Optimierung von neuronalen Netzwerken für Edge-Geräte

Neueste Fortschritte in der Technologie haben zu neuen Wegen geführt, Informationen zu verarbeiten. Eine solche Methode nennt sich Computing-in-Memory (CIM), die Speicher und Verarbeitung kombiniert, um die Ressourcennutzung effizienter zu gestalten. Das ist besonders wichtig für tiefe neuronale Netzwerke (DNNs), die aus Daten lernen und in vielen Anwendungen eingesetzt werden, von Bilderkennung bis hin zu selbstfahrenden Autos.

Damit DNNs gut auf kleinen Geräten mit begrenzten Ressourcen funktionieren, müssen wir anpassen, wie sie entworfen und wie sie arbeiten. In diesem Artikel schauen wir uns Methoden an, die darauf abzielen, neuronale Netzwerke für Geräte zu optimieren, die nicht auf Cloud-Computing angewiesen sind, wie smarte Brillen oder Mobiltelefone. Diese Geräte müssen Informationen schnell verarbeiten, weniger Energie verbrauchen und in einen kleinen Raum passen.

#Die Herausforderungen

DNNs benötigen normalerweise viel Rechenleistung, was für Geräte ohne starke Hardware ein Problem sein kann. Diese Geräte haben oft eine begrenzte Akkulaufzeit, Platzbeschränkungen und müssen Aufgaben schnell erledigen. Ausserdem hat das traditionelle Rechenmodell, bekannt als von Neumann-Architektur, Einschränkungen aufgrund der ständigen Bewegung von Daten zwischen Speicher und Prozessoren.

Diese Herausforderungen machen das Design effektiver DNNs für Edge-Geräte zu einer komplexen Aufgabe. Wir müssen ein Gleichgewicht zwischen der Grösse des neuronalen Netzwerks und dessen Leistung und Geschwindigkeit finden. Traditionelle Methoden könnten in diesen Szenarien nicht gut funktionieren, was einen frischen Ansatz erfordert.

#Aktuelle Lösungen

Um diese Probleme anzugehen, haben Forscher sich auf zwei Hauptbereiche konzentriert: Verbesserung des Designs von DNNs und Verbesserung der für die Verarbeitung verwendeten Hardware.

Ein Ansatz zum Design von neuronalen Netzwerken wird als Hardware-aware Neural Architecture Search (HW-NAS) bezeichnet. Diese Methode berücksichtigt die spezifischen Eigenschaften der verwendeten Hardware, wie Energieverbrauch und Verarbeitesgeschwindigkeit, beim Erstellen eines neuronalen Netzwerks. So können Modelle generiert werden, die in realen Anwendungen gut funktionieren.

Im Hinblick auf die Hardware gibt es wachsendes Interesse an RRAM-basierten CIM-Beschleunigern. Diese Geräte speichern Informationen so, dass effiziente Verarbeitung möglich ist, ohne dass Daten häufig bewegt werden müssen. Sie sind darauf ausgelegt, zusammen mit DNNs zu arbeiten, um die Leistung zu verbessern und gleichzeitig den Energieverbrauch erheblich zu senken.

#Der Bedarf an besseren Kompilierungstechniken

Trotz dieser Fortschritte gibt es eine erhebliche Lücke bei der Kompilierung von DNNs, die mobilfreundlich sind. Viele bestehende Compiler berücksichtigen nicht die einzigartigen Merkmale bestimmter neuronaler Netzwerke, insbesondere solche, die Tiefenwise-Konvolutionsschichten verwenden, die in modernen Designs entscheidend sind. Diese Schichten helfen, die Menge der zu verarbeitenden Daten zu reduzieren, werden aber oft von bestehenden Kompilationstools übersehen.

Aufgrund dieses Mangels an Unterstützung führt der Einsatz von DNNs auf RRAM-basierter Hardware oft zu Ineffizienzen. Beispielsweise haben frühere Mapping-Techniken eine niedrige Flächennutzung gezeigt, was zu Verzögerungen und höherem Energieverbrauch führt. Daher besteht ein Bedarf an besseren Methoden, die optimieren, wie DNNs auf begrenzter Hardware arbeiten.

#Einführung von RNC

Um diese Herausforderungen anzugehen, wurde ein neues Framework namens RNC eingeführt. Dieses Framework kombiniert Methoden zur Optimierung des Designs von neuronalen Netzwerken mit verbesserten Kompilierungstechniken. RNC ist speziell für Edge-Geräte konzipiert und zielt darauf ab, die RRAM-Crossbars, die als Hardware-Rückgrat für das Ausführen von DNNs dienen, optimal zu nutzen.

