有哪些工具可用于优化边缘 AI 性能？

开发人员可以求助于模型优化框架和库、模型优化、蒸馏和压缩工具，以及特定于硬件的优化工具和开发平台来优化边缘 AI 性能。Kubernetes 和容器化为优化 AI 边缘性能提供了额外的工具。

框架和库是预先编写的代码的集合。库是开发人员可用于实现特定功能的组件、类和方法的集合。框架提供的代码已经执行了特定功能。

库提供灵活性和控制力，但在构建代码时需要更多的手动工作。另一方面，框架可以提供结构和更完整的解决方案，但可能会限制灵活性。框架可以包括库（图 1）。

图 1.框架调用代码，代码可以从框架内或独立调用库。（图片：TheServerSide)

特定项目的具体要求、复杂性以及所需的控制级别和灵活性指导了库或框架方法之间的选择。然而，框架和库并不相互排斥，可以组合在一个项目中以发挥各自的优势。

开发工具

众多边缘 AI 开发工具中的几个示例包括：

• TensorFlow Lite 针对移动设备和嵌入式设备上的设备端推理进行了优化。它包括用于模型转换和优化的工具，包括量化和修剪。

• ONNX Runtime 是一个开源推理引擎，支持跨多个硬件环境从各种框架高效执行模型。

• Apache TVM 是一种深度学习编译器，可以针对各种硬件系统优化模型，包括 CPU、GPU 和自定义加速器。

• Edge Impulse 支持数据采集、信号处理、机器学习训练和模型测试，以便在边缘设备上创建和部署机器学习。

优化工具和技术

优化边缘 AI 性能的有效方法包括减少模型大小和计算需求，同时保持所需的准确性水平。优化工具和技术的示例包括：

模型量化降低了模型权重的精度，例如从 32 位浮点到 8 位整数，从而显着减小了模型大小和计算要求，同时保持了所需的精度。

修剪会删除冗余或相对不重要的连接和神经元，从而减小模型的大小并加快推理时间。

知识蒸馏产生一个较小的模型，有时称为“学生”模型，它模仿原始且更准确的“教师”模型的性能。如果实施得当，这可以显着降低模型复杂性并保持所需的准确性。

Kubernetes

Kubernetes 是一个开源平台，用于在容器中运行应用程序，与虚拟机相比具有优势。虚拟化允许应用程序在 VM 之间隔离，并提供一定程度的安全性，因为另一个应用程序无法自由访问一个应用程序的信息。

容器是轻量级解决方案，具有宽松的隔离属性，可在应用程序之间共享作系统。Kubernetes 简化了部署、管理和扩展容器化应用程序的过程（图 2）。

图 2.Kubernetes 取代了虚拟化，用于管理基于容器的轻量级解决方案。（图片来源：Akamai)

KubeEdge 和 K3s 等轻量级 Kubernetes 发行版对于边缘环境特别有用。它们可以支持自动化工作负载部署、扩展和维护，并具有通常与云数据中心相关的一致性。

在可能不稳定的边缘部署中，Kubernetes 通过自动重新调度故障容器等机制确保应用程序弹性。它支持多节点集群的能力支持冗余，以便在服务发生故障时保持系统完整性和服务可用性。

使用自动扩展，Kubernetes 可以根据当前需求动态地将资源分配给应用程序，防止过度配置或资源耗尽。这反过来又支持边缘计算环境中的可扩展性。

还可以通过添加更多实例来横向实现可扩展性，而不是简单地向现有服务添加容量。这支持通过分配工作负载来提高性能并增强冗余。

Kubernetes 具有多个安全层，包括网络策略、基于角色的访问控制 （RBAC） 和机密管理，确保边缘应用程序免受未经授权的访问和数据泄露。

总结

框架和库是边缘 AI 开发的有用工具。开发人员在优化边缘 AI 模型时可以转向模型量化、修剪和知识蒸馏。Kubernetes 可用于替代虚拟化并管理基于容器的轻量级解决方案。