按需付费 - AI Model Orchestration and Workflows Platform
在让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：量化和修剪。物联网传感器和智能手机等边缘设备面临着内存、功耗和处理能力的严格限制。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。量化是更快推理的理想选择，而修剪更适合内存有限的设备。将两者结合起来可以产生更好的结果。
继续阅读以了解这些方法的工作原理、它们的挑战，以及如何为边缘人工智能部署选择正确的方法。
量化就是通过将标准 32 位浮点值转换为更小、更低位的格式来提高 AI 模型的效率。此技术有助于减少内存使用并加快计算速度，特别是对于资源受限的设备。
从本质上讲，量化简化了数字在神经网络中的表示方式。大多数人工智能模型都依赖于 32 位浮点精度 (FP32)，它可提供高精度，但会带来大量内存和计算需求。例如，使用 FP32 值时，具有 2600 万个权重和 1600 万个激活的 50 层 ResNet 模型大约占用 168 MB。
量化通过使用保留最关键信息的公式将这些 FP32 值映射到较低精度的格式（如 FP16、INT8 甚至 INT4）来介入。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，并且使用 INT8 的内存访问速度比 FP16 快四倍。其中，INT8 通常在许多应用中在更小的尺寸、更快的速度和可靠的精度之间取得最佳平衡。
这些紧凑的表示是实现显着性能改进的关键。
量化具有多种优势，包括更小的文件大小、更快的内存传输以及更低的功耗。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。
在实践中，量化被用于各种边缘人工智能场景。智能手机使用量化模型来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，确保设备本身敏感数据的安全。工业物联网系统依靠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 - 所有这些都在严格的功耗限制下运行。
虽然量化带来了明显的好处，但它也带来了必须仔细管理才能保持最佳性能的挑战。
最大的担忧之一是准确性损失。降低精度会降低模型的性能，尤其是对于复杂的任务。准确性损失的程度取决于模型的架构、所选的精度格式以及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较低精度的算术，将全精度模型转换为量化模型会增加复杂性。开发人员通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，但可能会导致更高的准确性损失，后者可以更好地保持准确性，但需要更多的努力来实现。
校准是另一个障碍。必须使用反映现实世界条件的代表性数据集对模型进行微调，以最大限度地减少准确性损失。此校准过程可能非常耗时并且需要额外的努力。对于较低精度的格式，调试和优化也变得更加棘手，通常需要专门的工具和技术。
为了在性能和准确性之间取得平衡，开发人员经常转向混合精度模型。这些模型在网络中混合了不同的精度级别，使关键层保持较高的精度，同时使用较低的精度进行不太敏感的操作。
正如 MosChip 首席工程师 Rakesh Nakod 指出的那样：
__XLATE_15__
“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。它可以顺利地为物联网生态系统添加智能。”
剪枝与量化非常相似，是一种优化边缘设备机器学习模型的策略。然而，修剪的重点不是降低精度，而是修剪掉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具有冗余连接和参数。通过识别和删除这些，修剪创建了一个更精简的模型，该模型使用更少的资源，而不会在准确性方面牺牲太多。结果呢？一种更高效的模型，消耗更少的计算能力和内存，同时仍然具有稳健的性能。
修剪涉及评估神经网络中每个参数的重要性，并系统地删除那些被认为不太重要的参数。一种常见的方法是基于幅度的剪枝，它消除了几乎为零的权重。该过程通常遵循迭代循环：训练模型，删除接近零的权重，然后重新训练。这种渐进的方法可以最大限度地降低性能突然下降的风险。
修剪的方法主要有两种：
修剪的时机也很重要。训练后剪枝在模型完全训练后应用，以提供简单性。另一方面，训练时剪枝将剪枝集成到训练过程中，这可以产生更好的结果，但需要更复杂的实现。
Pruning can significantly reduce the size of a model - sometimes by as much as 30–50%, and in some cases, up to 90% - without a notable loss in accuracy. This makes it a go-to technique for deploying models on memory-constrained edge devices like smartphones, IoT sensors, and embedded systems. Smaller models not only fit better on such devices but also run faster, which is essential for real-time applications like video analysis, autonomous vehicles, and speech recognition.
修剪模型不仅仅提供速度和尺寸优势。通过减少计算需求，它们使用更少的电量，延长移动设备的电池寿命并降低云环境中的运营成本。此外，较小的型号需要较少的数据传输带宽，这在连接有限的环境中改变了游戏规则。现实世界中有一些剪枝影响的例子：例如，联邦学习 (PruneFL) 中的自适应参数剪枝在保持准确性的同时减少了训练时间，一些云边缘协作系统在保证准确性损失最小的情况下实现了高达 84% 的延迟降低。
Pruning isn't without its challenges. One of the biggest concerns is accuracy degradation. If too many parameters are removed - especially beyond the 30–50% range - model performance can take a significant hit.
