Optimierung von KI-Modellen auf Mikrocontrollern mit MCU-MixQ

Künstliche Intelligenz (KI) wird immer häufiger in verschiedenen Bereichen eingesetzt, vor allem im Internet der Dinge (IoT). Dazu gehören Bereiche wie Gesundheitsüberwachung und industrielle Automatisierung. KI benötigt oft viel Rechen- und Speicherkapazität, was eine Herausforderung darstellt, wenn man mit Mikrocontrollern (MCUs) arbeitet. MCUs sind bekannt für ihren niedrigen Stromverbrauch und Kosten, haben aber Schwierigkeiten, tiefe Lernmodelle aufgrund dieser Ressourcenbeschränkungen zu implementieren.

Um KI-Modelle effektiv auf MCUs auszuführen, konzentrieren sich Forscher darauf, leichte Modelle zu entwickeln und bestehende Techniken zu optimieren. Das bedeutet, Wege zu finden, um den benötigten Rechen- und Speicheraufwand zu reduzieren, während Leistung und Genauigkeit erhalten bleiben. Das Mixed-Precision Neural Network (MPNN) ist ein Ansatz, der verschiedene Datenbreiten für Operationen nutzt und optimiert, wie Daten in diesen ressourcenbeschränkten Umgebungen verarbeitet werden.

#Herausforderungen mit KI auf MCUs

Es gibt zwei Hauptprobleme, wenn es darum geht, tiefes Lernen auf MCUs zum Laufen zu bringen: begrenzte Rechenleistung und eingeschränkter Speicher.

#Speicherbeschränkungen

MCUs haben einen begrenzten Speicher, was die Implementierung komplexer Modelle behindern kann. Lösungen wie MCUNet zielen darauf ab, die Speicherverwaltung während des Betriebs des Modells zu optimieren. MCUNetV2 geht einen Schritt weiter, indem es Berechnungen in kleinere Aufgaben zerlegt, die weniger Speicher benötigen.

#Rechenleistung

Auf der Rechenseite können MCUs oft die hohen Anforderungen von neuronalen Netzen nicht bewältigen. Viele Versuche wurden unternommen, dies durch Quantisierung zu lösen, die den Datenbedarf für Modellberechnungen reduziert. Allerdings fehlt vielen MCUs die spezifischen Anweisungen, die kleinere Datenbreiten effizient verwalten können. Die Verwendung von Standardanweisungen führt oft zu einer Verschwendung der verfügbaren Rechenleistung.

#Einsatz von SIMD für Effizienz

Eine Möglichkeit, die Leistung zu verbessern, sind SIMD (Single Instruction, Multiple Data)-Operationen. SIMD ermöglicht die Ausführung derselben Operation auf mehreren Datenpunkten gleichzeitig. Während frühere Forschungen SIMD verwendet haben, um Low-Bitwidth-Operationen zu beschleunigen, wird oft nicht die volle Rechenleistung der MCUs ausgeschöpft.

Dieses Projekt schlägt einen innovativen Weg vor, mehrere Low-Bitwidth-Operationen in einer einzigen SIMD-Anweisung zu packen, um die Rechenleistung auf MCUs maximal zu nutzen.

#Vorschlag: MCU-MixQ-Framework

Um diese Einschränkungen anzugehen, stellen wir MCU-MixQ vor, ein neues Framework, das entwickelt wurde, um sowohl Hardware als auch Software für die Ausführung von MPNNs auf MCUs zu optimieren. MCU-MixQ konzentriert sich auf einige Schlüsselfelder:

1. Effizientes Packen: Es organisiert Low-Bitwidth-Operationen effizient innerhalb der SIMD-Lanes, um die Gesamtleistung zu verbessern.
2. Adaptive SIMD-Lane-Grössen: Die Grösse der SIMD-Lanes kann an spezifische Bedürfnisse angepasst werden, was bessere Leistung ermöglicht, ohne Ressourcen zu verschwenden.
3. Neural Architecture Search: Dieser Prozess optimiert die Quantisierung von Modellen unter Berücksichtigung ihrer Leistung auf MCUs.

#Wie MCU-MixQ funktioniert

MCU-MixQ arbeitet, indem es zuerst die Anforderungen von neuronalen Netzen und deren Funktion auf MCUs untersucht. Dann versucht es, den optimalen Weg zu finden, um diese Operationen zu packen, um ein Gleichgewicht zwischen Leistung und Genauigkeit zu schaffen.

