются на сверточных нейронных сетях, игнорируя другие модели, такие как трансформеры или графовые сети. Кроме того, оценка аппаратуры часто требует большей адаптации к нестандартным архитектурам IMC. Будущие исследования должны стремиться к созданию фреймворков, которые оптимизируют программное и аппаратное обеспечение, поддерживают разнообразные нейронные сети и повышают эффективность данных и отображения. Совмещение HW-NAS с другими техниками оптимизации критично для эффективного проектирования аппаратуры IMC.
Посмотрите статью. Вся заслуга за этот исследовательский проект принадлежит исследователям. Также не забывайте подписаться на наш Twitter. Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram, каналу в Discord и группе в LinkedIn.
Если вам нравится наша работа, вам понравится наш новостной бюллетень.
Не забудьте присоединиться к нашему субреддиту с более чем 42 тысячами подписчиков.
Статья опубликована на MarkTechPost.
Как внедрить ИИ в ваш бизнес
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте “Эффективный аппаратно-программный дизайн для ИИ с использованием распределенных вычислений в памяти и оптимизации HW-NAS”.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на Telegram. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале itinainews или в Twitter itinairu45358.
Попробуйте AI Sales Bot. Этот ИИ ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab. itinai.ru, будущее уже здесь!