硬件兼容性也提出了挑战。虽然结构化修剪可以与标准处理器无缝配合，但非结构化修剪通常需要专门的硬件来释放其全部潜力。此外，修剪需要仔细校准。开发人员需要一致地评估模型在验证集上的性能，并微调修剪后的模型以恢复任何损失的准确性。当在局部修剪（针对单个连接）和全局修剪（删除模型的较大部分）之间进行选择时，复杂性进一步增加，每种修剪都有自己的权衡。
为了应对这些挑战，专家建议从训练后修剪开始，因为它很简单。如果准确性损失成为一个问题，那么训练时修剪可能值得探索。一个好的经验法则是从 30% 的修剪比率开始，然后逐渐调整以避免性能急剧下降。如果仔细完成，修剪（如量化）可以帮助保持性能和边缘设备的限制之间的平衡。
让我们来分析一下量化和剪枝如何相互叠加。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。
量化的重点是通过将 32 位浮点数转换为 8 位整数来降低精度。这主要是为了节省存储空间和加快计算速度。另一方面，修剪会删除模型中不必要的权重或连接。从本质上讲，量化简化了数值精度，而修剪则通过消除冗余来削减脂肪。
当我们并排比较量化和剪枝的主要特征时，它们之间的差异变得更加清晰：
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。量化最适合需要更快的推理速度的场景，尤其是在计算资源有限的情况下。这使得它对于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很小。
另一方面，修剪在内存受限的环境中表现出色。通过减少存储和 RAM 使用，修剪对于内存限制严格的设备来说是理想的选择。这也是解决过度拟合的一个很好的选择，因为修剪可以通过删除冗余连接来提高泛化能力。
您的硬件设置也发挥着重要作用。如果您使用针对密集矩阵乘法进行优化的 GPU，则结构化修剪可以很好地满足这些功能。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。
选择还取决于应用。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。与此同时，在医疗保健可穿戴设备中，精简模型可以通过减少资源消耗来延长电池寿命。
不要在两者之间进行选择，而是考虑将它们结合起来以获得最大优化。通过利用各自的独特优势，您可以实现显着的模型压缩 - 最多缩小 10 倍。
这种组合方法之所以有效，是因为量化可以微调剩余权重的精度，而修剪则可以完全删除不必要的参数。他们共同创建了高效的模型，即使在有限的硬件上也能提供强大的性能。
但是，需要权衡：过度优化可能会导致准确性问题或硬件兼容性问题。为了避免这种情况，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%，然后进行量化，全程密切监控性能。
最终，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深思熟虑的规划，以应对硬件限制、应用程序需求和现实环境的挑战。
为了有效优化，您需要根据硬件限制（例如内存、计算能力和电池寿命）调整您的策略。这些因素决定了您用于微调模型的技术。
__XLATE_39__
“有效的边缘人工智能开发取决于硬件的规格和功能范围内的工作。”
内存限制常常成为焦点。 RAM 有限的设备受益于修剪，这减少了推理过程中的内存使用和存储需求。另一方面，如果内存充足但存储紧张，仅量化可能可以满足您的需求。首先定义模型大小、速度和准确性的基线指标来指导您的优化工作。
功耗是另一个重要的考虑因素，特别是对于智能手机和物联网传感器等电池供电的设备。量化可以显着提高电源效率。例如，MobileNet 的量化感知训练将电池使用量减少了 60%，同时推理速度提高了两倍。这使得它成为优先考虑电池寿命的应用的有力选择。
您的应用程序的延迟要求也会影响优化路径。自动驾驶汽车或工业监控等实时系统受益于量化的速度增益。同时，可以容忍轻微延迟但优先考虑效率的应用程序可能会倾向于修剪，以获取压缩优势。
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比，但依赖于专用硬件或编译器优化来提高速度。使您的方法与硬件功能相匹配至关重要。
清楚地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量身定制的优化工具。
像 Promps.ai 这样的平台通过旨在简化流程的功能来简化优化工作流程。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设施，这对于优化项目的迭代性质特别有用。
高通公司的 AIMET 是专用工具的另一个例子。据高通称：
__XLATE_48__
“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，请重点关注那些支持您的硬件目标并提供强大的基准测试功能的工具。允许您快速测试多种优化策略的工具可以节省时间并帮助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，还可以为彻底的测试奠定基础，确保您的模型为应对现实世界的挑战做好准备。
一旦您将优化技术与硬件和应用程序需求结合起来，在现实条件下进行严格的测试就至关重要。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，所有这些都会影响性能。
在开发过程的早期对实际硬件进行测试至关重要。虽然仿真器和模拟器很有帮助，但它们无法完全复制现实世界的条件，特别是功耗和热行为。首先捕获目标设备上的基线测量结果，然后在每个优化步骤后对改进进行基准测试。
测试边缘情况以确保稳健的性能。对于计算机视觉应用，这可能包括变化的照明、相机角度或图像质量。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世界挑战。
更新优化模型时，回归测试至关重要。修剪和量化等技术可以巧妙地改变模型行为，因此自动化测试套件应该验证准确性和性能指标。当结合多种优化方法时，这一点尤其重要，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，例如优化后准确性下降。了解模型的哪些组件对决策影响最大可以指导您的修剪策略或突出显示对量化敏感的层。
最后，考虑在部署后实施持续监控。边缘设备经常面临与最初预期不同的工作负载或条件，而热约束等因素可能会导致性能波动。监控工具应跟踪推理时间、准确性和资源使用情况等指标，以确保模型继续按预期执行。
验证过程应确认您的优化选择与您的原始目标相符。例如，如果选择量化是为了提高速度，但内存使用成为一个问题，则可能需要添加修剪。相反，如果修剪过多地降低了准确性，则量化感知训练可能是更好的选择。
在边缘设备上部署人工智能模型时，量化和修剪之间的选择在很大程度上取决于您的特定需求和限制。这两种方法都具有不同的优势，但在不同的场景中表现出色。
