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受限于設(shè)備的計(jì)算能力和存儲(chǔ)空間，如何讓端側(cè)模型在資源有限的情況下變得更聰明、更高效，成為了AI產(chǎn)品經(jīng)理的一個(gè)關(guān)鍵挑戰(zhàn)。本文將詳細(xì)介紹九種前沿技術(shù)，希望能幫到大家。

端側(cè)模型是一種直接在你的設(shè)備上運(yùn)行的人工智能。

為什么要在端側(cè)用AI？云端模型不香嗎？

端側(cè)AI的好處簡直不要太多：它能保護(hù)隱私（數(shù)據(jù)本地保存，不用上傳到云端），反應(yīng)快如閃電（畢竟“大腦”就在身邊，不用千里迢迢造訪“云端”），還不依賴網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，隨時(shí)隨地可用（出門在外可不是哪哪都有信號(hào)）。

端側(cè)的好處這么多，但問題是，設(shè)備上的“大腦”畢竟空間有限、能量也有限，不像云端動(dòng)輒萬卡集群的超級計(jì)算機(jī)那樣“豪橫”。怎樣才能在“緊巴巴”的條件下，讓端側(cè)模型變得更聰明、更強(qiáng)大呢？

本文為你揭開這些讓端側(cè)模型“小身材，大智慧”的9大技術(shù)。

第一招：名師出高徒 —— “知識(shí)蒸餾（Knowledge Distillation）”的智慧傳承，“濃縮的都是精華！”

想象一下，一位學(xué)識(shí)淵博的老教授（咱們稱它為“教師模型”）和一個(gè)聰明伶俐的學(xué)生（也就是我們的“學(xué)生模型”，即端側(cè)模型）。老教授雖然知識(shí)多，但“體型龐大”，不適合直接塞進(jìn)手機(jī)里。怎么辦呢？

“知識(shí)蒸餾”就像是這位老教授手把手地教學(xué)生。學(xué)生不僅學(xué)習(xí)課本上的標(biāo)準(zhǔn)答案（專業(yè)術(shù)語叫“硬標(biāo)簽”），更重要的是學(xué)習(xí)老教授思考問題的方式和判斷的微妙之處（比如，老教授看到一只貓，不僅知道它是貓，還知道它有90%的可能是英短，10%的可能是美短，這種概率分布就是“軟標(biāo)簽”）。

這樣一來，學(xué)生模型雖然“身材嬌小”，卻能學(xué)到老師傅的“內(nèi)功心法”，表現(xiàn)自然遠(yuǎn)超自己“閉門造車”。

簡而言之讓一個(gè)參數(shù)量小、計(jì)算量小的“學(xué)生模型”去學(xué)習(xí)一個(gè)參數(shù)量大、能力強(qiáng)的“教師模型”的精髓，而不僅僅是學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)本身。

怎么實(shí)現(xiàn)？

先訓(xùn)練一個(gè)滿血版的“教師模型”（比如在強(qiáng)大的云服務(wù)器上）。

然后，讓“學(xué)生模型”一邊學(xué)習(xí)真實(shí)數(shù)據(jù)的答案，一邊模仿“教師模型”對數(shù)據(jù)的判斷結(jié)果（那些概率分布）。

最終，這個(gè)“學(xué)生模型”就又小又強(qiáng)，可以在你的手機(jī)上運(yùn)行了。

舉個(gè)例子：

Google在研究中就曾展示過，通過知識(shí)蒸餾，可以將一個(gè)大型圖像識(shí)別模型的知識(shí)遷移到一個(gè)小得多的移動(dòng)端模型上，后者在保持較低延遲的同時(shí)，準(zhǔn)確率損失非常小。例如，一個(gè)大型模型的準(zhǔn)確率可能是85%，通過蒸餾，小型模型可能達(dá)到83%，但模型大小和運(yùn)算量卻減少了數(shù)倍甚至數(shù)十倍。

第二招：精打細(xì)算過日子 —— “量化（Quantization）”的魔力，“從‘奢侈品’到‘經(jīng)濟(jì)適用’！”

