Beschleunigung von Edge-KI Modellen auf Jacinto7-Prozessoren mit TIDL

Unser Team ist darauf spezialisiert, Kunden in die Lage zu versetzen, Edge-KI-Lösungen zu entwickeln, indem sie die Deep-Learning-Funktionen (TIDL) von Texas Instruments auf Jacinto7-Prozessoren nutzen. Die Jacinto7-Serie, die speziell für Automobil- und Industrieanwendungen entwickelt wurde, umfasst leistungsstarke Komponenten wie den C7x DSP und den Matrixmultiplikationsbeschleuniger (mma), die eine erhebliche Rechenleistung für KI-Workloads bieten.

Wir haben erfolgreich mit mehreren Kunden zusammengearbeitet, die alle das Ziel hatten, die Leistung und Energieeffizienz von KI-Modellen auf eingeschränkter Edge-Hardware zu verbessern. Unser Fachwissen umfasst nicht nur die Optimierung bereits bestehender Modelle, sondern auch die Implementierung benutzerdefinierter Operatoren, die speziell für die Ausführung auf dem C7x DSP entwickelt wurden, so dass wir Lösungen auf die individuellen Bedürfnisse unserer Kunden zuschneiden können.

Die Herausforderungen bei der Ausführung von KI-Inferenzen auf Edge-Geräten

Die Kunden implementierten ihre KI-Modelle zunächst auf den Cortex-A72-Kernen des Jacinto7. Der Cortex A72 bot zwar eine universelle Verarbeitungsplattform, aber die Komplexität und Größe der KI-Modelle führte zu suboptimalen Inferenzgeschwindigkeiten und höherem Stromverbrauch, was ihre Echtzeitfähigkeiten einschränkte. Darüber hinaus benötigten einige Kunden hochspezialisierte Operatoren, die nicht in den Standardbibliotheken für Deep Learning enthalten waren.

Unsere Aufgabe war es, diese Modelle mit Hilfe des C7x DSP+mma-Beschleunigers zu optimieren und benutzerdefinierte Operatoren zu entwickeln, um bestimmte Berechnungen effizient durchzuführen und so Echtzeitleistung und geringeren Energieverbrauch zu ermöglichen.

Die Lösung

Mit TIDL haben wir unseren Kunden geholfen, ihre KI-Workloads vom Cortex A72 auf den C7x DSP+mma Beschleuniger zu migrieren. TIDL bietet ein effizientes Framework für die Optimierung und den Einsatz von Deep-Learning-Modellen auf spezialisierter Hardware in Jacinto7, was erhebliche Vorteile in Bezug auf Geschwindigkeit und Energieeffizienz bietet. Wir haben auch benutzerdefinierte Operatoren implementiert, um bestimmte Operationen zu verarbeiten, die nicht nativ unterstützt werden, was die Leistung weiter verbessert.

Optimierung und Implementierung benutzerdefinierter Operatoren

• Modellkonvertierung und Quantisierung: Zunächst konvertierten wir die vortrainierten Modelle der Kunden in ein Format, das mit dem Jacinto7 TIDL-Framework kompatibel ist. Optimierungen wie die 8-Bit-Quantisierung wurden angewandt, um den Speicherbedarf und den Rechenaufwand zu verringern, ohne die Modellgenauigkeit wesentlich zu beeinträchtigen.
• Benutzerdefinierte Operatoren: Für spezielle Aufgaben, die von den standardmäßigen Deep-Learning-Schichten nicht abgedeckt werden, haben wir benutzerdefinierte Operatoren entwickelt, die auf dem C7x DSP effizient ausgeführt werden können. Diese benutzerdefinierten Operatoren ermöglichten es unseren Kunden, die Funktionalität ihrer Modelle zu erweitern und die Leistung zu erzielen, die sie für bestimmte Anwendungen benötigten.
• Auslagerung von Berechnungen auf den C7x DSP + MMA: Durch die Nutzung des C7x DSP und des MMA-Beschleunigers wurden rechenintensive Aufgaben wie Faltungen, Matrixmultiplikationen und benutzerdefinierte Operationen von dedizierter Hardware ausgeführt, wodurch ein maximaler Durchsatz und minimale Latenzzeiten gewährleistet wurden.

Erwartete Ergebnisse für die Inferenzbeschleunigung auf C7x DSP + MMA

Durch die Migration von KI-Modellen vom Cortex A72 auf den C7x DSP+mma können unsere Kunden erhebliche Verbesserungen bei der Inferenzgeschwindigkeit, der Energieeffizienz und der Speichernutzung erwarten, insbesondere bei der Ausführung bekannter KI-Modelle. Unten sind einige erwartete Leistungsverbesserungenauf der Grundlage von Branchen-Benchmarks und unserer Erfahrung bei der Optimierung von Modellen.

C7x*MMA Leistungsbeispiele auf bekannten Modellen:

TIDL-Schlüssel Erwartete Optimierungen

• Inferenzzeit: Durch die Auslagerung der Modellausführung auf den C7x DSP + mma schätzen wir eine15-fache Reduzierung der Inferenzzeit im Vergleich zum Cortex A72, wie sie in Modellen wie ResNet-50 und YOLOv3-Tiny zu sehen ist.
• Energieeffizienz: Mit dem für KI-Workloads optimierten Kx DSP + mma erwarten wir eine deutliche Reduzierung des Stromverbrauchs, typischerweise 30-40% niedriger als auf dem Cortex A72.
• Speichereffizienz:Quantisierte Modelle reduzieren die Speichernutzung um etwa 50%, sodass die Modelle in eingeschränkte Speicherumgebungen passen, die in Edge-Geräten üblich sind.

Schlussfolgerung

Durch die Nutzung des TIDAL-Frameworks und der Kx DSP+mmu auf der Jacinto 7-Plattform liefert unser Team hochoptimierte KI-Lösungen, die signifikante Verbesserungen in Bezug auf Inferenzgeschwindigkeit, Energieeffizienz und Skalierbarkeit bieten. Kunden können dramatische Leistungssteigerungen für gängige KI-Modelle erwarten, und unsere Fähigkeit, benutzerdefinierte Operatoren zu implementieren, stellt sicher, dass auch spezialisierte KI-Workloads von diesen Optimierungen profitieren können.

Die Kx DSP- und MMA-Beschleuniger bieten im Vergleich zum Cortex A72 eine weitaus bessere Leistung und sind damit die erste Wahl für Echtzeit-Edge-KI-Anwendungen. Diese Fallstudie spiegelt unsere tiefe Expertise in der Beschleunigung von KI-Modellen und der Implementierung kundenspezifischer Lösungen wider, die auf die spezifischen Bedürfnisse unserer Kunden zugeschnitten sind.