#Effizientes Packen von Low-Bitwidth-Operationen

Das Hauptmerkmal von MCU-MixQ ist die Fähigkeit, Low-Bitwidth-Operationen effektiv in das SIMD-Web zu packen. Anstatt jede Low-Bitwidth-Operation einer eigenen SIMD-Lane zuzuweisen, ermöglicht dieser neue Ansatz, dass mehrere Operationen in einer einzigen Lane verarbeitet werden. Das maximiert nicht nur die Nutzung der verfügbaren Ressourcen, sondern minimiert auch die benötigte Anzahl an Anweisungen für die Operationen.

#Anpassung der SIMD-Lane-Grössen

Innerhalb von MCU-MixQ kann die Grösse der SIMD-Lanes an die Bedürfnisse des jeweiligen Modells angepasst werden. Wenn zum Beispiel eine Faltung eine bestimmte Breite erfordert, können die SIMD-Lanes entsprechend angepasst werden. Diese adaptive Methode fördert die effiziente Nutzung der Rechenressourcen.

#Neural Architecture Search

Das Framework nutzt eine Methode namens Neural Architecture Search (NAS), die dabei hilft, die beste Quantisierungsstrategie für ein gegebenes Modell auszuwählen. NAS berücksichtigt verschiedene Quantisierungsansätze und sagt voraus, wie sie sowohl die Modellgenauigkeit als auch die Laufzeiteffizienz auf MCUs beeinflussen werden.

#Leistungsprognosen und Bewertungen

Um sicherzustellen, dass MCU-MixQ effektiv funktioniert, wird ein Leistungsmodell entwickelt, um vorherzusagen, wie verschiedene Konfigurationen arbeiten werden. Dieses Modell hilft dabei, MPNNs mit verschiedenen Quantisierungs-Setups zu bewerten, ohne umfangreiche Tests durchführen zu müssen, was Zeit und Ressourcen spart.

#Testfälle

Für die Tests werden zwei Datensätze untersucht: Visual Wake Word (VWW), das sich auf die Erkennung einer Person in einem Bild konzentriert, und CIFAR-10, das für die Bildklassifizierung verwendet wird. Die Hardware, die für die Tests verwendet wird, ist der ARM Cortex-M7 Mikrocontroller, der über begrenzten Speicher und Verarbeitungskapazität verfügt.

#Ergebnisse und Leistungskennzahlen

Experimente, die MCU-MixQ mit bestehenden Frameworks vergleichen, zeigen, dass MCU-MixQ eine bessere Leistung erzielt, während es die gleichen Ressourcenbeschränkungen einhält. Diese Verbesserung ist auf eine effiziente Optimierung der Low-Bitwidth-Faltung und flexible Quantisierungsstrategien zurückzuführen.

#Vergleich mit anderen Frameworks

Im Vergleich zu anderen beliebten Frameworks zeigt MCU-MixQ durchgehend überlegene Ergebnisse. Frameworks wie CMix-NN und TinyEngine sind zwar leistungsfähig, bieten jedoch nicht das gleiche Mass an Optimierung und Flexibilität wie MCU-MixQ, insbesondere hinsichtlich unterschiedlicher Bitbreiten-Setups.

#Fazit

MCU-MixQ stellt einen bedeutenden Fortschritt darin dar, wie tief Lernmodelle auf Mikrocontrollern ausgeführt werden können. Durch den Fokus auf effizientes Packen von Operationen, adaptive SIMD-Lane-Grössen und intelligente Quantisierung durch NAS maximiert es die Leistung von MPNNs, während es innerhalb der Begrenzungen von MCUs arbeitet.

Dieses Framework addressiert den dringenden Bedarf an effektiven KI-Lösungen in ressourcenbeschränkten Umgebungen und ebnet den Weg für verbesserte Anwendungen im IoT und darüber hinaus. Während sich die Landschaft der KI weiter verändert, werden solche optimierten Frameworks entscheidend sein, um die Betriebseffizienz intelligenter Systeme aufrechtzuerhalten.

Zusammenfassend zeigt MCU-MixQ nicht nur das Potenzial zur Verbesserung von KI auf Mikrocontrollern, sondern bereitet auch den Weg für weitere Innovationen im Bereich leichtgewichtiger tiefen Lern- und Smart-Device-Anwendungen.