DeepliteRT: Fortschrittliche Deep Learning für Edge-Geräte

Der Aufstieg von Edge-Geräten hat neue Chancen für den Einsatz von Deep Learning in der Computer Vision eröffnet. Diese Geräte bieten das Potenzial, smarte Anwendungen auszuführen, ohne auf die schweren Computerressourcen zurückgreifen zu müssen, die oft in Cloud-Plattformen zu finden sind. Allerdings sind Deep Learning-Modelle komplex und benötigen viel Power, Speicher und Rechenkapazität, was Edge-Geräte normalerweise nicht haben. Eine vielversprechende Möglichkeit, dieses Problem anzugehen, ist die ultra-Niedrig-Bit Quantisierung, die die Grösse der Modelldaten von 32 Bit auf weniger als 8 Bit reduziert.

#Was ist DeepliteRT?

DeepliteRT bezieht sich auf ein System, das hilft, ultra-niedrig-bit Modelle für Computer Vision-Aufgaben auf ARM-basierten Geräten zu verwenden. Es ermöglicht Entwicklern, detaillierte, hochpräzise Modelle in kleinere, leichtere Versionen umzuwandeln, die effizient auf weniger leistungsfähiger Hardware laufen können. Das System nutzt optimierte Convolution-Operatoren, um Aufgaben auszuführen und bietet im Vergleich zu anderen Methoden verbesserte Geschwindigkeit und Effizienz.

#Warum Low-Bit Quantisierung?

Das Hauptziel ist es, Deep Learning-Modelle kleiner und effizienter zu gestalten, ohne dabei zu viel Genauigkeit zu verlieren. In der Computer Vision spielen Modelle wie VGG, ResNet und YOLO eine entscheidende Rolle bei Aufgaben wie Bildklassifikation und Objekterkennung. Die Verbesserungen dieser Modelle gehen normalerweise mit grösseren Grössen und höheren Anforderungen an die Rechenleistung einher, was sie schwierig macht, auf kleineren Geräten zu verwenden.

Quantisierung bedeutet, diese grossen Modelle so anzupassen, dass sie mit kleineren Datentypen arbeiten. Anstatt 32-Bit-Daten zu verwenden, wechselt die Quantisierung zu 8 Bit oder sogar niedriger, was den benötigten Speicher stark reduzieren kann, während die Leistung trotzdem anständig bleibt. Neben der Verkleinerung der Modelle führt Quantisierung auch zu schnelleren Verarbeitungszeiten und einem geringeren Stromverbrauch.

#Die Herausforderungen

Obwohl das grossartig klingt, bringt die Nutzung von ultra-niedrig-bit Quantisierung Komplikationen mit sich. Viele bestehende Systeme nutzen Methoden mit 8 Bit oder höherer Präzision, die leicht auf üblicher Hardware laufen können, aber ultra-niedrig-bit Methoden erfordern eine spezielle Handhabung, da sie mit Datentypen arbeiten, die kleiner als 8 Bit sind. Das macht es schwierig, diese Modelle in echten Anwendungen einzusetzen.

Normalerweise werden während des Modelltrainings Werte gerundet, um in ein kleineres Set möglicher Optionen zu passen, aber die Berechnungen während des Trainings verwenden trotzdem volle Präzision. Wenn es darum geht, Modelle mit niedrigerer Präzision für echte Aufgaben zu verwenden, gibt es einen Bedarf an massgeschneiderten Lösungen, die die Modelle auf diesen Übergang vorbereiten, was viel Arbeit und Expertise erfordert.

#Einführung von DeepliteRT

Um diese Probleme zu lösen, wurde DeepliteRT entwickelt. Es ist eine umfassende Lösung, die hilft, ultra-niedrig-bit Modelle auf ARM-CPUs auszuführen. Es nutzt ein Set von Werkzeugen, die sich um die Optimierung dieser Modelle kümmern, damit sie reibungslos auf Edge-Geräten laufen können.

DeepliteRT macht es möglich, normale Convolution-Schichten in ultra-niedrig-bit Operatoren zu verwandeln, ohne dass zusätzliche Änderungen im Code erforderlich sind. Entwickler, die verschiedene Machine Learning-Frameworks verwenden, können ihre quantisierten Modelle mit Gewichten und Aktivierungen in voller Präzision exportieren, was den Prozess der Vorbereitung für die Nutzung in praktischen Anwendungen vereinfacht.

#Leistungsbewertung

DeepliteRT hat bei Tests gegen gut optimierte Modelle signifikante Leistungssteigerungen gezeigt. Es kann Aufgaben schneller bearbeiten als Standardmodelle, die volle Präzision verwenden. Die Tests umfassten verschiedene Modelle zur Klassifizierung von Bildern und zur Objekterkennung und zeigten, dass DeepliteRT deutlich besser abschnitt.

