Pay As You GoPrueba gratuita de 7 días; no se requiere tarjeta de crédito
En la carrera por hacer que los modelos de IA funcionen de manera eficiente en los dispositivos periféricos, destacan dos estrategias: cuantización y despunte. Los dispositivos periféricos, como los sensores de IoT y los teléfonos inteligentes, se enfrentan a límites estrictos en cuanto a memoria, potencia y capacidad de procesamiento. Estas técnicas ayudan a reducir los modelos de IA y a mejorar el rendimiento, a la vez que mantienen la precisión.
Ambas técnicas dependen de sus objetivos de hardware y aplicación. La cuantificación es ideal para una inferencia más rápida, mientras que la reducción es mejor para los dispositivos con memoria limitada. La combinación de ambos puede ofrecer resultados aún mejores.
Siga leyendo para comprender cómo funcionan estos métodos, sus desafíos y cómo elegir el enfoque correcto para su implementación de IA perimetral.
La cuantificación consiste en hacer que los modelos de IA sean más eficientes al convertir los valores de coma flotante estándar de 32 bits en formatos más pequeños y de bits más bajos. Esta técnica ayuda a reducir el uso de memoria y acelera los cálculos, especialmente en los dispositivos con recursos limitados.
En esencia, la cuantificación simplifica la forma en que se representan los números en una red neuronal. La mayoría de los modelos de IA se basan en la precisión de punto flotante de 32 bits (FP32), que ofrece una gran precisión, pero conlleva grandes exigencias computacionales y de memoria. Por ejemplo, una de 50 capas ResNet El modelo con 26 millones de pesos y 16 millones de activaciones ocupa aproximadamente 168 MB cuando se utilizan valores FP32.
La cuantificación interviene asignando estos valores de FP32 a formatos de menor precisión como FP16, INT8 o incluso INT4, mediante fórmulas que retienen la información más importante. Cada reducción en la precisión aporta beneficios notables. Por ejemplo, cambiar del FP16 al INT8 puede reducir a la mitad el peso de los modelos, y el acceso a la memoria puede ser hasta cuatro veces más rápido con el INT8 en comparación con el FP16. Entre estos, el INT8 suele ofrecer el mejor equilibrio entre un tamaño más pequeño, una velocidad más rápida y una precisión fiable para muchas aplicaciones.
Estas representaciones compactas son la clave para lograr mejoras significativas en el rendimiento.
La cuantificación ofrece varias ventajas, como tamaños de archivo más pequeños, transferencias de memoria más rápidas y un menor consumo de energía. Estas ventajas son particularmente importantes para los dispositivos periféricos que dependen de una batería limitada, como los teléfonos inteligentes y los sistemas de IoT, o para aplicaciones en tiempo real, como los vehículos autónomos.
En la práctica, la cuantificación se utiliza en varios escenarios de IA perimetral. Los teléfonos inteligentes utilizan modelos cuantificados para tareas como la edición de fotos en tiempo real y el reconocimiento de voz. En el sector sanitario, los dispositivos de diagnóstico procesan los algoritmos de forma local y mantienen los datos confidenciales protegidos en el propio dispositivo. Los sistemas industriales de IoT se basan en modelos cuantificados para el mantenimiento predictivo y las comprobaciones de calidad, mientras que los dispositivos domésticos inteligentes los utilizan para gestionar comandos de voz o analizar transmisiones de vídeo, todo ello sin dejar de funcionar con estrictas restricciones de energía.
Si bien la cuantificación aporta beneficios claros, también presenta desafíos que deben gestionarse con cuidado para mantener un rendimiento óptimo.
Una de las mayores preocupaciones es la pérdida de precisión. La reducción de la precisión puede degradar el rendimiento de un modelo, especialmente en el caso de tareas complejas. El nivel de pérdida de precisión depende de factores como la arquitectura del modelo, el formato de precisión elegido y la complejidad de la tarea en cuestión.
Otro desafío es la compatibilidad del hardware. No todos los dispositivos periféricos admiten aritmética de baja precisión, y la conversión de un modelo de precisión total en uno cuantificado puede añadir complejidad. Los desarrolladores suelen tener que elegir entre métodos como la cuantificación posterior al entrenamiento (PTQ), que es más simple pero puede provocar una mayor pérdida de precisión, y el entrenamiento con reconocimiento de la cuantificación (QAT), que conserva mejor la precisión pero requiere más esfuerzo para implementarlo.
