优化 AI 模型以实现高效嵌入式部署

随着 AI 驱动界面需求增长，将人脸识别等功能集成到机器中不再是巨大飞跃。借助众多 AI 平台、训练工具和开源项目——如人脸识别示例——开发者可在 PC 上快速原型验证。

优化 AI 模型以实现高效嵌入式部署
（来源：CEVA）

约束条件

将 PC 或云端训练的网络迁移到嵌入式系统面临独特挑战。为高端硬件构建的模型往往忽略内存限制、依赖浮点运算、并依赖片外内存进行滑动窗口推理。强大 PC 上的原型可容忍这些低效，但嵌入式应用必须极度节俭——同时保持性能。

优化的第一支柱是量化。将权重从 32 位浮点转为 8 位整数，同时压缩模型大小和中间值，对大多数视觉任务精度影响可忽略，却能带来显著内存节省。

利用权重稀疏性可进一步降低计算量。将接近零的系数置零——同时监控精度影响——可消除不必要的乘法，削减内存流量和功耗。

实践中，视觉模型增量处理图像，计算窗口滑过帧时权重更新。将权重矩阵大部分强制为零，允许压缩存储于片上 SRAM，减少片外流量、提升吞吐率。

神经网络也依赖成熟库。微控制器友好的运行时——如 TensorFlow Lite 或厂商专用加速器库——对高效推理至关重要。为充分发挥微控制器性能，通常需要定制方案。

选择合适平台因此关键。你需要一个流程，将所选框架（如 TensorFlow）训练的模型直接编译到嵌入式目标，极少手工调整，同时允许对量化级别、权重阈值和内存映射进行细粒度控制。

你需要一个无缝管道，接收训练好的网络并打包部署——包含量化、稀疏剪枝、运行时代码生成——让你专注应用而非底层优化。

CEVA 的 CDNN 正是为此而生。它提供离线工具链进行量化、剪枝和运行时生成，并交付与 CEVA DSP 及客户加速器紧密耦合的库。CDNN 支持所有主流模型格式，包括 TensorFlow Lite、ONNX 和 Caffe。

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