深度学习模型压缩与加速:深度压缩技术

深度学习模型压缩与加速:深度压缩技术

引言

深度学习已广泛应用于移动应用和实时检测任务,例如在自动驾驶车辆中的行人检测。在这些应用中,对于推理速度和模型大小有着极高的要求。深度压缩(Deep Compression)技术旨在减小深度学习模型的大小并加速模型推理,特别适用于对延迟敏感的应用场景。下面我们将详细介绍深度压缩技术及其在实际硬件上的性能。

模型压缩与量化

深度压缩技术通过权重剪枝、量化等方法来减少模型参数的存储大小和计算量。以VGG-16的模型为例,通过深度压缩技术可以实现96%的权重剪枝。在AlexNet和VGG-16的全连接层中进行压缩可以看到显著的效果,因为它们占据了模型大小的大部分(超过90%)。

权重共享和量化的影响

量化是指将模型参数从32位浮点数转为较低比特宽度的整数来表示。AlexNet模型的不同量化策略下的准确率对比显示,采用8/5位量化后模型准确率没有损失,而更加硬件友好的8/4位量化导致了微小的准确率损失(0.01%)。更激进的4/2位量化则会导致约2%的准确率下降。

硬件基准测试

我们在不同的硬件平台上对深度压缩后的模型进行性能基准测试,涵盖了NVIDIA GeForce GTX Titan X、Intel Core i7 5930K(桌面级处理器)以及NVIDIA Tegra K1(移动处理器)。在GPU上使用cuBLAS和cuSPARSE库针对稠密和稀疏层实现高效计算,在CPU上使用MKL库进行同样的计算。

批处理与非批处理的影响

为了模拟实际使用场景(例如单张图片的实时处理),我们在基准测试中将批大小设为1。在非批处理情况下,激活矩阵只有一列,计算退化为矩阵-向量乘法。由于矩阵-向量乘法相比矩阵-矩阵乘法更受内存大小限制,所以减小内存占用在非批处理案例中更为重要。

性能和能效分析

我们对不同硬件执行稠密和稀疏网络层操作时的速度进行了比较,发现对于非批量大小为1的情况,剪枝后的网络层平均能在三到四倍速度上超过稠密网络层。在能效方面,剪枝后的网络层平均能耗比起稠密网络能降低三到七倍。

结论

深度压缩技术对于需要在有限资源且对延迟敏感的环境中部署深度学习模型的应用场景非常关键。通过权重剪枝和量化,可以大幅度减少模型的存储需求和加速推理过程,而适当的量化策略也确保了模型准确率的维持。深度压缩技术在提升移动和嵌入式设备上运行深度学习模型的性能和能效方面展现了极大潜力。

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