La calibración es otro obstáculo. Los modelos deben ajustarse con precisión utilizando conjuntos de datos representativos que reflejen las condiciones del mundo real para minimizar la pérdida de precisión. Este proceso de calibración puede llevar mucho tiempo y requiere un esfuerzo adicional. La depuración y la optimización también se vuelven más complicadas con los formatos de menor precisión, que a menudo requieren herramientas y técnicas especializadas.
Para lograr un equilibrio entre rendimiento y precisión, los desarrolladores suelen recurrir a modelos híbridos de precisión. Estos modelos combinan diferentes niveles de precisión dentro de la red, lo que mantiene las capas críticas con una mayor precisión y, al mismo tiempo, utiliza una precisión más baja para las operaciones menos sensibles.
Como Rakesh Nakod, ingeniero principal de MosChip, señala:
«La cuantificación de los modelos es vital cuando se trata de desarrollar e implementar modelos de IA en dispositivos periféricos que tienen poca potencia, memoria y computación. Añade inteligencia al ecosistema de la IoT sin problemas».
La poda, al igual que la cuantificación, es una estrategia para optimizar los modelos de aprendizaje automático para los dispositivos periféricos. Sin embargo, en lugar de reducir la precisión, la poda se centra en recortar las partes de una red neuronal que contribuyen poco a su rendimiento general.
Esta técnica se basa en el principio de que muchas redes neuronales tienen conexiones y parámetros redundantes. Al identificarlos y eliminarlos, la poda crea un modelo más eficiente que utiliza menos recursos sin sacrificar mucho en términos de precisión. ¿El resultado? Un modelo más eficiente que consume menos potencia computacional y memoria sin dejar de funcionar de manera sólida.
La poda implica evaluar la importancia de cada parámetro en una red neuronal y eliminar sistemáticamente los que se consideran menos críticos. Un método común es la poda basada en la magnitud, que elimina los pesos que son casi nulos. El proceso suele seguir un ciclo iterativo: entrenar el modelo, eliminar los pesos cercanos a cero y volver a entrenarlo. Este enfoque gradual minimiza el riesgo de una caída repentina del rendimiento.
Hay dos enfoques principales para la poda:
El momento de la poda también es crucial. Poda posterior al entrenamiento se aplica después de que el modelo esté completamente entrenado, lo que ofrece simplicidad. Por otro lado, poda en tiempo de tren integra la poda en el proceso de formación, lo que puede dar mejores resultados, pero exige una implementación más sofisticada.
La poda puede reducir significativamente el tamaño de un modelo (a veces entre un 30 y un 50% y, en algunos casos, hasta un 90%) sin una pérdida notable de precisión. Esto la convierte en una técnica de referencia para implementar modelos en dispositivos periféricos con limitaciones de memoria, como teléfonos inteligentes, sensores de IoT y sistemas integrados. Los modelos más pequeños no solo se adaptan mejor a estos dispositivos, sino que también funcionan más rápido, lo cual es esencial para aplicaciones en tiempo real como el análisis de vídeo, los vehículos autónomos y el reconocimiento de voz.
Los modelos podados ofrecen más que ventajas de velocidad y tamaño. Al reducir las demandas computacionales, utilizan menos energía, lo que prolonga la duración de la batería en los dispositivos móviles y reduce los costos operativos en los entornos de nube. Además, los modelos más pequeños requieren menos ancho de banda para la transmisión de datos, lo que supone un punto de inflexión en entornos con conectividad limitada. Hay ejemplos reales del impacto de la poda: por ejemplo, la reducción adaptativa de parámetros en el aprendizaje federado (PruneFL) ha reducido los tiempos de entrenamiento y, al mismo tiempo, ha mantenido la precisión, y algunos sistemas colaborativos basados en la nube han logrado reducir hasta un 84% la latencia con una pérdida de precisión mínima.
