1. Al implementar un modelo de IA en un dispositivo integrado con solo una CPU, se pueden adoptar los siguientes métodos para mejorar la velocidad de ejecución del modelo:
1. Modelo cuantificado: convertir el modelo numérico de punto flotante en un modelo numérico de punto fijo puede reducir los requisitos de cálculo y almacenamiento del modelo, mejorando así la velocidad de ejecución del modelo.
2. Modelo de poda: al eliminar conexiones y neuronas innecesarias en el modelo, se puede reducir la cantidad de parámetros y cálculos del modelo, acelerando así la velocidad de inferencia del modelo.
3. Utilice un modelo liviano: elija una arquitectura de modelo más pequeña y simple, como MobileNet, SqueezeNet, etc., que pueden reducir la cantidad de parámetros y cálculos del modelo, mejorando así la velocidad de ejecución.
4. Utilice tecnología de compresión de modelos: al comprimir los parámetros del modelo, modelos dispersos, modelos cuantificados y otras tecnologías, se puede reducir el tamaño del modelo, mejorando así la velocidad de carga e inferencia del modelo.
5. Utilice aceleradores de hardware: si el dispositivo integrado admite aceleradores de hardware, como GPU, NPU, etc., puede utilizar los aceleradores de hardware para acelerar el cálculo del modelo, aumentando así la velocidad de ejecución del modelo.
6. Optimice el proceso de razonamiento del modelo: al optimizar el proceso de cálculo y la implementación del algoritmo en el proceso de razonamiento del modelo, se puede reducir la cantidad de cálculo y el uso de memoria del modelo, mejorando así la velocidad de ejecución del modelo.
7. Utilice computación paralela o de subprocesos múltiples: utilice tecnología de computación paralela o de subprocesos múltiples para distribuir las tareas informáticas del modelo a múltiples núcleos de CPU simultáneamente, lo que puede mejorar la velocidad de ejecución del modelo.
8. Paralelización del modelo: divida el modelo en múltiples submodelos y cada submodelo se ejecuta en paralelo en diferentes núcleos de CPU para acelerar el proceso de inferencia del modelo. Esto requiere que el modelo tenga una determinada estructura paralela y pueda distribuir eficazmente las tareas informáticas a cada núcleo de la CPU.
9. Optimización de la caché: mediante una estrategia de almacenamiento en caché razonable y tecnología de precarga de datos para reducir el retraso en el acceso a la memoria durante la inferencia del modelo, mejorando así la velocidad de inferencia del modelo. Puede utilizar el almacenamiento en caché para almacenar resultados de cálculos intermedios o para precargar datos que deben utilizarse.
10. Optimización de la red: al optimizar la estructura de red del modelo, como reducir el número de capas de red y reducir el tamaño del núcleo de convolución, se puede reducir la complejidad computacional y de almacenamiento del modelo, mejorando así la velocidad de inferencia del modelo.
11. Optimización informática paralela: al optimizar el proceso de cálculo del modelo, como fusionar múltiples operaciones de cálculo, reorganizar el orden de cálculo, etc., se puede reducir la complejidad computacional del modelo, mejorando así la velocidad de razonamiento del modelo.
Cabe señalar que en un dispositivo integrado con solo una CPU, debido a los recursos informáticos limitados, es posible que no pueda lograr la misma mejora de velocidad que utilizando un acelerador de hardware como una GPU. Por lo tanto, al implementar un modelo de IA, es necesario seleccionar un método de optimización adecuado en función de los requisitos de seguridad y los recursos del dispositivo específicos.
Los anteriores son algunos métodos comunes, cuyo método elegir depende de las características del dispositivo integrado específico y del modelo de IA.
2. Para implementar y utilizar el modelo de IA entrenado por Yolov5 en el chip UNISOC 8541, puede seguir los pasos a continuación:
1. Preparativos: Primero, asegúrese de haber instalado el entorno de desarrollo del chip Zhanrui 8541, incluido el SDK y las herramientas relacionadas del chip Zhanrui.
2. Convierta el modelo a un formato disponible para los chips Zorui: los chips Zhanrui generalmente admiten formatos de modelo comunes como Caffe o TensorFlow, por lo que debe convertir el modelo Yolov5 a un formato de modelo adecuado para los chips Zhanrui. Puede utilizar la herramienta de conversión proporcionada por el chip Zhanrui u otras herramientas de terceros para la conversión.
3. Escriba código de inferencia: utilice el SDK y las herramientas relacionadas del chip Zhanrui, escriba código de razonamiento para cargar el modelo convertido y realice tareas de detección de objetivos en el chip Zhanrui. Esto incluye la inicialización del modelo, el preprocesamiento de los datos de entrada, las operaciones de inferencia del modelo y el posprocesamiento de los resultados de salida.
4. Implementación y operación: copie el código de inferencia escrito y los archivos del modelo convertidos en la placa o dispositivo de desarrollo en el chip Zhanrui, y compílelo y ejecútelo en el chip Zhanrui. Asegúrese de que el controlador y el SDK del chip Zhanrui se hayan instalado correctamente y realice la configuración y los parámetros necesarios.
