嵌入式平臺(tái)已經(jīng)成為嵌入式開發(fā)中不可或缺的一部分，徹底改變了我們的技術(shù)交互。這些平臺(tái)配備了深度學(xué)習(xí)算法，開啟了一個(gè)充滿可能性的世界，實(shí)現(xiàn)了智能設(shè)備、自主系統(tǒng)和智能應(yīng)用。深度學(xué)習(xí)算法在嵌入式平臺(tái)上的部署至關(guān)重要。
它涉及優(yōu)化和調(diào)整深度學(xué)習(xí)模型的過程，以便在資源受限的嵌入式系統(tǒng)上高效運(yùn)行，如微控制器、FPGAs和CPU。這個(gè)部署過程通常需要模型壓縮、量化和其他技術(shù)，以在不犧牲性能的情況下減少模型大小和計(jì)算需求。
與傳統(tǒng)計(jì)算系統(tǒng)相比，嵌入式平臺(tái)的內(nèi)存、處理能力和能源資源有限。因此，在這些平臺(tái)上部署深度學(xué)習(xí)算法需要仔細(xì)考慮硬件限制以及準(zhǔn)確性和資源利用率之間的權(quán)衡。
部署包括將訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型轉(zhuǎn)換成與目標(biāo)嵌入式平臺(tái)兼容的格式。這包括將模型轉(zhuǎn)換為特定于框架的格式，或者針對特定的硬件加速器或庫進(jìn)行優(yōu)化。
此外，部署深度學(xué)習(xí)算法在嵌入式平臺(tái)上通常涉及利用硬件加速技術(shù)，如GPU加速、專用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器或定制硬件設(shè)計(jì)，如FPGAs或ASICs。
在嵌入式開發(fā)中，這些硬件加速器可以顯著增強(qiáng)嵌入式平臺(tái)上深度學(xué)習(xí)算法的推理速度和能效。深度學(xué)習(xí)算法在嵌入式平臺(tái)上的部署通常包括以下內(nèi)容。
針對嵌入式部署優(yōu)化深度學(xué)習(xí)模型
在嵌入式平臺(tái)上部署深度學(xué)習(xí)算法需要仔細(xì)的優(yōu)化和適應(yīng)。模型壓縮、量化和修剪技術(shù)有助于減少模型的大小和計(jì)算需求，而不會(huì)影響性能。
嵌入式部署的硬件考慮事項(xiàng)
了解嵌入式平臺(tái)獨(dú)特的硬件限制對于成功部署至關(guān)重要。需要仔細(xì)分析可用內(nèi)存、處理能力和能量限制等因素。選擇有效利用目標(biāo)嵌入式平臺(tái)資源的深度學(xué)習(xí)模型和架構(gòu)，對于優(yōu)化性能和效率至關(guān)重要。
為嵌入式系統(tǒng)轉(zhuǎn)換和調(diào)整模型
將經(jīng)過訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型轉(zhuǎn)換為與嵌入式平臺(tái)兼容的格式是部署過程中的關(guān)鍵一步。通常使用特定于框架的格式，如TensorFlow Lite或ONNX。此外，調(diào)整模型以利用專門的硬件加速器，如GPU、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器或定制設(shè)計(jì)，如FPGAs或ASICs，可以顯著提高嵌入式平臺(tái)上的推理速度和能效。
實(shí)時(shí)性能和延遲限制
在嵌入式系統(tǒng)領(lǐng)域，嵌入式開發(fā)中的實(shí)時(shí)性能和低延遲至關(guān)重要。深度學(xué)習(xí)算法必須滿足特定應(yīng)用的時(shí)序要求，確保推理過程的迅速高效執(zhí)行。在嵌入式平臺(tái)的有限資源中平衡實(shí)時(shí)需求需要仔細(xì)的優(yōu)化和微調(diào)。
如果部署的模型不滿足期望的性能或資源約束，迭代的細(xì)化過程可能是必要的。這可能涉及進(jìn)一步的模型優(yōu)化、硬件調(diào)整或算法更改，以提高部署的深度學(xué)習(xí)算法的性能或效率。
部署深度學(xué)習(xí)算法的框架和工具
已經(jīng)出現(xiàn)了幾種框架和工具來促進(jìn)深度學(xué)習(xí)算法在嵌入式平臺(tái)上的部署。TensorFlow Lite、PyTorch Mobile、Caffe2、OpenVINO和ARM CMSIS-NN庫是受歡迎的選擇，它們?yōu)榍度胧皆O(shè)備上的高效執(zhí)行提供了優(yōu)化的庫和運(yùn)行時(shí)環(huán)境。
讓我們看幾個(gè)適合在嵌入式邊緣平臺(tái)上部署深度學(xué)習(xí)模型的用例。
l 自動(dòng)駕駛汽車：自動(dòng)駕駛汽車在很大程度上依賴于使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNNs)或遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)等深度學(xué)習(xí)技術(shù)訓(xùn)練的計(jì)算機(jī)視覺算法。這些系統(tǒng)處理安裝在自動(dòng)駕駛汽車上的攝像頭的圖像，以檢測行人過街、路邊停放的汽車、騎自行車的人等物體，自動(dòng)駕駛汽車根據(jù)這些物體執(zhí)行動(dòng)作。
l 醫(yī)療保健和遠(yuǎn)程監(jiān)控：醫(yī)療保健：深度學(xué)習(xí)在醫(yī)療保健行業(yè)正迅速獲得吸引力。例如，可穿戴傳感器和設(shè)備利用患者數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)了解各種健康指標(biāo)，包括整體健康狀況、血糖水平、血壓、心率等。這些技術(shù)利用深度學(xué)習(xí)算法來分析和解釋收集的數(shù)據(jù)，為監(jiān)測和管理患者狀況提供有價(jià)值的信息。
未來趨勢和進(jìn)步
在嵌入式開發(fā)中，未來在嵌入式平臺(tái)上部署深度學(xué)習(xí)算法方面會(huì)有令人興奮的進(jìn)步。深度學(xué)習(xí)與物聯(lián)網(wǎng)(IoT)設(shè)備的集成進(jìn)一步擴(kuò)展了嵌入式人工智能的可能性。為嵌入式平臺(tái)上的深度學(xué)習(xí)算法量身定制的硬件設(shè)計(jì)也有望實(shí)現(xiàn)，從而提高效率和性能。
在嵌入式平臺(tái)上部署深度學(xué)習(xí)算法涉及一個(gè)結(jié)構(gòu)化的過程，該過程優(yōu)化模型，考慮硬件約束，并解決實(shí)時(shí)性能要求。通過遵循這一流程，企業(yè)可以在資源受限的系統(tǒng)上利用人工智能的力量，推動(dòng)創(chuàng)新，簡化運(yùn)營，并提供卓越的產(chǎn)品和服務(wù)。擁抱這項(xiàng)技術(shù)使企業(yè)能夠釋放新的可能性，在當(dāng)今人工智能驅(qū)動(dòng)的世界中實(shí)現(xiàn)可持續(xù)增長和成功。
結(jié)論
在嵌入式平臺(tái)上部署深度學(xué)習(xí)算法時(shí)，在嵌入式開發(fā)中，實(shí)時(shí)性能要求和延遲約束是關(guān)鍵的考慮因素，推理過程的高效執(zhí)行取決于這些因素。