La poda no está exenta de desafíos. Una de las mayores preocupaciones es la degradación de la precisión. Si se eliminan demasiados parámetros, especialmente si superan el rango del 30 al 50%, el rendimiento del modelo puede verse afectado considerablemente.
La compatibilidad del hardware también plantea un desafío. Si bien la eliminación estructurada funciona a la perfección con los procesadores estándar, la eliminación no estructurada a menudo exige hardware especializado para aprovechar todo su potencial. Además, la poda requiere una calibración cuidadosa. Los desarrolladores deben evaluar de forma coherente el rendimiento del modelo en los conjuntos de validación y ajustar con precisión los modelos depurados para recuperar cualquier pérdida de precisión. La complejidad aumenta aún más al elegir entre la eliminación local (centrarse en las conexiones individuales) y la eliminación global (eliminar secciones más grandes del modelo), cada una con sus propias ventajas y desventajas.
Para superar estos desafíos, los expertos sugieren comenzar con la poda posterior al entrenamiento por su simplicidad. Si la pérdida de precisión se convierte en un problema, podría valer la pena explorar la posibilidad de reducir los tiempos de los trenes. Una buena regla general es empezar con una proporción de poda del 30% y ajustarla gradualmente para evitar caídas drásticas en el rendimiento. Si se hace con cuidado, la reducción (al igual que la cuantificación) puede ayudar a mantener un equilibrio entre el rendimiento y las limitaciones de los dispositivos periféricos.
Analicemos cómo la cuantificación y la poda se comparan entre sí. Si bien ambos métodos tienen como objetivo optimizar los modelos de aprendizaje automático para los dispositivos periféricos, sus enfoques son bastante distintos.
Cuantificación se centra en reducir la precisión mediante la conversión de números de punto flotante de 32 bits en enteros de 8 bits. Esto apunta principalmente al ahorro de almacenamiento y a una computación más rápida. Poda, por otro lado, elimina los pesos o conexiones innecesarios en el modelo. En esencia, la cuantificación simplifica la precisión numérica, mientras que la poda reduce la grasa al eliminar las redundancias.
Las diferencias entre la cuantificación y la poda se hacen más claras cuando comparamos sus características clave una al lado de la otra:
Estas distinciones ayudan a guiar las decisiones en función de los requisitos de rendimiento y las limitaciones de hardware.
La decisión entre la cuantificación y la reducción depende en gran medida de sus objetivos y limitaciones. La cuantificación es más adecuada para escenarios en los que las velocidades de inferencia son más rápidas son fundamentales, especialmente cuando los recursos computacionales son limitados. Esto hace que sean particularmente eficaces para los modelos de visión artificial, ya que la reducción de la precisión suele tener un impacto mínimo en el rendimiento.
La poda, por otro lado, brilla en entornos con limitaciones de memoria. Al reducir el uso de almacenamiento y RAM, la reducción es ideal para dispositivos con límites de memoria ajustados. También es una excelente opción para abordar el sobreajuste, ya que la reducción puede mejorar la generalización al eliminar las conexiones redundantes.
La configuración del hardware también desempeña un papel importante. Si trabajas con GPU optimizadas para la multiplicación de matrices densas, la poda estructurada se alinea bien con esas capacidades. En el caso del hardware o software especializado que admite cálculos dispersos, la reducción no estructurada ofrece una compresión aún mejor.
La elección también depende de la aplicación. Por ejemplo, en la fabricación, donde la inteligencia artificial perimetral se encarga de tareas como el mantenimiento predictivo, los modelos cuantificados pueden proporcionar el rendimiento constante necesario. Mientras tanto, en el caso de los dispositivos portátiles para el cuidado de la salud, los modelos reducidos pueden prolongar la duración de la batería al reducir el consumo de recursos.
En lugar de elegir entre los dos, considera combinarlos para obtener la máxima optimización. Al aprovechar los puntos fuertes únicos de cada uno, puede lograr una compresión significativa del modelo, hasta 10 veces más pequeño.
Este enfoque combinado funciona porque la cuantificación ajusta la precisión de los pesos restantes, mientras que la poda elimina por completo los parámetros innecesarios. Juntos, crean modelos altamente eficientes que ofrecen un rendimiento sólido incluso con un hardware limitado.
