Descubre cómo lograr IA sostenible con sistemas inteligentes eficientes en energía

Índice de contenidos

1. ¿Qué es el aprendizaje profundo en el edge?
2. Eficiencia energética en la inferencia de ADN
3. Aproximaciones en los subsistemas
4. Contribuciones principales
5. El sistema de inferencia aproximada AXIS
6. Evaluación experimental de AXIS
7. Comparación de AXIS con aproximaciones individuales
8. El panorama de las aproximaciones para las redes neuronales profundas
9. Impacto de las aproximaciones en el rendimiento de las DNN
10. Implementación de aproximaciones en el hardware y software de IA

🤔 ¿Qué es el aprendizaje profundo en el edge?

El aprendizaje profundo en el edge se refiere al uso de modelos de IA en dispositivos periféricos o de usuario final. Estos dispositivos incluyen desde ciudades inteligentes y automóviles autónomos hasta hogares inteligentes y dispositivos personales como asistentes virtuales. Este enfoque permite que los modelos de IA se ejecuten directamente en estos dispositivos de baja potencia, alimentados por batería. El aprendizaje profundo en el edge tiene aplicaciones en reconocimiento de voz, realidad virtual, detección de objetos y muchas otras áreas.

El principal desafío del aprendizaje profundo en el edge es la eficiencia energética. Aunque los modelos de IA pueden lograr niveles de precisión humana, tienen una Alta complejidad computacional y consumen mucha energía. Esto es problemático en dispositivos con recursos limitados de computación, memoria y batería. Para lograr una IA edge sostenible y amigable con el medio ambiente, es necesario optimizar la eficiencia energética de la inferencia de ADN (Algoritmos de Redes Neuronales Profundas).

💡 Eficiencia energética en la inferencia de ADN

La eficiencia energética en la inferencia de ADN es un requisito fundamental en los dispositivos edge de hoy en día. Aunque las redes neuronales profundas (DNN) han logrado niveles de precisión que superan los niveles humanos en diversas aplicaciones, presentan desafíos como la alta complejidad computacional y el alto consumo de energía. Esto se vuelve aún más crítico en dispositivos edge con recursos computacionales, de memoria y batería limitados.

Para lograr una IA edge sostenible y eficiente en términos energéticos, es necesario optimizar la inferencia de ADN mediante aproximaciones. Estas aproximaciones permiten realizar análisis visuales como el reconocimiento facial, la detección de objetos y la segmentación de imágenes, de forma resiliente al error. Esto se debe a la capacidad de las DNN para trabajar con entradas ruidosas, su naturaleza autoreparadora y su capacidad para tolerar aproximaciones en su cálculo.

🔧 Aproximaciones en los subsistemas

En un sistema embebido tíPico, como una cámara inteligente, la computación es solo uno de los componentes. Para aprovechar al máximo la resiliencia al error de las DNN y maximizar la eficiencia energética, es necesario explorar cómo aproximar todo el sistema, no solo la parte de la computación.

En el trabajo presentado, se propone un sistema de inferencia aproximada llamado AXIS (Approximate Inference System) que optimiza todos los subsistemas de un dispositivo embebido. AXIS utiliza distintas aproximaciones en los subsistemas como el sensor, la memoria, la computación y las comunicaciones. Estas aproximaciones incluyen técnicas como el muestreo cercano de números, la reducción de la tasa de refresco de la memoria y la compresión JPEG para la comunicación.

El sistema AXIS permite modular los niveles de aproximación de cada subsistema y realiza un análisis de sensibilidad energética y de calidad para medir la calidad y la energía del sistema de forma global. Con una configuración de aproximación óptima, AXIS puede obtener importantes ahorros energéticos, logrando hasta 4 veces más eficiencia energética en comparación con aproximaciones individuales en cada subsistema.

