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在使人工智能模型在边缘设备上高效运行的竞赛中，有两种策略脱颖而出： 量子化 和 修剪。物联网传感器和智能手机等边缘设备在内存、功率和处理能力方面面临严格的限制。这些技术有助于缩小人工智能模型并提高性能，同时保持准确性。
这两种技术都取决于您的硬件和应用程序目标。量化是加快推理速度的理想之选，而修剪更适合内存受限的设备。将两者结合起来可以提供更好的结果。
继续阅读以了解这些方法的工作原理、面临的挑战以及如何为边缘 AI 部署选择正确的方法。
量化就是通过将标准的 32 位浮点值转换为更小的低位格式来提高 AI 模型的效率。这种技术有助于减少内存使用量并加快计算速度，尤其是对于资源受限的设备。
量化从本质上讲，简化了神经网络中数字的表示方式。大多数 AI 模型依赖于 32 位浮点精度 (FP32)，这种精度高，但具有大量的内存和计算需求。例如，一个 50 层 ResNet 使用 FP32 值时，具有 2600 万个权重和 1600 万次激活的模型大约占用 168 MB。
量化是通过使用保留最关键信息的公式将这些 FP32 值映射到 FP16、INT8 甚至 INT4 等较低精度的格式来介入的。精度的每一次降低都会带来明显的好处。例如，从 FP16 切换到 INT8 可以将模型权重的大小减半，与 FP16 相比，INT8 的内存访问速度最多可快四倍。其中，对于许多应用，INT8 通常在更小的尺寸、更快的速度和可靠的精度之间取得最佳平衡。
这些紧凑的表示法是实现显著性能改进的关键。
量化具有多种优点，包括文件大小更小、内存传输速度更快和功耗更低。这些优势对于依赖有限电池电量的边缘设备（例如智能手机和物联网系统）或自动驾驶汽车等实时应用尤其重要。
实际上，量化用于各种边缘 AI 场景。智能手机使用量化模型执行实时照片编辑和语音识别等任务。在医疗保健领域，诊断设备在本地处理算法，从而确保设备本身的敏感数据的安全。工业物联网系统依赖量化模型进行预测性维护和质量检查，而智能家居设备则使用它们来处理语音命令或分析视频源，同时在紧张的功率限制下运行。
尽管量化带来了明显的好处，但它也带来了挑战，必须谨慎管理这些挑战以保持最佳性能。
最大的担忧之一是精度损失。降低精度会降低模型的性能，尤其是对于复杂的任务。精度损失的程度取决于模型的架构、所选的精度格式和手头任务的复杂性等因素。
另一个挑战是硬件兼容性。并非所有边缘设备都支持低精度算术，将全精度模型转换为量化模型会增加复杂性。开发人员经常需要在训练后量化 (PTQ) 和量化感知训练 (QAT) 等方法之间进行选择，前者更简单，但可能导致更高的准确性损失，后者可以更好地保持准确性，但需要更多精力才能实现。
校准是另一个障碍。必须使用反映现实条件的代表性数据集对模型进行微调，以最大限度地减少精度损失。这种校准过程可能很耗时，需要付出额外的努力。对于精度较低的格式，调试和优化也会变得更加棘手，通常需要专门的工具和技术。
为了在性能和精度之间取得平衡，开发人员经常使用混合精度模型。这些模型混合了网络内不同的精度级别，使关键层保持在更高的精度，同时对不太敏感的操作使用较低的精度。
饰演首席工程师 Rakesh Nakod， MosChip，指出：
“在低功耗、内存和计算的边缘设备上开发和部署人工智能模型时，模型量化至关重要。它顺利地为物联网生态系统增加了智能。”
修剪就像量化一样，是一种优化边缘设备机器学习模型的策略。但是，修剪不是降低精度，而是侧重于修剪神经网络中对其整体性能影响不大的部分。
该技术的工作原理是许多神经网络都有冗余的连接和参数。通过识别和删除这些资源，修剪可以创建更精简的模型，该模型使用更少的资源，而不会牺牲太多精度。结果？一种更高效的模型，消耗更少的计算能力和内存，同时仍能保持稳健的性能。
