1500字范文 > 深度学习模型压缩与优化加速

深度学习模型压缩与优化加速

时间：2022-06-04 19:38:34

相关推荐

深度学习模型压缩与优化加速

1. 简介

深度学习（Deep Learning）因其计算复杂度或参数冗余，在一些场景和设备上限制了相应的模型部署，需要借助模型压缩、优化加速、异构计算等方法突破瓶颈。

模型压缩算法能够有效降低参数冗余，从而减少存储占用、通信带宽和计算复杂度，有助于深度学习的应用部署，具体可划分为如下几种方法（后续重点介绍剪枝与量化）：线性或非线性量化：1/2bits, int8 和 fp16等；结构或非结构剪枝：deep compression, channel pruning 和 network slimming等；其他：权重矩阵的低秩分解，知识蒸馏与网络结构简化（squeeze-net, mobile-net, shuffle-net）等；模型优化加速能够提升网络的计算效率，具体包括：Op-level的快速算法：FFT Conv2d (7x7, 9x9), Winograd Conv2d (3x3, 5x5) 等；Layer-level的快速算法：Sparse-block net [1] 等；优化工具与库：TensorRT (Nvidia), Tensor Comprehension (Facebook) 和 Distiller (Intel) 等；异构计算方法借助协处理硬件引擎（通常是PCIE加速卡、ASIC加速芯片或加速器IP），完成深度学习模型在数据中心或边缘计算领域的实际部署，包括GPU、FPGA或DSA (Domain Specific Architecture) ASIC等。异构加速硬件可以选择定制方案，通常能效、性能会更高，目前市面上流行的AI芯片或加速器可参考 [2]。针对数据中心部署应用，通常选择通用方案，会有较完善的生态支持，例如NVIDIA GPU的CUDA生态，或者Xilinx即将推出的xDNN生态：

2. 网络剪枝

深度学习模型因其稀疏性，可以被裁剪为结构精简的网络模型，具体包括结构性剪枝与非结构性剪枝：、

非结构剪枝：通常是连接级、细粒度的剪枝方法，精度相对较高，但依赖于特定算法库或硬件平台的支持，如Deep Compression [5], Sparse-Winograd [6] 算法等；结构剪枝：是filter级或layer级、粗粒度的剪枝方法，精度相对较低，但剪枝策略更为有效，不需要特定算法库或硬件平台的支持，能够直接在成熟深度学习框架上运行。如局部方式的、通过layer by layer方式的、最小化输出FM重建误差的Channel Pruning [7], ThiNet [8], Discrimination-aware Channel Pruning[9]；全局方式的、通过训练期间对BN层Gamma系数施加L1正则约束的Network Slimming [10]；全局方式的、按Taylor准则对Filter作重要性排序的Neuron Pruning [11]；全局方式的、可动态重新更新pruned filters参数的剪枝方法 [12];

3. 模型量化

模型量化是指权重或激活输出可以被聚类到一些离散、低精度的数值点上，通常依赖于特定算法库或硬件平台的支持：

二值化网络：XNORnet [13], ABCnet with Multiple Binary Bases [14], Bin-net with High-Order Residual Quantization [15], Bi-Real Net [16]；三值化网络：Ternary weight networks [17], Trained Ternary Quantization [18]；W1-A8 或 W2-A8量化：Learning Symmetric Quantization [19]；INT8量化：TensorFlow-lite [20], TensorRT [21]；其他（非线性）：Intel INQ [22], log-net, CNNPack [23] 等；