我們知道，計(jì)算機(jī)里的數(shù)字都是用一串0和1來表示的。表示得越精確，占的空間就越大，計(jì)算起來也越慢。

“量化”就像是把這些數(shù)字從“高精度奢侈品”變成“經(jīng)濟(jì)適用型”。比如，原來用32位表示一個(gè)數(shù)字，現(xiàn)在我們想辦法用16位（FP16）甚至8位整數(shù)（INT8）來近似表示它。

這就好比，以前我們用精確到小數(shù)點(diǎn)后好幾位的尺子量東西，現(xiàn)在用稍微粗略一點(diǎn)但依然夠用的尺子。模型“體重”瞬間減輕，運(yùn)算速度也“嗖嗖”變快，而且很多時(shí)候，對最終結(jié)果的準(zhǔn)確度影響非常小。

簡而言之降低模型中數(shù)字（權(quán)重和激活值）的表示精度，比如從32位浮點(diǎn)數(shù)變成8位整數(shù)，從而大幅減小模型大小和計(jì)算量。

怎么實(shí)現(xiàn)？

訓(xùn)練后量化 (PTQ)：模型先用高精度訓(xùn)練好，然后像“快速瘦身”一樣，直接把它轉(zhuǎn)換成低精度的。這需要一個(gè)“校準(zhǔn)”過程，看看這些數(shù)字大概在什么范圍，然后進(jìn)行映射。

量化感知訓(xùn)練 (QAT)：更高級的玩法！在訓(xùn)練的時(shí)候就告訴模型：“你以后要過‘低精度’的緊日子了” 模型在訓(xùn)練過程中就會(huì)主動(dòng)去適應(yīng)這種變化，準(zhǔn)確度損失通常更小。

舉個(gè)例子

根據(jù)高通（Qualcomm）等芯片廠商的報(bào)告，通過將模型從FP32量化到INT8，模型大小可以減少約4倍，推理速度在支持INT8運(yùn)算的硬件上（如其驍龍?zhí)幚砥鲀?nèi)的AI引擎）可以提升2到4倍，同時(shí)功耗也顯著降低。例如，在某些圖像分類任務(wù)中，INT8量化后的模型準(zhǔn)確率損失不到1%。

第三招：壯士斷腕，去蕪存菁 —— “剪枝（Pruning）”的藝術(shù)，“砍掉不必要的枝丫，才能讓主干更強(qiáng)壯！”

一個(gè)訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，就像一棵枝繁葉茂的大樹。但仔細(xì)一看，有些“枝丫”（網(wǎng)絡(luò)中的連接或神經(jīng)元）其實(shí)對最終“結(jié)果”（模型的預(yù)測）貢獻(xiàn)很小，甚至可以說有點(diǎn)多余。“剪枝”技術(shù)就像一位園藝大師，把這些“不結(jié)果”或者“添亂”的枝丫給修剪掉。

這樣一來，模型的“體型”變小了，計(jì)算量也減少了，跑起來自然更輕快。有研究表明，對一些經(jīng)典的圖像識(shí)別模型（如VGG、ResNet）進(jìn)行剪枝，可以在幾乎不損失精度的情況下，減少50%甚至更多的參數(shù)和計(jì)算量。

簡而言之

移除神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中不那么重要的參數(shù)（權(quán)重）或結(jié)構(gòu)（神經(jīng)元、通道），讓模型變得更小、更快。

怎么實(shí)現(xiàn)？

• 幅度剪枝：最簡單粗暴，哪個(gè)連接的權(quán)重?cái)?shù)值?。ń咏?），就認(rèn)為它不重要，咔嚓剪掉！
• 結(jié)構(gòu)化剪枝：這個(gè)更講究技巧，不是單個(gè)單個(gè)剪，而是一剪就剪掉一整個(gè)“部門”（比如整個(gè)神經(jīng)元或卷積核通道）。這樣做的好處是，修剪后的模型結(jié)構(gòu)更規(guī)整，硬件更容易加速。
• 迭代剪枝：剪一點(diǎn)，然后重新“補(bǔ)習(xí)”（微調(diào)訓(xùn)練）一下，讓模型恢復(fù)元?dú)猓偌粢稽c(diǎn)，再補(bǔ)習(xí)……如此往復(fù)，效果更佳。