修剪包括评估神经网络中每个参数的重要性，并系统地移除那些被认为不太重要的参数。一种常见的方法是基于量级的修剪，它可以消除接近零的权重。该过程通常遵循一个迭代周期：训练模型、移除接近零的权重并重新训练。这种渐进的方法将性能突然下降的风险降至最低。
修剪有两种主要方法：
修剪的时机也很关键。 训练后修剪 在模型经过全面训练后应用，简化了操作。另一方面， 列车时间修剪 将修剪集成到培训过程中，这可以产生更好的结果，但需要更复杂的实施。
修剪可以显著缩小模型的大小，有时最多减小30-50％，在某些情况下最多可减小90％，而不会显著降低准确性。这使其成为在智能手机、物联网传感器和嵌入式系统等内存受限的边缘设备上部署模型的首选技术。较小的模型不仅更适合此类设备，而且运行速度更快，这对于视频分析、自动驾驶汽车和语音识别等实时应用至关重要。
经过修剪的模型提供的不仅仅是速度和尺寸优势。通过减少计算需求，它们消耗的电量更少，延长了移动设备的电池寿命，并降低了云环境中的运营成本。此外，较小的型号需要更少的数据传输带宽，这在连接有限的环境中改变了游戏规则。有一些真实的例子说明了修剪的影响：例如，联邦学习 (PruneFL) 中的自适应参数修剪在保持准确性的同时缩短了训练时间，一些云边协作系统的延迟降低了多达 84%，精度损失最小。
修剪并非没有挑战。最大的担忧之一是精度下降。如果移除过多的参数（尤其是超过 30-50% 的范围），则模型性能可能会受到重大影响。
硬件兼容性也构成挑战。虽然结构化修剪可与标准处理器无缝协作，但非结构化修剪通常需要专门的硬件才能释放其全部潜力。此外，修剪需要仔细校准。开发人员需要持续评估模型在验证集上的性能，并微调经过修剪的模型以恢复任何丢失的精度。在局部修剪（针对单个连接）和全局修剪（移除模型的更大部分）之间进行选择时，复杂性会进一步增加，每种修剪都有自己的利弊。
为了应对这些挑战，专家建议从训练后的修剪开始，因为它很简单。如果精度损失成为问题，那么削减训练时间可能值得探索。一个好的经验法则是从 30% 的修剪比例开始，然后逐步调整以避免性能急剧下降。如果仔细完成，修剪（例如量化）可以帮助保持边缘设备性能和限制之间的平衡。
让我们分解一下量化与修剪是如何相互对立的。虽然这两种方法都旨在优化边缘设备的机器学习模型，但它们的方法却截然不同。
量化 专注于通过将 32 位浮点数转换为 8 位整数来降低精度。这主要旨在节省存储空间和加快计算速度。 修剪另一方面，移除模型中不必要的权重或连接。本质上，量化简化了数值精度，而修剪则通过消除冗余来削减脂肪。
当我们并排比较其主要特征时，量化与修剪之间的区别变得更加清晰：
这些区别有助于指导基于性能要求和硬件限制的决策。
在量化和修剪之间做出决定在很大程度上取决于您的目标和约束条件。 量化最适合推理速度更快的场景 至关重要，尤其是在计算资源有限的情况下。这使得它对计算机视觉模型特别有效，因为降低的精度通常对性能的影响微乎其微。
另一方面，修剪在内存受限的环境中大放异彩。通过减少存储空间和内存使用量，修剪非常适合内存限制严格的设备。它也是解决过度拟合问题的绝佳选择，因为修剪可以通过移除冗余连接来提高通用性。
您的硬件设置也起着重要作用。如果你使用的是针对密集矩阵乘法进行了优化的 GPU，那么结构化修剪与这些功能非常吻合。对于支持稀疏计算的专用硬件或软件，非结构化修剪可以提供更好的压缩效果。
选择还取决于应用程序。例如，在制造业中，边缘人工智能处理预测性维护等任务，量化模型可以提供所需的一致性能。同时，在医疗可穿戴设备中，经过修剪的模型可以通过减少资源消耗来延长电池寿命。
与其在两者之间进行选择，不如考虑将它们组合在一起以实现最大程度的优化。通过利用每种方法的独特优势，您可以实现显著的模型压缩——最多可缩小 10 倍。