📄 Contribuciones principales

El trabajo presentado es el primero y único en proponer un sistema de inferencia aproximada llamado AXIS para la inferencia energéticamente eficiente en el edge. Las principales contribuciones son las siguientes:

1. Introducción de aproximaciones en distintos subsistemas.
2. Diseño de dos variantes diferentes de AXIS: AXIS Edge y AXIS Cloud.
3. Desarrollo de un prototipo y evaluación experimental de AXIS.
4. Obtención de ahorros energéticos de hasta 4 veces mediante la ejecución de aplicaciones de clasificación, detección y segmentación de imágenes.

Estas contribuciones demuestran la eficacia del sistema AXIS en cuanto a eficiencia energética y calidad del sistema de inferencia aproximada en el edge.

🖥️ Evaluación experimental de AXIS

El sistema AXIS ha sido evaluado mediante un prototipo implementado en una tarjeta FPGA de Intel. El prototipo cuenta con un sensor de 5 megapíxeles, una memoria DDR de 1GB, un núcleo de procesador NIAS y un módulo de comunicación. Se han evaluado 14 diferentes redes neuronales profundas (DNN) para medir el rendimiento de AXIS.

Se han utilizado tres tipos de aplicaciones: clasificación de imágenes, detección de objetos y segmentación de imágenes. Los resultados experimentales han mostrado ahorros energéticos cercanos a 4 veces en comparación con sistemas precisos sin aproximaciones.

Estos resultados demuestran la viabilidad y eficacia del sistema AXIS en términos de ahorro energético y desempeño en aplicaciones reales de IA en el edge.

📊 Comparación de AXIS con aproximaciones individuales

La comparación de AXIS con aproximaciones individuales en cada subsistema demuestra la superioridad de AXIS en términos de eficiencia energética. En un rango de pérdida de calidad del 0.5% al 10%, AXIS ofrece los mejores ahorros energéticos en comparación con las aproximaciones individuales en cada subsistema.

En el caso de AXIS Edge, las aproximaciones combinadas en los subsistemas muestran una mejor eficiencia energética en comparación con las aproximaciones individuales. Lo mismo ocurre con AXIS Cloud, donde las aproximaciones combinadas superan a las aproximaciones individuales en eficiencia energética.

Estos resultados demuestran la sinergia de las aproximaciones en el sistema completo de AXIS, ofreciendo una mayor eficiencia energética en comparación con las aproximaciones individuales en cada subsistema.

🌐 El panorama de las aproximaciones para las redes neuronales profundas

El panorama de las aproximaciones para las redes neuronales profundas (DNN) es amplio y abarca varios enfoques. Hay aproximaciones en los subsistemas de computación y memoria, así como aproximaciones basadas en hardware, algoritmos, software y hardware-software.

En el ámbito de las aproximaciones hardware-software, la cuantización es una técnica muy popular que reduce el tamaño de los modelos de DNN y ofrece beneficios significativos. Otras aproximaciones en la memoria incluyen la reducción del voltaje en las SRAM o la reducción de la tasa de refresco en las DRAM.

En el grupo de investigación de arquitectura avanzada de Intel AI, se está trabajando en el desarrollo de aproximaciones para habilitar la IA energéticamente eficiente. Se exploran los impactos de distintas aproximaciones en el rendimiento de las DNN, como la cuantización, en el hardware y software de IA.

Estas aproximaciones en el hardware y software de IA permiten incrementar la velocidad de inferencia, reducir la latencia y aumentar la eficiencia energética del hardware de IA. El objetivo es llevar sistemas clientes de baja potencia, inteligentes y listos para la IA a las masas.

🚀 Impacto de las aproximaciones en el rendimiento de las DNN

En el grupo de investigación de arquitectura avanzada de Intel AI, se está investigando el impacto de las aproximaciones en el rendimiento de las redes neuronales profundas (DNN). La cuantización es una de las aproximaciones que se está estudiando, la cual reduce la precisión de bits de los modelos de DNN mientras se mantiene la precisión del resultado.