Sin embargo, hay una desventaja: la optimización excesiva puede provocar problemas de precisión o problemas de compatibilidad de hardware. Para evitarlo, es importante ajustar y probar el modelo en cada etapa. Un buen punto de partida es aplicar una poda posterior al entrenamiento con una reducción del 30% y, a continuación, proceder a la cuantificación, supervisando de cerca el rendimiento en todo momento.
En última instancia, su enfoque debe depender de la arquitectura del modelo y de la configuración del hardware. Las diferentes aplicaciones exigirán estrategias diferentes, así que tenga en cuenta sus necesidades específicas al combinar estas técnicas.
La implementación de modelos optimizados en dispositivos periféricos requiere una planificación cuidadosa para superar las restricciones de hardware, las necesidades de las aplicaciones y los desafíos de los entornos del mundo real.
Para optimizar de manera eficaz, debe alinear su estrategia con las limitaciones del hardware, como la memoria, la potencia computacional y la duración de la batería. Estos factores dan forma a las técnicas que utilizará para ajustar sus modelos.
«El desarrollo efectivo de la IA perimetral depende de trabajar dentro de las especificaciones y capacidades del hardware».
Restricciones de memoria suelen ocupar un lugar central. Los dispositivos con memoria RAM limitada se benefician de la reducción, lo que reduce tanto el uso de la memoria como las demandas de almacenamiento durante la inferencia. Por otro lado, si la memoria es suficiente pero el almacenamiento es limitado, la cuantificación por sí sola podría satisfacer sus necesidades. Comience por definir las métricas de referencia para el tamaño, la velocidad y la precisión del modelo para guiar sus esfuerzos de optimización.
Consumo de energía es otra consideración fundamental, especialmente para los dispositivos que funcionan con baterías, como los teléfonos inteligentes y los sensores de IoT. La cuantificación puede mejorar significativamente la eficiencia energética. Por ejemplo, Red móvilEl entrenamiento consciente de la cuantificación redujo el uso de la batería en un 60% y triplicó la velocidad de inferencia. Esto lo convierte en una buena elección para aplicaciones en las que la duración de la batería es una prioridad.
Tu requisitos de latencia de la aplicación también influyen en la ruta de optimización. Los sistemas en tiempo real, como los vehículos autónomos o la monitorización industrial, se benefician de las ganancias de velocidad de la cuantificación. Mientras tanto, las aplicaciones que pueden tolerar ligeras demoras pero priorizan la eficiencia podrían inclinarse por reducir sus beneficios de compresión.
El entorno de despliegue complica aún más el panorama. La reducción estructurada funciona bien con las GPU y CPU estándar, mientras que la eliminación no estructurada permite alcanzar tasas de compresión más altas, pero se basa en optimizaciones especializadas de hardware o compiladores para mejorar la velocidad. Es fundamental adaptar el enfoque a las capacidades del hardware.
Con una comprensión clara de las necesidades de sus dispositivos y aplicaciones, puede seleccionar herramientas de optimización adaptadas a estas restricciones.
Plataformas como prompts.ai optimice los flujos de trabajo de optimización con funciones diseñadas para simplificar el proceso. Sus herramientas impulsadas por la inteligencia artificial automatizan los informes, la documentación y las pruebas, mientras que la colaboración en tiempo real permite a los equipos trabajar de manera más eficiente. La plataforma también realiza un seguimiento de la tokenización y ofrece una infraestructura de pago por uso, que es especialmente útil para la naturaleza iterativa de los proyectos de optimización.
Qualcommes OBJETIVO es otro ejemplo de una herramienta especializada. Según Qualcomm:
«AIMET proporciona técnicas avanzadas de cuantificación y compresión para modelos de redes neuronales entrenados, lo que les permite funcionar de manera más eficiente en dispositivos periféricos».
Al elegir herramientas, concéntrese en aquellas que sean compatibles con sus objetivos de hardware y ofrezcan sólidas capacidades de evaluación comparativa. Las herramientas que le permiten probar varias estrategias de optimización con rapidez pueden ahorrar tiempo y ayudar a garantizar que su implementación cumpla con las expectativas de rendimiento.