这种组合方法之所以奏效，是因为量化可以微调剩余权重的精度，而修剪则完全删除了不必要的参数。它们共同创建了高效模型，即使在有限的硬件上也能提供强劲的性能。
但是，需要权衡取舍：过度优化可能导致精度问题或硬件兼容性问题。为避免这种情况，在每个阶段调整和测试模型非常重要。一个好的起点是应用训练后修剪，减少30％，然后进行后续量化，在整个过程中密切监控性能。
归根结底，您的方法应取决于您的模型架构和硬件设置。不同的应用程序需要不同的策略，因此在组合这些技术时请考虑您的特定需求。
在边缘设备上部署优化模型需要周密的规划，以应对硬件限制、应用程序需求和现实环境的挑战。
要进行有效的优化，您需要根据硬件的限制（例如内存、计算能力和电池寿命）调整策略。这些因素决定了你用来微调模型的技术。
“有效的边缘人工智能开发取决于在硬件的规格和能力范围内工作。”
内存限制 经常占据中心位置。RAM 有限的设备受益于修剪，这可以减少推理期间的内存使用量和存储需求。另一方面，如果内存足够但存储空间紧张，则仅量化就可以满足您的需求。首先，定义模型大小、速度和准确性的基准指标，以指导您的优化工作。
功耗 是另一个关键考虑因素，特别是对于智能手机和物联网传感器等电池供电的设备。量化可以显著提高功率效率。例如， MobileNet的量化感知训练将电池使用量减少了60％，同时将推理速度提高了三倍。这使其成为优先考虑电池寿命的应用的绝佳选择。
你的 应用程序的延迟要求 也会影响优化路径。实时系统，例如自动驾驶汽车或工业监控，受益于量化带来的速度提升。同时，可以容忍轻微延迟但优先考虑效率的应用程序可能倾向于削减，因为其压缩优势。
部署环境使情况进一步复杂化。结构化修剪适用于标准 GPU 和 CPU，而非结构化修剪可实现更高的压缩率，但依赖专门的硬件或编译器优化来提高速度。必须使您的方法与硬件的功能相匹配。
在清楚了解您的设备和应用程序需求后，您可以选择针对这些限制条件量身定制的优化工具。
像这样的平台 prompts.ai 使用旨在简化流程的功能简化优化工作流程。其人工智能驱动的工具可自动执行报告、文档和测试，而实时协作使团队能够更高效地工作。该平台还跟踪代币化并提供即用即付的基础架构，这对于优化项目的迭代性质特别有用。
高通公司的 AIMET 是专业工具的另一个例子。根据高通的说法：
“AIMET 为经过训练的神经网络模型提供先进的量化和压缩技术，使它们能够在边缘设备上更高效地运行。”
选择工具时，请将重点放在支持您的硬件目标并提供强大基准测试功能的工具上。允许您快速测试多种优化策略的工具可以节省时间，并有助于确保您的部署满足性能预期。
通过集成正确的工具，您不仅可以简化优化过程，还可以为全面测试奠定基础，确保您的模型为应对现实世界的挑战做好准备。
一旦将优化技术与硬件和应用程序需求保持一致，就必须在现实条件下进行严格的测试。实验室结果通常无法考虑照明变化、网络延迟或热限制等变量，所有这些都可能影响性能。
尽早在实际硬件上进行测试 在开发过程中至关重要。尽管仿真器和模拟器很有用，但它们无法完全复制现实世界的条件，尤其是功耗和散热特性。首先在目标设备上捕获基准测量结果，然后在每个优化步骤之后对改进进行基准测试。
测试边缘情况以确保强劲的性能。对于计算机视觉应用程序，这可能包括不同的照明、摄像机角度或图像质量。对于自然语言处理，请考虑不同的口音、背景噪音和输入格式。这些测试有助于解决前面概述的现实挑战。
回归测试 在更新优化模型时至关重要。修剪和量化等技术可以巧妙地改变模型的行为，因此自动化测试套件应验证准确性和性能指标。这在组合多种优化方法时尤其重要，因为它们的相互作用可能会导致意想不到的结果。
模型的可解释性 还可以帮助诊断问题，例如优化后的精度下降。了解模型的哪些组件对决策的影响最大，可以指导您的修剪策略或突出对量化敏感的图层。
