Ottimizzare i modelli AI sui microcontrollori con MCU-MixQ

L'intelligenza artificiale (IA) sta diventando comune in vari settori, specialmente nell'Internet delle Cose (IoT). Questo include aree come il monitoraggio della salute e l'automazione industriale. L'IA spesso richiede risorse di calcolo e memoria sostanziali, il che può essere una sfida quando si lavora con microcontrollori (MCU). I MCU sono noti per il loro basso consumo energetico e costo, ma potrebbero avere difficoltà a implementare modelli di deep learning a causa di queste limitazioni di risorse.

Per eseguire modelli di IA in modo efficace sui MCU, i ricercatori si stanno concentrando sulla creazione di modelli leggeri e sull'ottimizzazione delle tecniche esistenti. Questo significa trovare modi per ridurre la quantità di calcolo e memoria necessaria mantenendo comunque prestazioni e precisione. La rete neurale a precisione mista (MPNN) è un approccio che utilizza larghezze di dati diverse per le operazioni, ottimizzando il modo in cui i dati vengono elaborati in questi ambienti con risorse limitate.

#Sfide con l'IA sui MCU

Ci sono due sfide principali quando si cerca di far funzionare il deep learning sui MCU: potenza di calcolo limitata e memoria ristretta.

#Vincoli di Memoria

I MCU hanno una memoria limitata, il che può ostacolare l'implementazione di modelli complessi. Soluzioni come MCUNet mirano a ottimizzare la gestione della memoria durante l'operazione del modello. MCUNetV2 porta questo ulteriormente scomponendo i calcoli in compiti più piccoli che richiedono meno memoria.

#Potenza di Calcolo

Dal lato del calcolo, i MCU spesso non riescono a gestire le pesanti richieste delle reti neurali. Sono stati fatti molti tentativi per affrontare questo problema attraverso la Quantizzazione, che riduce la quantità di dati necessaria per i calcoli del modello. Tuttavia, molti MCU mancano di istruzioni specifiche che possano gestire in modo efficiente larghezze di dati più piccole. Usare istruzioni standard spesso spreca la limitata potenza di calcolo disponibile.

#Utilizzare SIMD per l'Efficienza

Un modo per migliorare le prestazioni è attraverso le operazioni SIMD (Single Instruction, Multiple Data). SIMD consente di eseguire la stessa operazione su più punti dati simultaneamente. Anche se ricerche precedenti hanno utilizzato SIMD per accelerare operazioni a bassa larghezza di bit, di solito non riescono a sfruttare appieno le risorse di calcolo disponibili nei MCU.

Questo progetto propone un modo innovativo per raggruppare più operazioni a bassa larghezza di bit in una singola istruzione SIMD, massimizzando l'uso della potenza di calcolo sui MCU.

#Proposta: Framework MCU-MixQ

Per affrontare queste limitazioni, presentiamo MCU-MixQ, un nuovo framework progettato per ottimizzare sia l'hardware che il software per eseguire le MPNN sui MCU. MCU-MixQ si concentra su alcune aree chiave:

1. Imballaggio Efficiente: Organizza le operazioni a bassa larghezza di bit in modo efficiente all'interno dei canali SIMD per migliorare le prestazioni complessive.
2. Dimensioni Adattive dei Canali SIMD: La dimensione dei canali SIMD può essere regolata in base alle esigenze specifiche, consentendo migliori prestazioni senza sprecare risorse.
3. Ricerca dell'Architettura Neurale: Questo processo affina la quantizzazione dei modelli tenendo conto delle loro prestazioni sui MCU.

#Come Funziona MCU-MixQ

MCU-MixQ opera esaminando prima i requisiti delle reti neurali e come funzionano sui MCU. Poi lavora per identificare il modo ottimale per imballare queste operazioni per bilanciare prestazioni e precisione.

#Imballaggio Efficiente delle Operazioni a Bassa Larghezza di Bit

La caratteristica principale di MCU-MixQ è la sua capacità di imballare operazioni a bassa larghezza di bit nel tessuto SIMD in modo efficace. Invece di avere ogni operazione a bassa larghezza di bit assegnata al suo canale SIMD, questo nuovo approccio consente di gestire più operazioni in un singolo canale. Questo non solo massimizza l'uso delle risorse disponibili, ma riduce anche il numero di istruzioni necessarie per le operazioni.

#Regolazione delle Dimensioni dei Canali SIMD

All'interno di MCU-MixQ, la dimensione dei canali SIMD può essere modificata per adattarsi alle esigenze del modello specifico in uso. Ad esempio, se una convoluzione richiede una larghezza particolare, i canali SIMD possono essere personalizzati di conseguenza. Questo metodo adattivo favorisce un uso efficiente delle risorse di calcolo.

#Ricerca dell'Architettura Neurale

Il framework utilizza un metodo chiamato Ricerca dell'Architettura Neurale (NAS), che aiuta a selezionare la migliore strategia di quantizzazione per un dato modello. NAS considera diversi schemi di quantizzazione e prevede come influenzeranno sia la precisione del modello che l'efficienza runtime sui MCU.

#Previsioni e Valutazioni delle Prestazioni

Per garantire che MCU-MixQ funzioni efficacemente, viene sviluppato un modello di prestazione per prevedere come funzioneranno diverse configurazioni. Questo modello aiuta a valutare le MPNN con vari setup di quantizzazione senza la necessità di test estensivi, risparmiando tempo e risorse.

#Casi di Test

Per il test, vengono esaminati due dataset: Visual Wake Word (VWW), concentrato sul rilevamento di una persona in un'immagine, e CIFAR-10, usato per la classificazione delle immagini. L'hardware utilizzato per il test è il microcontrollore ARM Cortex-M7, che ha capacità di archiviazione e elaborazione limitate.

#Risultati e Metriche delle Prestazioni

Gli esperimenti che confrontano MCU-MixQ con framework esistenti mostrano che MCU-MixQ raggiunge prestazioni migliori pur rispettando le stesse limitazioni di risorse. Questo miglioramento è dovuto all'ottimizzazione efficiente della convoluzione a bassa larghezza di bit e alle strategie di quantizzazione flessibili.

#Confronto con Altri Framework

Quando si confronta MCU-MixQ con altri framework popolari, mostra costantemente risultati superiori. Framework come CMix-NN e TinyEngine, anche se capaci, non offrono lo stesso livello di ottimizzazione e flessibilità di MCU-MixQ, soprattutto riguardo ai diversi setup di larghezza di bit.

#Conclusione

MCU-MixQ rappresenta un significativo progresso nel modo in cui i modelli di deep learning possono essere eseguiti sui microcontrollori. Concentrandosi sull'imballaggio efficiente delle operazioni, sulle dimensioni adattive dei canali SIMD e su una quantizzazione intelligente tramite NAS, massimizza le prestazioni delle MPNN rimanendo nei limiti dei MCU.

Questo framework affronta l'urgente bisogno di soluzioni di IA efficaci in ambienti con risorse limitate, aprendo la strada a applicazioni migliorate in IoT e oltre. Man mano che il panorama dell'IA continua a evolversi, tali framework ottimizzati saranno critici per mantenere l'efficienza operativa dei sistemi intelligenti.

In conclusione, MCU-MixQ non solo dimostra il potenziale per migliorare l'IA sui microcontrollori, ma prepara anche il terreno per ulteriori innovazioni nel deep learning leggero e nelle applicazioni di dispositivi intelligenti.