Al integrar las herramientas adecuadas, no solo simplifica el proceso de optimización, sino que también prepara el terreno para realizar pruebas exhaustivas, lo que garantiza que sus modelos estén preparados para los desafíos del mundo real.
Una vez que haya alineado sus técnicas de optimización con las necesidades de hardware y aplicaciones, es esencial realizar pruebas rigurosas en condiciones reales. Los resultados de laboratorio con frecuencia no tienen en cuenta variables como los cambios de iluminación, la latencia de la red o las restricciones térmicas, todas las cuales pueden afectar al rendimiento.
Realizar pruebas anticipadas en el hardware real en el proceso de desarrollo es crucial. Si bien los emuladores y simuladores son útiles, no pueden reproducir completamente las condiciones del mundo real, especialmente en lo que respecta al consumo de energía y al comportamiento térmico. Comience por capturar las mediciones de referencia en su dispositivo objetivo y, a continuación, compare las mejoras después de cada paso de optimización.
Pruebe los estuches periféricos para garantizar un rendimiento sólido. En el caso de las aplicaciones de visión artificial, esto puede incluir la variación de la iluminación, los ángulos de cámara o la calidad de la imagen. Para el procesamiento del lenguaje natural, tenga en cuenta los distintos acentos, ruidos de fondo y formatos de entrada. Estas pruebas ayudan a abordar los desafíos del mundo real descritos anteriormente.
Pruebas de regresión es vital a la hora de actualizar los modelos optimizados. Técnicas como la reducción y la cuantificación pueden alterar sutilmente el comportamiento del modelo, por lo que los conjuntos de pruebas automatizados deben verificar las métricas de precisión y rendimiento. Esto es especialmente importante cuando se combinan varios métodos de optimización, ya que sus interacciones pueden generar resultados inesperados.
Explicabilidad del modelo también puede ayudar a diagnosticar problemas, como la disminución de la precisión tras la optimización. Comprender qué componentes del modelo influyen más en las decisiones puede guiar su estrategia de poda o resaltar las capas sensibles a la cuantificación.
Por último, considere la posibilidad de implementar monitoreo continuo después del despliegue. Los dispositivos periféricos suelen enfrentarse a cargas de trabajo o condiciones que difieren de las expectativas iniciales, y factores como las restricciones térmicas pueden provocar fluctuaciones en el rendimiento. Las herramientas de monitoreo deben rastrear métricas como los tiempos de inferencia, la precisión y el uso de los recursos para garantizar que el modelo siga funcionando según lo previsto.
El proceso de validación debe confirmar que las opciones de optimización se alinean con los objetivos originales. Por ejemplo, si se eligió la cuantificación en función de la velocidad, pero el uso de la memoria se convierte en un problema, es posible que sea necesario añadir la reducción. Por el contrario, si la poda reduce demasiado la precisión, el entrenamiento consciente de la cuantificación podría ser una mejor opción.
Cuando se trata de implementar modelos de IA en dispositivos periféricos, la elección entre cuantización y despunte depende en gran medida de sus necesidades y limitaciones específicas. Ambos enfoques ofrecen beneficios distintos, pero brillan en diferentes escenarios.
Cuantificación suele ser la opción preferida para muchas implementaciones periféricas. Puede reducir el tamaño del modelo hasta 4 veces y reducir la latencia de inferencia hasta en un 69%. Este método es especialmente útil cuando se trabaja con hardware que admite operaciones de baja precisión o cuando el ancho de banda es limitado. Los estudios también sugieren que la cuantificación con frecuencia ofrece una mayor eficiencia sin comprometer demasiado la precisión.
Poda, por otro lado, es una buena elección para situaciones en las que reducir el tamaño del modelo es la máxima prioridad. Puede reducir el tamaño del modelo hasta en un 57% y mejorar la velocidad de inferencia hasta en un 46%. Esto lo convierte en una opción ideal para dispositivos con limitaciones de memoria limitadas, como los sensores de IoT o los sistemas que funcionan con baterías.
Curiosamente, la combinación de ambas técnicas a menudo conduce a mejoras aún mayores en la compresión y la velocidad, superando lo que cualquiera de los métodos puede lograr por sí solo. Juntos, abordan el desafío principal de obtener el mejor rendimiento de los modelos sin dejar de cumplir con los estrictos límites de recursos.
