Arm NPU助力AI推理加速：软硬件优化效果爆棚
目录
- 引言
- 背景
- 优化模型：从软件角度
- 3.1 Arm及其优化工具
- 3.2 Deep Light的Neutrino软件
- 3.3 模型优化的目标和方法
- 模型性能测试与评估
- 4.1 Arm FVP模拟器
- 4.2 Ethos U与M55的对比
- 4.3 模型压缩效果
- 4.4 其他性能指标的提升
- 后续发展及应用
- 5.1 模型的更高复杂性
- 5.2 扩展到更多设备
- 5.3 将优化硬件与软件结合的新应用
- 总结
- 邀请测试参与者
- 资源链接
🚀 提升CNN在NPU上的推理速度
引言
大家好！欢迎参加我们在Arm Dev Summit的演讲！我是David Sawyer，DeepLight的联合创始人兼首席产品官。今天，我们非常高兴与大家分享如何将软件优化与Arm授权硬件结合，实现在NPUs上进行卷积神经网络更快推理的内容。 下面我们将讨论这两个领域如何联合起来，使开发者能够在新兴的硬件端点上创建更快、更高效的模型。
背景
随着DeepLight是一家位于蒙特利尔的初创公司，同时在多伦多设有办公室。我们致力于让人工智能在各种设备上更加易于访问和负担得起。我们非常自豪地成为Arm生态系统合作伙伴，并与TinyLarval展开战略合作。今天，我们将介绍我们的旗舰产品-Neutrino软件的使用方法。Neutrino软件可以帮助AI开发人员自动化和简化模型压缩和加速的复杂性。尤其我们将关注硬件端，即Ethos U55和U65 NPU。我们将分享一些创建模型、优化模型和在该硬件上部署模型的工具和经验。当然，在演讲的最后我们也将向大家展示我们在这个平台上取得的结果。
优化模型：从软件角度
3.1 Arm及其优化工具
首先，让我们来看一下Arm以及它提供的优化工具。Arm一直致力于提供高效能的芯片架构，以满足不断增长的AI需求。为了帮助开发者更好地利用Arm的硬件，他们开发了一系列优化工具。在我们的研究中，我们特别关注了Arm的FVP模拟器和Velo编译器。
3.2 Deep Light的Neutrino软件
Deep Light的Neutrino软件是我们的旗舰产品，旨在简化和自动化模型压缩和加速的过程。通过使用Neutrino，开发人员可以轻松优化他们的神经网络模型，无需太多的专业知识。这个软件包含了一批自动化的优化技术，能够在不牺牲模型准确性的前提下，大幅减小模型的规模和计算需求。
3.3 模型优化的目标和方法
在进行模型优化时，我们的目标是通过减少参数、计算量和内存占用等指标来提高模型的性能，而无需对硬件进行定制优化。我们的方法是利用Deep Light的Neutrino软件来进行自动化设计空间的探索。通过这种方法，我们可以快速生成一系列更轻量、更深层的模型，并从中选择最优的模型。
模型性能测试与评估
4.1 Arm FVP模拟器
为了评估模型在各种硬件环境下的表现，我们使用了Arm的FVP模拟器。这个模拟器可以帮助开发人员更好地理解模型在实际硬件上的运行情况，包括性能、功耗和延迟等方面。
4.2 Ethos U与M55的对比
为了比较Ethos U和M55两种不同的硬件平台，我们将同一优化后的模型分别运行在这两种硬件上，并对比它们的性能指标。我们发现，即使在没有定制优化的情况下，通过简单的软件优化就能带来巨大的性能提升。具体来说，我们观察到在Ethos U上的推理速度可以比之前快70%。
4.3 模型压缩效果
除了性能提升之外，我们还对模型的压缩效果进行了评估。通过Neutrino软件的优化，我们能够将模型的大小压缩了100倍，同时几乎没有影响模型的准确性。这将带来诸多好处，如更小的模型存储空间和更快的模型传输速度。
4.4 其他性能指标的提升
除了推理速度和模型大小之外，我们还观察到优化后的模型在功耗和内存占用方面都有所降低。这些指标的改善将对移动设备的电池寿命和资源利用率产生积极影响。
后续发展及应用
5.1 模型的更高复杂性
当前，我们已经开展了更多复杂模型的测试，如ResNet、SSD和Yolo等。我们的目标是将这些复杂模型适配到Ethos NPUs的限制硬件上。这将为智能摄像头、家庭安全设备等领域带来更多新的应用场景。
5.2 扩展到更多设备
我们还计划将优化硬件与软件相结合的方法扩展到更多类型的设备上。通过将Neutrino软件与Arm平台结合，我们可以为各种设备提供更高效、可靠的AI解决方案。
5.3 将优化硬件与软件结合的新应用
我们相信，通过进一步结合优化硬件与软件，我们可以开发出更多创新的解决方案。新一代的工作负载将能够在更小的设备和更低功耗的环境下运行，为用户带来更好的体验。
总结
通过本次演讲，我们展示了如何通过软件优化和硬件授权技术，实现在NPUs上进行更快推理的方法和成果。我们展示了Neutrino软件的优势，并介绍了Arm提供的优化工具。我们通过测试和评估，验证了优化模型在Ethos NPUs上的性能提升。最后，我们展望了未来的发展方向，包括模型的更高复杂性和更广泛的应用。
邀请测试参与者
感谢大家参加我们的演讲！作为感谢，我们邀请您试用我们的Neutrino软件，并通过Ethos U或其他Arm硬件进行测试。我们相信，您对Neutrino软件的体验将会很有价值。
资源链接
WHY YOU SHOULD CHOOSE TOOLIFY