做個(gè)類比

這有點(diǎn)像我們大腦的學(xué)習(xí)過程。神經(jīng)科學(xué)家發(fā)現(xiàn)，嬰兒時(shí)期大腦神經(jīng)元之間的連接非常多，但隨著成長和學(xué)習(xí)，一些不常用的連接會(huì)減弱甚至消失，而常用的連接則會(huì)加強(qiáng)，形成高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。剪枝也是在模擬這個(gè)“優(yōu)勝劣汰”的過程。

第四招：AI設(shè)計(jì)AI —— “神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）”的自動(dòng)化革命，“讓AI自己設(shè)計(jì)自己的構(gòu)造”

以前設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，很依賴人類專家的經(jīng)驗(yàn)和靈感，就像建筑師設(shè)計(jì)房子一樣，需要反復(fù)調(diào)試。但如果想在手機(jī)這種“小地基”上蓋出“又好又快”的房子，挑戰(zhàn)就更大了。

“神經(jīng)架構(gòu)搜索”（NAS）就是讓AI自己去探索和設(shè)計(jì)最適合端側(cè)設(shè)備的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。你給AI設(shè)定好目標(biāo)（比如，我想要一個(gè)準(zhǔn)確率高、速度快、耗電少的模型），然后AI就會(huì)在一個(gè)巨大的“積木池”（各種可能的網(wǎng)絡(luò)組件和連接方式）里像玩樂高一樣，自動(dòng)搭建和測試各種神經(jīng)架構(gòu)，最后挑出最優(yōu)的那個(gè)。

簡而言之

利用算法自動(dòng)搜索和設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，而不是人工設(shè)計(jì)，目標(biāo)是找到在特定硬件（如手機(jī)芯片）上性能最優(yōu)的架構(gòu)。

怎么實(shí)現(xiàn)？

• 定義搜索空間：先告訴AI有哪些“積木塊”（比如不同類型的卷積、池化層）可以用，以及它們大概可以怎么搭。
• 采用搜索策略：用強(qiáng)化學(xué)習(xí)、進(jìn)化算法或者基于梯度的方法等高科技手段，指導(dǎo)AI如何有效地“嘗試”不同的組合。
• 評估性能：快速評估每個(gè)“設(shè)計(jì)方案”的好壞，選出冠軍。

舉個(gè)例子

Google的EfficientNet系列模型就是NAS的代表。研究者們通過NAS搜索到了一個(gè)基礎(chǔ)的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，并通過一套統(tǒng)一的縮放規(guī)則，生成了一系列模型，在準(zhǔn)確率和效率方面都有提升，非常適合在移動(dòng)設(shè)備上部署。例如，EfficientNet-B0在達(dá)到與ResNet-50相近的ImageNet準(zhǔn)確率的同時(shí)，參數(shù)量和計(jì)算量都大幅減少。

第五招：混合精度訓(xùn)練與推理 (Mixed Precision Training and Inference) “好鋼用在刀刃上，精度按需分配！”

在AI模型進(jìn)行計(jì)算時(shí)，不是所有的步驟都需要最高的精度。有些計(jì)算對精度要求很高，差一點(diǎn)可能結(jié)果就謬以千里（比如關(guān)鍵的判斷步驟）；而另一些計(jì)算，稍微粗略一點(diǎn)也無傷大雅，還能大大提高速度（比如一些中間特征的傳遞）。

簡而言之

“混合精度”技術(shù)就像一位經(jīng)驗(yàn)豐富的老師傅，知道什么時(shí)候該用游標(biāo)卡尺（高精度FP32），什么時(shí)候用卷尺（低精度FP16甚至INT8）就夠了。它在訓(xùn)練和推理（模型預(yù)測）時(shí)，聰明地將高精度計(jì)算和低精度計(jì)算結(jié)合起來：關(guān)鍵部分用高精度保證準(zhǔn)確性，非關(guān)鍵部分用低精度來提升效率、減少內(nèi)存占用和功耗。

