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Accélérer les modèles Edge AI sur les processeurs Jacinto7 avec TIDL
Résumé Exécutif
Notre équipe se spécialise dans l’accompagnement des clients pour développer des solutions Edge AI en tirant parti des capacités de Deep Learning (TIDL) de Texas Instruments sur les processeurs Jacinto7. La série Jacinto7, spécialement conçue pour les applications automobiles et industrielles, comprend des composants puissants comme le C7x DSP et le matrix multiplication accelerator (mma), offrant une puissance de calcul significative pour les charges de travail AI.
Nous avons réussi à collaborer avec plusieurs clients, chacun visant à améliorer la performance et l’efficacité énergétique des modèles AI sur des configurations matérielles edge contraintes. Notre expertise couvre non seulement l’optimisation des modèles existants, mais aussi la mise en œuvre d’opérateurs personnalisés spécifiquement conçus pour fonctionner sur le C7x DSP, nous permettant d’adapter les solutions aux besoins uniques de nos clients.
Les défis de l’exécution de l’inférence AI sur les appareils Edge
Les clients ont initialement implémenté leurs modèles AI sur les cores Cortex A72 du Jacinto7. Bien que le Cortex A72 ait fourni une plateforme de traitement polyvalente, la complexité et la taille des modèles AI ont conduit à des vitesses d’inférence sous-optimales et à une consommation d’énergie plus élevée, limitant leurs capacités en temps réel. De plus, certains clients nécessitaient des opérateurs hautement spécialisés qui ne faisaient pas partie des bibliothèques de deep learning standard.
Notre tâche consistait à optimiser ces modèles en utilisant le C7x DSP+mma accelerator et à développer des custom operators pour gérer des calculs spécifiques de manière efficace, permettant une performance en temps réel et une réduction de la consommation d’énergie.
La Solution
En utilisant TIDL, nous avons aidé nos clients à migrer leurs charges de travail AI du Cortex A72 vers le C7x DSP+mma accelerator. TIDL fournit un cadre efficace pour optimiser et déployer des modèles de deep learning sur du matériel spécialisé dans Jacinto7, offrant des avantages substantiels en termes de vitesse et d’efficacité énergétique. Nous avons également implémenté des custom operators pour gérer des opérations spécifiques qui n’étaient pas prises en charge nativement, améliorant ainsi encore la performance.
Optimisation et Implementation de Custom Operators
- Conversion de Modèles et Quantization: Nous avons d’abord converti les modèles pré-entraînés des clients dans un format compatible avec le cadre TIDL de Jacinto7. Des optimisations, telles que la quantization en 8 bits, ont été appliquées pour réduire l’empreinte mémoire et la demande computationnelle sans affecter significativement la précision du modèle.
- Custom Operators: Pour des tâches spécialisées non couvertes par les couches standard de deep learning, nous avons développé des custom operators qui étaient exécutés efficacement sur le C7x DSP. Ces custom operators ont permis à nos clients d’étendre la fonctionnalité de leurs modèles et d’atteindre les performances requises pour des applications spécifiques.
- Déchargement de la Computation vers le C7x DSP + MMA: En tirant parti du C7x DSP et du mma accelerator, des tâches intensives en calcul telles que les convolutions, les multiplications de matrices et les custom operations étaient gérées par du matériel dédié, assurant un débit maximal et une latence minimale.
Résultats Attendus pour l’Acceleration de l’inference sur C7x DSP + MMA
En migrant les modèles AI du Cortex A72 vers le C7x DSP+mma, nos clients peuvent s’attendre à des améliorations substantielles de la vitesse d’inférence, de l’efficacité énergétique et de l’utilisation de la mémoire, en particulier lors de l’exécution de modèles AI bien connus. Voici quelques améliorations de performance attenduesbasées sur des benchmarks industriels et notre expertise en optimisation de modèles.
Exemples de Performance de C7x*MMA sur des Modèles Bien Connus:
Modèle | Tâche | Temps d’Inference du Cortex A72 (ms) | Temps d’Inference du C7x DSP + MMA (ms) | Accélération Attendue |
|---|---|---|---|---|
ResNet-50 | Classification d’Image | 250 | 14 | ~ 18x |
MobileNetV2 | Classification d’Image | 180 | 10 | ~ 18x |
YOLOv3-Tiny | Détection d’Objet | 300 | 18 | ~ 18x |
UNet | Segmentation Sémantique | 350 | 20 | ~ 18x |
Optimisations Clés Attendues de TIDL
- Temps d’Inference: En déchargeant l’exécution du modèle vers le C7x DSP+mma, nous estimons une réduction de 15x du temps d’inférence par rapport au Cortex A72, comme observé dans des modèles tels que ResNet-50 et YOLOv3-Tiny.
- Efficacité Énergétique: Avec le C7x DSP+mma optimisé pour les charges de travail AI, nous nous attendons à une réduction significative de la consommation d’énergie, typiquement 30-40% inférieure à celle du Cortex A72.
- Efficacité Mémoire: Les modèles quantized réduiront l’utilisation de la mémoire d’environ 50%, permettant aux modèles de s’adapter aux environnements mémoire contraints courants dans les dispositifs edge.
Conclusion
En tirant parti du cadre TIDL et du C7x DSP+mma sur la plateforme Jacinto7, notre équipe fournit des solutions AI hautement optimisées qui offrent des améliorations significatives en termes de vitesse d’inférence, d’efficacité énergétique et de scalabilité. Les clients peuvent s’attendre à des augmentations de performance spectaculaires pour les modèles AI populaires, et notre capacité à implémenter des custom operators garantit que les charges de travail AI spécialisées peuvent également bénéficier de ces optimisations.
Le C7x DSP et les mma accelerators offrent des performances nettement supérieures par rapport au Cortex A72, en faisant la solution de choix pour les applications AI en temps réel à la périphérie. Cette étude de cas reflète notre expertise approfondie dans l’accélération des modèles AI et la mise en œuvre de solutions personnalisées adaptées aux besoins spécifiques de nos clients.