#Wichtige Merkmale von RNC

1. Edge-Kompilierung: RNC kompiliert Netzwerke, damit sie für die Bereitstellung auf Edge-Geräten geeignet sind. Es geschieht, indem Schichten so aufgeteilt werden, dass sie perfekt in die verfügbaren Hardware-Ressourcen passen. Dadurch wird eine effizientere Nutzung von Energie und Platz ermöglicht.

2. Netzwerkpackung: Das Framework enthält eine clevere Methode zum Packen von Gewichtsmatrizen in feste Container. So wird sichergestellt, dass jede Hardware bestmöglich genutzt wird, was die Leistung verbessert.

3. RRAM-bewusste NAS: RNC integriert eine spezifische Suchmethode, die nach optimierten Architekturen für neuronale Netzwerke sucht und gleichzeitig die Grenzen der Hardware berücksichtigt. Dies geschieht mithilfe einer Multi-Objective-Optimierungsstrategie, die hilft, ein Gleichgewicht zwischen Leistung und Geschwindigkeit zu finden.

#So funktioniert RNC

RNC verwendet eine Reihe von Schritten, um sicherzustellen, dass DNNs für Edge-Geräte optimiert sind. Diese Schritte umfassen:

#Schichtenpartitionierung

Dieser Prozess beinhaltet das Aufteilen grosser Schichten in kleinere Abschnitte, die von der Hardware leichter verwaltet werden können. Ausserdem wird sichergestellt, dass übergrosse Schichten in die Hardware-Beschränkungen passen, indem verwaltbare Boxen erstellt werden. Dieser Abschnitt ist entscheidend, da er hilft, tiefe Netzwerke eng innerhalb der Crossbar-Arrays anzupassen.

#Gewichtsdublikation

Diese Technik hilft dabei, die geringe Nutzung zu bekämpfen, indem mehrere Kopien bestimmter Schichten erstellt werden, um die Verarbeitung zu beschleunigen. Wenn einige Schichten länger zur Berechnung benötigen, kann das Duplizieren helfen, die Gesamtlatenz zu reduzieren. Die Duplizierung wird sorgfältig berechnet, um die Verarbeitungszeiten über alle Schichten hinweg auszugleichen.

#Netzwerkpackung

Die Netzwerkpackung ist ein ausgeklügelter Ansatz zur Organisation von Schichtenboxen in festen Crossbar-Containern. Dadurch minimiert RNC den Platzverbrauch und maximiert die Leistung. Diese Methode kann sogar unterschiedliche Grössen von Schichten handhaben, ohne Verzögerungen bei den Verarbeitungszeiten zu verursachen.

#Hardwaresimulation

RNC hört nicht nur bei der Kompilierung und Packung auf; es simuliert auch die Hardwareleistung, um genau zu bewerten, wie gut ein Modell funktionieren wird. Diese Simulation umfasst die Analyse, wie verschiedene Schichten miteinander interagieren, was entscheidend für die Feinabstimmung der Leistung ist.

#Ergebnisse und Bewertungen

Durch die Verwendung des RNC-Frameworks wurden signifikante Verbesserungen in der Leistung beobachtet. Zum Beispiel wurde bei der Kompilierung von Netzwerken wie ResNet18, SqueezeNet und MobileNetV3 die Nutzung der Hardware-Ressourcen mehr als verdoppelt, und die Anzahl der benötigten Crossbars sank erheblich.

Zusätzlich zeigte das RNC-Framework in Tests mit diesen Modellen bis zu 15-fache Geschwindigkeitsverbesserungen im Vergleich zu herkömmlichen Methoden. Diese Ergebnisse zeigen die Fähigkeit des Frameworks, neuronale Netzwerke signifikant für ressourcenbeschränkte Umgebungen zu optimieren.

#Fazit

Das RNC-Framework stellt eine umfassende Lösung zur Optimierung tiefer neuronaler Netzwerke für Edge-Geräte dar, die auf RRAM-Technologie angewiesen sind. Durch den Einsatz fortschrittlicher Methoden wie Schichtenpartitionierung, Gewichtsdublikation und Netzwerkpackung maximiert RNC die Hardwareauslastung, während Verzögerungen und Energieverbrauch minimiert werden.

Während immer mehr intelligente Geräte auf den Markt kommen, wird die Nachfrage nach effizienter Bereitstellung neuronaler Netzwerke nur steigen. RNC bietet eine solide Grundlage für praktische Anwendungen und stellt sicher, dass modernste Technologien effektiv in alltägliche Geräte integriert werden können. Die vielversprechenden Ergebnisse deuten auf eine glänzende Zukunft für DNNs in ressourcenbeschränkten Umgebungen hin und ebnen den Weg für Innovationen in verschiedenen Bereichen, von Gesundheitswesen bis hin zu autonomen Fahrzeugen.