怎么實(shí)現(xiàn)？

• 硬件支持：現(xiàn)在的AI芯片（比如NVIDIA的GPU從Volta架構(gòu)開始引入的Tensor Core，以及很多端側(cè)AI加速器）原生支持FP16等低精度計(jì)算，速度遠(yuǎn)超F(xiàn)P32。
• 框架支持：主流的深度學(xué)習(xí)框架如TensorFlow和PyTorch都內(nèi)置了自動(dòng)混合精度（Automatic Mixed Precision, AMP）模塊。開發(fā)者只需要開啟這個(gè)選項(xiàng)，框架就會(huì)自動(dòng)判斷哪些運(yùn)算適合用低精度，哪些需要保持高精度，并進(jìn)行相應(yīng)的轉(zhuǎn)換和補(bǔ)償（比如使用損失縮放Loss Scaling來防止梯度消失）。

實(shí)踐效果

在很多情況下，使用混合精度（例如FP32和FP16混合）可以在幾乎不損失模型準(zhǔn)確率的前提下，將訓(xùn)練速度提升2-3倍，推理速度也有顯著提升，同時(shí)還能減少約一半的內(nèi)存占用。這對于希望在端側(cè)設(shè)備上運(yùn)行更大、更復(fù)雜模型的場景來說，無疑是一大利好。例如，在圖像識(shí)別或自然語言處理任務(wù)中，通過混合精度，模型響應(yīng)更快，用戶體驗(yàn)更好。

第六招：眾人拾柴火焰高 —— “聯(lián)邦學(xué)習(xí)（Federated Learning）”的隱私保護(hù)與集體智慧，“數(shù)據(jù)不出家門，智慧共同提升”

我們希望端側(cè)模型能從更多樣的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，變得更聰明。但用戶的個(gè)人數(shù)據(jù)非常敏感，直接上傳到云端訓(xùn)練模型有隱私泄露的風(fēng)險(xiǎn)。怎么辦？

“聯(lián)邦學(xué)習(xí)”提供了一個(gè)絕妙的解決方案。它就像一個(gè)“去中心化”的學(xué)習(xí)小組。每個(gè)人的數(shù)據(jù)都保留在自己的手機(jī)或設(shè)備上（數(shù)據(jù)不出本地），模型更新的“知識(shí)”（參數(shù)更新）被發(fā)送到中央服務(wù)器進(jìn)行聚合，形成一個(gè)更強(qiáng)大的“集體智慧模型”，然后再把這個(gè)“升級版”模型分發(fā)回各個(gè)設(shè)備。

這樣一來，既保護(hù)了用戶隱私，又能讓模型從海量分散的數(shù)據(jù)中受益。

簡而言之

多個(gè)設(shè)備（比如很多部手機(jī)）在不共享各自本地?cái)?shù)據(jù)的前提下，協(xié)同訓(xùn)練一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型。每個(gè)設(shè)備用本地?cái)?shù)據(jù)訓(xùn)練模型，然后只把模型的更新（而不是數(shù)據(jù)本身）發(fā)送給中央服務(wù)器進(jìn)行聚合，最終反哺端側(cè)，讓端側(cè)模型獲得更好的表現(xiàn)。

怎么實(shí)現(xiàn)？

第一步 服務(wù)器初始化端側(cè)模型

第二步 模型分發(fā)給選定的端側(cè)設(shè)備

第三步 設(shè)備在本地用自己的數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型

第四步 設(shè)備將訓(xùn)練產(chǎn)生的模型更新（比如權(quán)重變化）加密后發(fā)送給服務(wù)器

第五步 服務(wù)器聚合所有設(shè)備的更新（比如取平均值），形成一個(gè)更優(yōu)的全局模型

第六步 重復(fù)2-5步，最終使端側(cè)模型獲得更好表現(xiàn)

舉個(gè)例子

Google的Gboard輸入法就利用聯(lián)邦學(xué)習(xí)來改進(jìn)下一詞預(yù)測模型。數(shù)百萬用戶在輸入時(shí)，他們的設(shè)備會(huì)利用本地輸入歷史（這些歷史數(shù)據(jù)不會(huì)離開設(shè)備）來改進(jìn)預(yù)測模型的一小部分，然后這些改進(jìn)被安全地聚合起來，形成對所有用戶都有益的全局模型。這使得輸入法預(yù)測越來越準(zhǔn)，同時(shí)用戶的輸入內(nèi)容得到了很好的隱私保護(hù)。