La cuantización puede reducir hasta cuatro veces el tamaño del modelo, lo que tiene un impacto significativo en la eficiencia energética de las inferencias de DNN. Otras aproximaciones que se están explorando incluyen aproximaciones en la computación y la memoria.

Estas aproximaciones en el hardware y software de IA permiten acelerar la inferencia, reducir la latencia y mejorar la eficiencia energética del hardware de IA. Estos avances facilitan la misión de Intel de llevar sistemas clientes de baja potencia, inteligentes y listos para la IA a las masas.

📝 Implementación de aproximaciones en el hardware y software de IA

En el grupo de investigación de arquitectura avanzada de Intel AI, se está trabajando en la implementación de aproximaciones en el hardware y software de IA. Estas aproximaciones tienen como objetivo aumentar la eficiencia energética y el rendimiento de los sistemas de IA.

Las aproximaciones se centran en optimizar el hardware y software de IA, lo que permite una inferencia más rápida, una menor latencia y una mayor eficiencia energética. Esto contribuye a la misión de Intel de proporcionar sistemas clientes inteligentes y listos para la IA a un amplio público.

El desarrollo de aproximaciones en el hardware y software de IA es crucial para hacer que la IA esté disponible y sea accesible para todas las personas en todo el mundo. Estos avances permiten lograr un impacto significativo en diversos campos y mejorar la vida de las personas a través de la tecnología de IA.

Highlights

• El aprendizaje profundo en el edge permite que los modelos de IA se ejecuten en dispositivos periféricos.
• La eficiencia energética es crucial en los dispositivos edge debido a los recursos limitados.
• AXIS es un sistema de inferencia aproximada que optimiza todos los subsistemas de los dispositivos embebidos.
• AXIS logra ahorros energéticos de hasta 4 veces en comparación con aproximaciones individuales en subsistemas.
• El panorama de las aproximaciones para las DNN incluye hardware, algoritmos, software y hardware-software.
• El grupo de investigación de arquitectura avanzada de Intel AI está trabajando en aproximaciones para mejorar la eficiencia energética en el hardware y software de IA.

FAQ

❓ ¿Qué es el aprendizaje profundo en el edge?

El aprendizaje profundo en el edge se refiere al uso de modelos de IA en dispositivos periféricos o de usuario final, como ciudades inteligentes, automóviles autónomos y hogares inteligentes.

❓ ¿Cuál es el principal desafío del aprendizaje profundo en el edge?

El principal desafío es la eficiencia energética, ya que los modelos de IA tienen una alta complejidad computacional y consumen mucha energía, lo cual es problemático en dispositivos con recursos limitados de computación, memoria y batería.

❓ ¿Qué es el sistema de inferencia aproximada AXIS?

AXIS es un sistema de inferencia aproximada que optimiza todos los subsistemas de dispositivos embebidos. Utiliza aproximaciones en el sensor, la memoria, la computación y las comunicaciones para lograr ahorros energéticos y resiliencia al error.

❓ ¿Qué ventajas tiene AXIS en comparación con aproximaciones individuales en subsistemas?

AXIS ofrece ahorros energéticos significativamente mayores que las aproximaciones individuales en subsistemas, logrando hasta 4 veces más eficiencia energética. Además, AXIS considera la sinergia entre los subsistemas para maximizar la eficiencia energética global.

❓ ¿Cuáles son las aproximaciones más comunes para redes neuronales profundas?

Las aproximaciones más comunes incluyen la cuantización, que reduce la precisión de los modelos de DNN, y aproximaciones en la memoria, como la reducción de voltaje en las SRAM o la reducción de la tasa de refresco en las DRAM.

❓ ¿En qué está trabajando el grupo de investigación de arquitectura avanzada de Intel AI?

El grupo de investigación está trabajando en aproximaciones para habilitar la IA energéticamente eficiente. Exploran el impacto de distintas aproximaciones, como la cuantización, en el rendimiento de las DNN en el hardware y software de IA.