最后，考虑实施 持续监控 部署后。边缘设备通常面临的工作负载或条件与最初的预期不同，热限制等因素可能会导致性能波动。监控工具应跟踪推理时间、准确性和资源使用率等指标，以确保模型继续按预期运行。
验证过程应确认您的优化选择与您的初始目标一致。例如，如果为速度选择了量化但内存使用成为一个问题，则可能需要增加修剪功能。相反，如果修剪过大降低了准确性，则量化感知训练可能是一个更好的选择。
在边缘设备上部署 AI 模型时，可以选择 量子化 和 修剪 在很大程度上取决于您的特定需求和限制。两种方法都有不同的好处，但在不同的场景中大放异彩。
量化 通常是许多边缘部署的首选。它可以将模型大小缩小多达4倍，并将推理延迟减少多达69％。当使用支持低精度操作的硬件或带宽有限时，此方法特别有用。研究还表明，量化通常可以在不影响精度的前提下提供更好的效率。
修剪另一方面，对于缩小模型大小是重中之重的情况，这是一个不错的选择。它可以将模型大小缩小多达57％，并将推理速度提高多达46％。这使其非常适合内存限制严格的设备，例如物联网传感器或电池供电系统。
有趣的是，将两种技术结合使用通常会带来更大的压缩和速度改进，超过任何一种方法本身所能实现的效果。他们共同应对了核心挑战，即在严格资源限制范围内，从模型中挤出最佳性能。
在决定使用哪种方法时，必须考虑三个主要因素： 硬件功能， 申请要求，以及 精度容差。对于使用标准 CPU 或 GPU 的设备，结构化修剪可以更容易地集成。同时，为低精度计算设计的硬件可能会从量化中受益更多。
时机是另一个关键考虑因素。如果你的工作日程很紧，训练后的量化可以更快地实现，尽管这可能会稍微影响准确性。对于那些负担得起更长开发时间的人来说，量化感知训练可以更好地保持准确性。但是，修剪需要更多的迭代微调才能保持任务性能。
预测表明，到2025年，75％的企业生成的数据将来自边缘设备，因此对高效内存优化策略的需求只会增长。要做出最佳选择，首先要建立基准指标，在目标硬件上测试这两种方法，然后权衡准确性和资源使用率之间的利弊。
为了简化流程，诸如此类的工具 prompts.ai 可以简化您的优化工作。借助自动报告和实时协作等功能，这些平台可以帮助团队更有效地评估策略并在整个开发周期中跟踪绩效指标。
要确定最适合边缘 AI 模型的优化方法，首先要定义项目的目标和限制。 量化 是一种降低模型参数精度的技术。这种方法可以最大限度地减少内存使用量并加快推理速度，使其成为将大小和速度放在首位的设备的绝佳选择。另一方面， 修剪 专注于去除不必要的权重，这可以显著缩小模型并降低内存要求——对于具有丰富参数的模型尤其有用。
在许多情况下，将这两种方法结合起来可以在效率和准确性之间取得完美的平衡。修剪可以缩小模型，而量化可以进一步优化性能。它们共同创建了一个轻量级高效的模型，非常适合在资源有限的设备上进行部署。
要做 量子化 和 修剪 在边缘 AI 设备上有效运行，硬件需要处理 低精度计算 （如 8 位或更低），并提供高效的内存管理。诸如 CPU、GPU、FPGA 或 ASIC 之类的设备非常适合于此，特别是当它们专为稀疏和量化模型设计或包含用于低精度算术的特定指令时。
为了平稳运行，设备应至少具有 1—2 GB 内存 用于处理中间计算，例如 存储容量 （最好是固态硬盘），而且是固态硬盘 功率效率 随着时间的推移保持性能。可靠的连接选项也是无缝集成和实时处理的关键。具有这些功能的硬件对于在边缘 AI 应用程序中获得最佳结果至关重要。
当你组合时 量子化 和 修剪，有可能失去准确性。为什么？修剪减少了模型参数的数量，量化可以简化数值。如果处理不当，这些调整有时会叠加并放大错误。
为了保持准确性不变，你可以尝试一些策略：
通过使用这些方法，您可以在节省内存、计算效率和模型性能之间取得平衡，尤其是对于边缘 AI 设备。