第七招：端側(cè)模型的動(dòng)態(tài)推理與自適應(yīng)計(jì)算 (Dynamic Inference and Adaptive Computation) “看菜下飯，量力而行——AI的‘智能檔位’！”

想象一下，你開車的時(shí)候，平路巡航時(shí)會(huì)用比較省油的檔位和轉(zhuǎn)速；遇到陡坡需要爬升時(shí)，就會(huì)切換到更有力的低檔位，加大油門。 “動(dòng)態(tài)推理”或“自適應(yīng)計(jì)算”就是讓端側(cè)AI模型也擁有這種“智能換擋”的能力。

簡而言之

它會(huì)根據(jù)當(dāng)前輸入數(shù)據(jù)的“難度”（比如一張圖片是簡單的純色背景，還是一張細(xì)節(jié)滿滿的復(fù)雜場景），或者設(shè)備當(dāng)前的“體力狀況”（比如電量是否充足、CPU/NPU是否空閑），來動(dòng)態(tài)調(diào)整自己的計(jì)算量和“思考深度”。 簡單的任務(wù)，模型就“淺嘗輒止”，用較少的計(jì)算快速給出結(jié)果；復(fù)雜的任務(wù)，或者資源充足時(shí)，模型就“全力以赴”，調(diào)用更多的網(wǎng)絡(luò)層或更復(fù)雜的計(jì)算路徑，以求達(dá)到最佳效果。

怎么實(shí)現(xiàn)？

1. 多分支網(wǎng)絡(luò)/早退機(jī)制 (Multi-Branch Networks/Early Exit)：設(shè)計(jì)一個(gè)有多層“出口”的網(wǎng)絡(luò)。對于簡單的輸入，可能在網(wǎng)絡(luò)的較淺層就能得到足夠置信度的結(jié)果，模型就從這個(gè)“提前出口”輸出答案，不必走完全程。這就像考試時(shí)，簡單的題目一眼看出答案就不用再反復(fù)驗(yàn)算了。Anytime Prediction模型就是這類思想的體現(xiàn)。
2. 條件計(jì)算 (Conditional Computation)：網(wǎng)絡(luò)中的某些模塊或計(jì)算路徑只有在滿足特定條件時(shí)才會(huì)被激活。比如，檢測到一個(gè)可能是“貓”的模糊輪廓后，才激活專門用于精細(xì)識(shí)別貓品種的模塊。Google的Switch Transformers就用了類似稀疏激活的思想，但更側(cè)重于超大模型。在端側(cè)，這意味著可以根據(jù)需要選擇性地執(zhí)行計(jì)算成本較高的部分。
3. 資源感知調(diào)度：模型或AI框架能夠感知設(shè)備的實(shí)時(shí)資源（電量、溫度、可用算力等），并據(jù)此調(diào)整模型的復(fù)雜度或推理策略。

實(shí)踐效果

這種技術(shù)能顯著提升端側(cè)模型的能效比和用戶體驗(yàn)。在大部分情況下，輸入數(shù)據(jù)可能都比較簡單，模型可以用極低的功耗快速響應(yīng)；而對于少數(shù)復(fù)雜情況，又能保證處理效果。這使得AI應(yīng)用在電量敏感的移動(dòng)設(shè)備或物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)上能“更持久地在線”，并且在不同負(fù)載情況下都能提供相對平穩(wěn)的服務(wù)。例如，一個(gè)智能相機(jī)的目標(biāo)檢測功能，在畫面靜止或物體稀疏時(shí)可以降低幀率或模型復(fù)雜度，一旦檢測到快速運(yùn)動(dòng)或密集物體則提升計(jì)算力。

第八招：天生我材必有用 —— “高效模型架構(gòu)（Efficient Model Architectures）”的先天優(yōu)勢， “生來就為‘快’和‘小’而設(shè)計(jì)！”