5. Optimización y depuración: según la situación real, realice la optimización del rendimiento y la depuración para garantizar la velocidad de ejecución y la precisión del modelo en el chip Zhanrui. Puede utilizar las herramientas de análisis de rendimiento proporcionadas por Zhanrui Chip para realizar pruebas y análisis de rendimiento, descubrir cuellos de botella en el rendimiento y optimizarlos.
Cabe señalar que los pasos específicos de implementación y uso pueden variar según el modelo y la versión del SDK de los chips Zhanrui. Se recomienda consultar la documentación oficial y la guía para desarrolladores de Zhanrui Chip para conocer los pasos de implementación y las precauciones más detalladas.
3. Cuando la sesión de ejecución del marco de razonamiento MNN tarda demasiado, puede seguir los pasos a continuación para solucionar el problema:
1. Verifique el dispositivo de hardware: Primero, asegúrese de que el dispositivo de hardware utilizado (como CPU, GPU, etc.) cumpla con los requisitos del marco de inferencia y que el controlador y el SDK se hayan instalado correctamente. Puede haber fallas de hardware o problemas de compatibilidad que aumenten el tiempo.
2. Optimización del modelo: verifique la estructura y los parámetros del modelo para asegurarse de que esté optimizado y podado. Puede utilizar las herramientas de optimización proporcionadas por MNN para optimizar el modelo y reducir la sobrecarga de cálculo y memoria.
3. Preprocesamiento de los datos de entrada: verifique el proceso de preprocesamiento de los datos de entrada para garantizar que la operación de preprocesamiento sea razonable y que el tamaño y el formato de los datos de entrada coincidan con los requisitos de entrada del modelo. Puede haber un cuello de botella en el proceso de preprocesamiento que conduzca a un mayor consumo de tiempo.
4. Utilice el razonamiento cuantitativo: si el modelo admite el razonamiento cuantitativo, puede intentar utilizar el razonamiento cuantitativo para acelerar el proceso de razonamiento. La inferencia cuantitativa puede reducir la carga computacional y la sobrecarga de memoria del modelo y mejorar la velocidad de inferencia.
5. Verifique las operaciones informáticas: verifique las operaciones informáticas en el modelo para encontrar posibles cuellos de botella. Algunas operaciones complejas (como convolución, multiplicación de matrices, etc.) pueden aumentar el tiempo de cálculo. Puede intentar optimizar estas operaciones, utilizar algoritmos más eficientes o aceleración de hardware.
6. Obtener información de tiempo de ejecución: la información de tiempo de ejecución puede proporcionar información detallada durante el proceso de inferencia, incluido el tiempo y el uso de memoria de cada operación. Puede utilizar la API proporcionada por MNN para obtener información sobre el tiempo de ejecución y analizar posibles cuellos de botella en el rendimiento.
7. Computación paralela: si el hardware admite computación paralela, puede intentar utilizar computación distribuida o multiproceso para mejorar la velocidad de inferencia. MNN proporciona opciones de aceleración como subprocesos múltiples y OpenCL, que se pueden configurar de acuerdo con las condiciones reales.
8. Asegúrese de que los parámetros de instalación y compilación sean correctos: verifique los parámetros de instalación y compilación del marco de inferencia para asegurarse de que estén configurados correctamente. Los parámetros y configuraciones de compilación incorrectos pueden provocar una degradación del rendimiento.
Si los pasos anteriores aún no resuelven el problema, se recomienda consultar la documentación oficial y la comunidad de MNN, hacer preguntas a la comunidad de desarrolladores o comunicarse con el equipo de soporte técnico de MNN para obtener más ayuda y soporte.
4. El marco de computación paralela adecuado para el chip Zhanrui 8541 depende principalmente del entorno de hardware y software admitido por el chip. Los siguientes son algunos marcos de computación paralelos comunes adecuados para el chip Zhanrui 8541:
1. Neón: el chip Zhanrui 8541 admite el conjunto de instrucciones NEON de ARM. NEON es un conjunto de instrucciones extendido SIMD (Instrucción única de datos múltiples) en la arquitectura ARM, que se puede utilizar para acelerar tareas como el procesamiento de imágenes, el procesamiento de señales y las operaciones vectoriales.
2. OpenMP: OpenMP es una API de computación paralela de memoria compartida multiplataforma para procesadores multinúcleo. A través de OpenMP, se pueden utilizar múltiples núcleos de CPU del chip Zhanrui 8541 para ejecutar tareas en paralelo.
3. pthreads: pthreads es una biblioteca de programación multiproceso, adecuada para el procesador multinúcleo del chip Zhanrui 8541. Al utilizar la biblioteca pthread, las tareas se pueden asignar a múltiples subprocesos y aprovechar la potencia informática de múltiples núcleos.
4. Vulkan: Vulkan es una API informática y de gráficos de bajo nivel multiplataforma que admite informática paralela. El chip Zhanrui 8541 puede admitir la función informática de Vulkan y puede utilizar Vulkan para tareas informáticas paralelas.
Tenga en cuenta que el marco informático paralelo aplicable específico también debe considerar el sistema operativo y la cadena de herramientas de compilación que se ejecutan en el chip Zhanrui 8541, así como las necesidades y restricciones específicas de los desarrolladores. Se recomienda consultar la documentación oficial del chip Zhanrui 8541, la comunidad de desarrolladores o contactar al equipo de soporte técnico de Zhanrui para obtener información más específica y detallada.