Quantization is often the go-to option for many edge deployments. It can shrink model size by as much as 4× and cut inference latency by up to 69%. This method is particularly useful when working with hardware that supports low-precision operations or when bandwidth is limited. Studies also suggest that quantization frequently delivers better efficiency without compromising too much on accuracy.
另一方面，对于以减小模型大小为首要任务的情况，修剪是一个不错的选择。它可以将模型大小缩减多达 57%，并将推理速度提高多达 46%。这使得它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的系统。
有趣的是，结合这两种技术通常会带来更大的压缩和速度提升，超越任何一种方法单独所能实现的效果。他们共同应对核心挑战，即在严格的资源限制范围内发挥模型的最佳性能。
When deciding which method to use, it’s essential to consider three main factors: hardware capabilities, application requirements, and accuracy tolerance. For devices using standard CPUs or GPUs, structured pruning can be easier to integrate. Meanwhile, hardware designed for low-precision calculations may benefit more from quantization.
Timing is another key consideration. If you’re working on a tight schedule, post-training quantization can be implemented faster, though it might slightly affect accuracy. For those who can afford a longer development timeline, quantization-aware training preserves accuracy better. Pruning, however, requires more iterative fine-tuning to maintain task performance.
据预测，到 2025 年，75% 的企业生成数据将来自边缘设备，对高效内存优化策略的需求只会增长。要做出最佳选择，首先要建立基线指标，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权衡。
为了简化流程，prompts.ai 等工具可以简化您的优化工作。凭借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跟踪整个开发周期的绩效指标。
To determine the most suitable optimization method for your edge AI model, start by defining your project’s goals and limitations. Quantization is a technique that reduces the precision of a model’s parameters. This approach minimizes memory usage and speeds up inference, making it an excellent option for devices where size and speed are top priorities. On the other hand, pruning focuses on removing unnecessary weights, which can significantly shrink the model and lower RAM requirements - especially useful for models with an abundance of parameters.
在许多情况下，结合这两种方法可以在效率和准确性之间取得完美的平衡。修剪可以缩减模型，而量化可以进一步优化性能。它们共同创建了一个轻量级且高效的模型，非常适合在资源有限的设备上部署。
To make quantization and pruning work effectively on edge AI devices, the hardware needs to handle low-precision computations (like 8-bit or lower) and offer efficient memory management. Devices such as CPUs, GPUs, FPGAs, or ASICs are well-suited for this, particularly if they’re designed for sparse and quantized models or include specific instructions for low-precision arithmetic.
For smooth operation, the device should have at least 1–2 GB of RAM for handling intermediate computations, ample storage capacity (preferably SSDs), and solid power efficiency to sustain performance over time. Reliable connectivity options are also key for seamless integration and real-time processing. Hardware with these features is essential for achieving the best results in edge AI applications.
When you combine quantization and pruning, there’s a chance of losing accuracy. Why? Pruning cuts down the number of model parameters, and quantization simplifies numerical values. Together, these adjustments can sometimes stack up and amplify errors if not handled properly.
为了保持准确性，您可以尝试一些策略：
通过使用这些方法，您可以在内存节省、计算效率和模型性能之间取得平衡 - 特别是对于边缘 AI 设备。