除了上述的“后天調(diào)教”方法，我們還可以從“先天基因”入手，直接設(shè)計(jì)那些天生就參數(shù)少、計(jì)算量小的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。這就像運(yùn)動(dòng)員里有專門為短跑或馬拉松優(yōu)化的體型和肌肉類型一樣。

這些高效模型架構(gòu)，在設(shè)計(jì)之初就充分考慮了端側(cè)設(shè)備的限制。

簡而言之

從一開始就設(shè)計(jì)出結(jié)構(gòu)本身就很輕量級、計(jì)算效率很高的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

著名代表

• MobileNets (v1, v2, v3)：它們的核心是“深度可分離卷積”，把傳統(tǒng)的卷積操作拆分成兩步，大大減少了計(jì)算量和參數(shù)。想象一下，傳統(tǒng)卷積是“大火猛炒一大鍋菜”，深度可分離卷積則是“先每樣菜單獨(dú)小炒，再用少量調(diào)料拌勻”，效率更高。MobileNetV3結(jié)合了NAS技術(shù)，進(jìn)一步提升了效率和性能。
• ShuffleNets: 使用了“逐點(diǎn)分組卷積”和“通道混洗”等技巧，像巧妙地重新排列組合積木一樣，進(jìn)一步降低了計(jì)算成本。
• SqueezeNets: 通過“壓縮”（squeeze）和“擴(kuò)展”（expand）模塊，用更少的參數(shù)實(shí)現(xiàn)與大型網(wǎng)絡(luò)相當(dāng)?shù)臏?zhǔn)確率。
• EfficientNets: 如前所述，通過NAS找到最佳的網(wǎng)絡(luò)深度、寬度和輸入圖像分辨率的組合，并進(jìn)行等比例放大，實(shí)現(xiàn)了在不同計(jì)算資源限制下的最優(yōu)性能。

數(shù)據(jù)為證

以MobileNetV2為例，相比于經(jīng)典的VGG16模型，它在ImageNet圖像分類任務(wù)上可以達(dá)到相似的準(zhǔn)確率，但參數(shù)數(shù)量減少了約25倍，計(jì)算量減少了約30倍。這使得它非常適合在手機(jī)等移動(dòng)設(shè)備上流暢運(yùn)行。

第九招：給AI大腦“瘦身健體”—— 內(nèi)存優(yōu)化黑科技， “讓本就寸土寸金的‘腦容量’得到極致利用！”

除了前面那些讓模型變小、變快的通用技巧，還有一些專門針對“摳內(nèi)存”的絕招，確保AI大腦在運(yùn)行時(shí)不會(huì)因?yàn)椤疤嫉貎骸倍盐覀兊氖謾C(jī)、電腦搞到卡頓。

A. 權(quán)重共享/聚類 (Weight Sharing/Clustering)

“物以類聚，參數(shù)分組！”

簡而言之

想象一下，一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里有成千上萬甚至數(shù)百萬個(gè)參數(shù)（權(quán)重）?！皺?quán)重共享”或“權(quán)重聚類”就像是發(fā)現(xiàn)這些參數(shù)里有很多其實(shí)非常相似，或者可以歸為幾類。我們不再為每個(gè)連接都單獨(dú)存儲(chǔ)一個(gè)精確的權(quán)重值，而是讓很多連接共享同一個(gè)（或同一組）權(quán)重值。 這就好比，原來衣柜里有100件顏色、款式都只有細(xì)微差別的白襯衫，每件都要占一個(gè)衣架?，F(xiàn)在我們發(fā)現(xiàn)其實(shí)可以把它們分成“純白款”、“米白款”、“絲光白款”等幾大類，每一類用一個(gè)代表性的“標(biāo)準(zhǔn)白襯衫”參數(shù)。這樣，需要存儲(chǔ)的“標(biāo)準(zhǔn)白襯衫”數(shù)量就大大減少了，內(nèi)存自然就松快多了。