#Verwandte Methoden der Quantisierung

Quantisierungsmethoden lassen sich allgemein in zwei Kategorien unterteilen: gleichmässig und ungleichmässig, sowie Quantisierungsbewusstes Training (QAT) und Post-Training-Quantisierung (PTQ).

• Gleichmässige Quantisierung: Diese Methode quantisiert Gewichte direkt in ganzzahlige Werte auf konsistente Weise, was die Verarbeitung erleichtert.
• Ungleichmässige Quantisierung: Dieser Ansatz ermöglicht mehr Flexibilität dabei, wie Fliesskommawerte auf Ganzzahlen abgebildet werden.

Das Training kann sich entweder darauf konzentrieren, wie das Modell nach der Quantisierung funktioniert (QAT), oder einfach ein reguläres Modell nehmen und es danach anpassen (PTQ). Neuere Methoden in der ultra-niedrig-bit Quantisierung nutzen QAT, um den Genauigkeitsverlust zu minimieren, während die Datengenauigkeit erheblich reduziert wird.

#Ultra-Niedrig-Bit Inferenz-Techniken

Die meisten Arbeiten zur Inferenz unter 8 Bit haben sich auf bit-serielle Methoden verlassen. Bei der Arbeit mit sehr niedrigen Bit-Daten werden Operationen so durchgeführt, dass sie mit kleineren Datentypen arbeiten können, indem sie in kleinere Stücke unterteilt werden und diese Teile einzeln verarbeitet werden.

Das ermöglicht effektives Computing, selbst mit den Einschränkungen von ultra-niedrig-bit Daten. Neueste Fortschritte haben es einfacher gemacht, diese Operationen zu verwalten, was zu schnelleren Verarbeitungszeiten für Edge-Geräte führt.

#DeepliteRTs Funktionen

DeepliteRT hebt sich durch seine Fähigkeit hervor, sowohl Aufgaben mit niedriger als auch gemischter Präzision zu verarbeiten. Es verwendet die bit-seriellen Methoden, um Daten so zu berechnen, dass die Verarbeitungszeit reduziert wird. Das System kann sich an unterschiedliche Präzisionsstufen anpassen, wobei einige Schichten in höherer Präzision bleiben, während andere in ultra-niedrig-bit Präzision arbeiten.

Diese Flexibilität bedeutet, dass Nutzer ihre Modelle je nach Bedarf optimieren können, um Genauigkeit und Geschwindigkeit auszubalancieren. Durch die Möglichkeit gemischter Präzision hilft DeepliteRT Praktikern, ihre Modelle so anzupassen, dass sie die besten Ergebnisse entsprechend spezifischer Anforderungen erzielen.

#Bewertung auf ARM-Geräten

DeepliteRT wurde an tatsächlichen ARM-Geräten wie dem Raspberry Pi 4B getestet, um zu sehen, wie es mit verschiedenen Modellen und Konfigurationen umgeht. Die Tests zeigten, dass DeepliteRT in Bezug auf Geschwindigkeit und Effizienz konstant besser abschnitt als andere Modelle.

Sowohl unter 32-Bit- als auch unter 64-Bit-Betriebssystemen bot DeepliteRT signifikante Beschleunigungen im Vergleich zu Standardmodellen und demonstrierte seine Effektivität in realen Anwendungen.

#Vorteile der Verwendung von DeepliteRT

DeepliteRT bietet Entwicklern einen unkomplizierten und effizienten Weg, ultra-niedrig-bit Modelle bereitzustellen. Seine automatisierten Prozesse, um komplizierte Modelle in kleinere, schnellere Varianten zu konvertieren, machen es attraktiv für diejenigen, die Deep Learning auf Edge-Geräten nutzen möchten.

Die Kombination aus hoher Leistung und Benutzerfreundlichkeit positioniert DeepliteRT als starke Option für Branchen, die intelligente Anwendungen in Bereichen wie Bilderkennung und -erkennung umsetzen möchten.

#Fazit

DeepliteRT präsentiert eine umfassende Lösung für die Bereitstellung von ultra-niedrig-bit Modellen in Computer Vision-Aufgaben auf Edge-Geräten. Indem es den Übergang von komplexen Modellen zu effizienten, leichten Versionen vereinfacht, sticht DeepliteRT durch seine Fähigkeit hervor, die Herausforderungen beim Ausführen von Deep Learning in ressourcenbeschränkten Umgebungen zu meistern.

Da immer mehr Geräte in Richtung Edge-Computing tendieren, wird Tools wie DeepliteRT eine wesentliche Rolle dabei spielen, die Power von künstlicher Intelligenz zu nutzen, sodass sie für alltägliche Anwendungen zugänglich und praktisch wird. Seine Fähigkeit, Präzision und Leistung auszubalancieren und gleichzeitig benutzerfreundlich zu bleiben, wird eine breitere Akzeptanz und innovative Anwendungen im Bereich der Computer Vision fördern.