如何做嵌入式人工智能

如何做嵌入式人工智能

来源：PerfXLab澎峰科技

澎峰科技是中科院的技术团队，做过国际知名的开源矩阵计算库OpenBLAS，获得过中国计算机学会科技进步二等奖、中国科学院杰出科技成就奖，是国家高新技术企业、中关村高科技企业、中关村金种子企业。

什么叫嵌入式人工智能，或者说端上智能呢？其实并不是在嵌入或在设备端来训练深度学习模型，在部署阶段，我们的模型在服务器内训练，但是在实际使用的过程中，是在云端做部署，还是在端上设备做部署，两者会有很大的差异。大家见的比较多的是在云端做部署，比如很多API通过网络的方式上传图片，在云上计算并返回结果。使用嵌入式端部署的话，模型可能传输到了手机上，在此基础上可以做图像识别和处理功能，另外也可以传输到无人机上或智能摄像头上。

以抖音为例，里面有个美颜直播功能，当人脸动的时候，美颜的画像其实一直跟着人脸动，同时也有很多特效，这个就是嵌入式非常典型的应用。那么为什么不是拍好一段视频上传到云端，再做美颜呢？因为如果上传到云端再处理，交互性会非常差，无法让用户实时看到效果，成本也比较高。因此，所有的效果全部在手机端完成，交互性会更好。这里主要用到了三个算法：一是人脸检测，先找到人的脸；二是识别人脸关键点，找到人的鼻子在哪儿，眼睛在哪儿；三是做一些贴图，比如眼镜或小猫的贴图，不管人脸怎么动，甚至是旋转，贴图都可以时刻贴合人脸。

但是真正做嵌入式系统的时候会遇到一些挑战，最主要的挑战是运行速度。有些模型太大，是很难传输到手机上的，通常好几秒才能处理一张图像，或者功耗太高了，可能手机录一会儿就没电了，这些都是我们遇到过的挑战。要应对这种挑战，一般来说要从硬件、软件、算法三个方面共同努力，才能把嵌入式AI部署好。

介绍一下高性价比ARM SoC AI方案。以人脸识别为例，高性价比人脸识别设备支持本地2万张人脸库，联网抓拍模式可支持5万人脸库，识别时间在0.2秒以内。大家知道Caffe、Tensorflow框架，很多大公司做了很多服务器的训练框架，用来训练模型，但是训练完去部署的时候，如果还是照搬安装在手机上，其实非常耗资源，也非常笨拙。

现在有专门针对嵌入式平台的前向推理框架，前向推理框架的主要功能有五个方面。一是设备管理，一般来说嵌入式系统都是异构系统，不只是CPU，可能还有GPU、IPG或DSP，手机芯片里面有DSP，也可以用DSP做深度学习计算。二是除了异构性管理以外，还涉及模型管理。三是内存管理和存储格式，需要考虑以内存占用优先还是以性能优先。手机的内存通常很充足，但是一些更小的嵌入式设备、IoT级别的设备，内存非常受限，那就需要重点考虑。四是层级融合，从性能优化的角度来提升速度。五是实现方法选择。比如卷积，卷积是AI操作中非常重要的一部分操作，怎么做卷积最快有很多门道，卷积的实现方法有三到四种，要求底层的优化与上层的框架实现互相配合，而且要针对所调用的模型，根据效果做试配。可以通过性能评测看到结果，很多平台上都可以做性能评测。

下面看一下高性能FPGA AI方案。如果模型比较大，但又要求速度比较快，那么该如何去部署？典型的做法是用FPGA的AI来实现。我们支持两种常见的SoC架构和FPGA的开发生态。硬件部分结合软件工具，可以将训练好的模型经过量化、压缩等操作，部署在AI加速处理架构上，实现较高效的执行。AI加速处理架构主要分为PS端与PL端的两部分设计，实质上是用状态机控制模型，使用PE实现具体的卷积操作，从而获得比较好的性能。

使用该方案能得到比较快的速度，平台上的速度可达300MHz，7100芯片上的速度可达160M Hz，基本上都达到了每秒处理60帧的速度，同时DSP单元的使用率达到了95%。这项技术可以应用在无人机上，而且未来还可以形成定制芯片。

我们不仅要将硬件和软件结合起来做底层优化，在算法模型这一层也有很多工作要做。首先，针对嵌入式AI的深度学习模型，要专门做优化。其次，我们要做模型压缩功能，最常用的方法是蒸馏法。蒸馏法是指我们先在服务器上训练一个比较复杂的模型，再在此基础上训练一个小的模型，相当于一个老师教一个学生，这样学习来的小模型可以具备和大模型接近的性能效果，精度也更高，并且大大节省了计算资源。然后，我们要做量化。最后，我们持续研发新型的网络结构，从而进一步降低计算量。（根据演讲内容整理，未经本人审核）

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审核编辑：符乾江