效果

這種方法可以顯著減少存儲(chǔ)權(quán)重所需的內(nèi)存。例如，斯坦福大學(xué)提出的Deep Compression技術(shù)，就將權(quán)重聚類（一種形式的權(quán)重共享）與剪枝、量化結(jié)合，成功將AlexNet和VGG等大型網(wǎng)絡(luò)壓縮了35到49倍，而幾乎沒有精度損失，這對于將這些復(fù)雜模型部署到內(nèi)存有限的移動(dòng)設(shè)備上至關(guān)重要。

B. 低秩分解/矩陣分解 (Low-Rank Factorization)

“把‘大胖矩陣’拆成兩個(gè)‘小瘦子’！”

簡而言之

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，很多層的計(jì)算本質(zhì)上是巨大的矩陣乘法。如果一個(gè)權(quán)重矩陣非?！芭帧保ňS度很大），那么它包含的參數(shù)就多，占內(nèi)存也大。 “低秩分解”就像是發(fā)現(xiàn)這個(gè)“大胖矩陣”其實(shí)可以用兩個(gè)或多個(gè)更“瘦”的“小矩陣”相乘來近似表示。就好比，一個(gè)復(fù)雜的圖案（大矩陣），其實(shí)可以由幾個(gè)簡單的基礎(chǔ)圖案（小矩陣）疊加組合而成。我們只需要存儲(chǔ)這些基礎(chǔ)圖案，就能重構(gòu)出原來的復(fù)雜圖案，大大節(jié)省了存儲(chǔ)空間。

效果

例如，在推薦系統(tǒng)中，用戶-物品交互矩陣通常非常巨大且稀疏，通過低秩分解（如SVD或其變種）可以有效地提取潛在特征，并以遠(yuǎn)小于原始矩陣的內(nèi)存存儲(chǔ)這些特征向量，從而實(shí)現(xiàn)高效的個(gè)性化推薦。同樣的思想應(yīng)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層，能顯著減少權(quán)重參數(shù)的存儲(chǔ)。

C. 激活值內(nèi)存優(yōu)化 (Activation Memory Optimization)

“精打細(xì)算每一分‘臨時(shí)內(nèi)存’！”

簡而言之

模型在進(jìn)行預(yù)測（推理）時(shí)，不僅模型自身的權(quán)重參數(shù)占內(nèi)存，每一層計(jì)算產(chǎn)生的中間結(jié)果——我們稱之為“激活值”——也需要臨時(shí)存儲(chǔ)在內(nèi)存中，因?yàn)橄乱粚佑?jì)算需要用到它們。對于很深的網(wǎng)絡(luò)，這些激活值累加起來可能會(huì)非常占內(nèi)存，就像做飯時(shí)，如果每個(gè)步驟的半成品都一直擺在桌上，廚房很快就滿了。 激活值內(nèi)存優(yōu)化就是想辦法減少這部分“臨時(shí)內(nèi)存”的開銷，比如用完一個(gè)半成品馬上清理掉，或者用更小的碗碟（低精度）來裝。

怎么實(shí)現(xiàn)與效果

• 激活值量化：同樣可以將激活值從32位浮點(diǎn)數(shù)降到8位整數(shù)，直接減少75%的激活值內(nèi)存。
• 就地計(jì)算 (In-place Computation)：巧妙地設(shè)計(jì)計(jì)算流程，讓新的計(jì)算結(jié)果直接覆蓋掉那些不再需要的舊激活值，避免了額外的內(nèi)存開辟。
• 激活值重新計(jì)算 (Recomputation)：對于某些激活值，如果重新計(jì)算它們的成本不高，那就在需要它們的時(shí)候再算一遍，而不是一直把它們存在內(nèi)存里。這就像一本參考書，你不是把整本書都背下來（占用大腦內(nèi)存），而是在需要查某個(gè)知識(shí)點(diǎn)的時(shí)候翻一下書（重新計(jì)算）。這在內(nèi)存極度緊張的微控制器（MCU）上部署AI模型時(shí)尤為關(guān)鍵。

融會(huì)貫通，打造終極“端側(cè)最強(qiáng)大腦”