Al decidir qué método usar, es fundamental tener en cuenta tres factores principales: capacidades de hardware, requisitos de solicitud, y tolerancia de precisión. En el caso de los dispositivos que utilizan CPU o GPU estándar, la poda estructurada puede resultar más fácil de integrar. Mientras tanto, el hardware diseñado para cálculos de baja precisión puede beneficiarse más de la cuantificación.
El momento oportuno es otra consideración clave. Si tienes un cronograma ajustado, la cuantificación posterior al entrenamiento se puede implementar con mayor rapidez, aunque esto podría afectar levemente a la precisión. Para aquellos que pueden permitirse un cronograma de desarrollo más largo, la capacitación basada en la cuantificación preserva mejor la precisión. Sin embargo, la poda requiere un ajuste más iterativo para mantener el rendimiento de las tareas.
Dado que las predicciones indican que el 75% de los datos generados por las empresas provendrán de dispositivos periféricos para 2025, la demanda de estrategias eficientes de optimización de la memoria no hará más que crecer. Para tomar la mejor decisión, comience por establecer métricas de referencia, pruebe ambos métodos en el hardware de destino y evalúe las ventajas y desventajas entre la precisión y el uso de los recursos.
Para simplificar el proceso, herramientas como prompts.ai puede agilizar sus esfuerzos de optimización. Con funciones como la elaboración automática de informes y la colaboración en tiempo real, estas plataformas pueden ayudar a los equipos a evaluar las estrategias de forma más eficaz y a realizar un seguimiento de las métricas de rendimiento a lo largo del ciclo de desarrollo.
Para determinar el método de optimización más adecuado para su modelo de IA perimetral, comience por definir los objetivos y las limitaciones de su proyecto. Cuantificación es una técnica que reduce la precisión de los parámetros de un modelo. Este enfoque minimiza el uso de la memoria y acelera la inferencia, lo que lo convierte en una excelente opción para los dispositivos en los que el tamaño y la velocidad son las principales prioridades. Por otro lado, despunte se centra en eliminar los pesos innecesarios, que pueden reducir significativamente el modelo y reducir los requisitos de RAM, lo que es especialmente útil para modelos con una gran cantidad de parámetros.
En muchos casos, la combinación de estos dos métodos puede lograr el equilibrio perfecto entre eficiencia y precisión. La reducción reduce el modelo, mientras que la cuantificación lleva la optimización del rendimiento un paso más allá. Juntos, crean un modelo ligero y eficiente ideal para su implementación en dispositivos con recursos limitados.
Para hacer cuantización y despunte funcionan de forma eficaz en dispositivos de IA periféricos, que el hardware debe gestionar cálculos de baja precisión (como 8 bits o menos) y ofrecen una administración eficiente de la memoria. Los dispositivos como las CPU, las GPU, las FPGA o los ASIC son adecuados para ello, especialmente si están diseñados para modelos dispersos y cuantificados o si incluyen instrucciones específicas para realizar operaciones aritméticas de baja precisión.
Para un funcionamiento sin problemas, el dispositivo debe tener al menos 1 a 2 GB de RAM para gestionar cálculos intermedios, amplio capacidad de almacenamiento (preferiblemente SSD) y sólidos eficiencia energética para mantener el rendimiento a lo largo del tiempo. Las opciones de conectividad confiables también son clave para una integración perfecta y un procesamiento en tiempo real. El hardware con estas funciones es esencial para lograr los mejores resultados en las aplicaciones de inteligencia artificial perimetral.
Cuando combinas cuantización y despunte, existe la posibilidad de perder precisión. ¿Por qué? La reducción reduce la cantidad de parámetros del modelo y la cuantificación simplifica los valores numéricos. En conjunto, estos ajustes a veces pueden acumularse y amplificar los errores si no se gestionan correctamente.
Para mantener la precisión intacta, puedes probar algunas estrategias:
Al utilizar estos métodos, puede lograr un equilibrio entre el ahorro de memoria, la eficiencia computacional y el rendimiento del modelo, especialmente en el caso de los dispositivos de IA periféricos.
