嵌入式AI必备技能2-模型的压缩与加速

嵌入式AI必备技能2-模型的压缩与加速

引言

随着嵌入式 AI 设备的广泛应用，模型的计算效率和存储需求成为核心挑战。由于嵌入式系统通常资源受限，传统的深度学习模型往往难以直接部署。因此，模型压缩和加速技术应运而生，旨在减少计算量、降低存储需求，同时尽可能保持模型的准确性。本文介绍几种常见的模型压缩与加速方法，包括剪枝、低秩分解、量化、权值共享、知识蒸馏等，并探讨如何综合应用这些技术来优化 AI 模型。

1. 常见的模型压缩与加速技术

技术名称	主要思想	优势	劣势
剪枝	移除对最终输出影响较小的神经元或权重	可减少计算量和存储需求	可能影响模型准确性，需重新训练
低秩分解	通过矩阵分解减少冗余计算	能有效降低计算复杂度	需要额外计算分解矩阵，影响部署
量化	降低模型权重和激活值的精度（如从32位浮点数转换为8位整数）	大幅减少存储需求，加速推理	可能导致模型精度下降
权值共享	让多个神经元共享相似的权重值	进一步压缩模型大小	训练过程复杂，优化难度增加
精简网络结构	设计更高效的神经网络（如MobileNet、EfficientNet）	本质优化，减少计算量	需要针对不同任务设计，通用性有限
知识蒸馏	用大型模型训练小型模型，使其学习精度接近	兼顾小模型的效率与大模型的精度	需要额外的训练步骤

2. 剪枝与低秩分解

2.1 剪枝（Pruning）

剪枝技术通过移除对最终输出影响较小的参数，减少模型大小并提升计算效率。剪枝可分为：

• 非结构化剪枝：去除个别权重，使模型更稀疏。
• 结构化剪枝：去除整个卷积核或神经元，提高硬件加速效率。

示例：使用 TensorFlow 进行权重剪枝

import tensorflow_model_optimization as tfmot
pruned_model