看到這里，你已經(jīng)對如何給端側(cè)AI“增智減負(fù)”有了更全面的了解。

從知識(shí)蒸餾的智慧傳承，到量化、剪枝的精打細(xì)算，再到神經(jīng)架構(gòu)搜索的自動(dòng)化設(shè)計(jì)，以及聯(lián)邦學(xué)習(xí)的巧妙應(yīng)用，輔以高效模型架構(gòu)的先天優(yōu)勢，還有專門針對內(nèi)存的權(quán)重共享、低秩分解、激活值優(yōu)化等“瘦身秘籍”，更有追求極致效率的混合精度計(jì)算和靈活應(yīng)變的動(dòng)態(tài)推理。它們共同構(gòu)成了一個(gè)強(qiáng)大的工具箱。

聰明伶俐的端側(cè)AI可能是這樣打造的：

1. 首先，通過神經(jīng)架構(gòu)搜索找到一個(gè)天生就適合端側(cè)的高效模型架構(gòu)，這個(gè)架構(gòu)本身可能就支持動(dòng)態(tài)推理的某些特性，比如包含多個(gè)計(jì)算分支。
2. 然后，通過知識(shí)蒸餾從更強(qiáng)大的“云端教師模型”那里“偷師學(xué)藝”，提升其“智商上限”。
3. 接著，運(yùn)用剪枝技術(shù)和低秩分解去掉模型中冗余的參數(shù)和結(jié)構(gòu)，縮小其“骨架”。
4. 再通過量化（包括權(quán)重和激活值）和權(quán)重共享/聚類技術(shù)，結(jié)合混合精度訓(xùn)練與推理的策略，把模型的“體重”和“內(nèi)存占用”進(jìn)一步壓縮到極致，同時(shí)優(yōu)化計(jì)算速度。
5. 在運(yùn)行時(shí)，采用激活值內(nèi)存優(yōu)化策略，并結(jié)合動(dòng)態(tài)推理機(jī)制，精打細(xì)算地使用每一KB的“臨時(shí)內(nèi)存”和計(jì)算資源。
6. 在數(shù)據(jù)隱私至關(guān)重要或者需要匯集多方數(shù)據(jù)的場景，則可以采用聯(lián)邦學(xué)習(xí)的方式進(jìn)行訓(xùn)練和迭代，不斷提升模型的群體智能。

展望未來：端側(cè)AI，不止于“聰明”，更在于“智慧”、“普及”與“無感”

讓端側(cè)模型變得更“聰明”、更“輕巧”，關(guān)系到我們每一個(gè)人未來的數(shù)字生活體驗(yàn)。

隨著這些技術(shù)的不斷發(fā)展和融合，未來的端側(cè)AI將不再僅僅是執(zhí)行簡單命令的工具。它們將擁有更強(qiáng)的理解能力、推理能力和個(gè)性化適應(yīng)能力，同時(shí)對設(shè)備的資源需求越來越小，甚至達(dá)到“無感”運(yùn)行的境界——你幾乎察覺不到它在消耗資源，卻能時(shí)時(shí)刻刻享受到它帶來的智能便利。

想象一下：

• 手機(jī)能夠真正理解你的情緒和意圖，成為你貼心的私人助理，而且這一切都在本地完成，流暢又私密。
• 家里的智能設(shè)備能夠主動(dòng)學(xué)習(xí)你的生活習(xí)慣，為你營造最舒適便捷的環(huán)境，而無需你擔(dān)心隱私泄露或網(wǎng)絡(luò)延遲。
• 工廠里的機(jī)器臂能夠通過端側(cè)AI進(jìn)行更精密的自我校準(zhǔn)和故障預(yù)測，大幅提升生產(chǎn)效率和安全性，其模型小到可以嵌入到每個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)。
• 在醫(yī)療資源匱乏的地區(qū)，搭載了強(qiáng)大而輕盈的端側(cè)AI的便攜式診斷設(shè)備能夠輔助醫(yī)生進(jìn)行快速準(zhǔn)確的初步診斷，甚至可以由社區(qū)衛(wèi)生工作者輕松操作。

端側(cè)AI讓尖端科技能夠以更低的成本、更低的功耗、更高的效率、更安全的方式服務(wù)于每一個(gè)人，真正實(shí)現(xiàn)普惠AI。