Профилирование моделей искусственного интеллекта для эффективной оффлоад-вычислительной нагрузки в гетерогенных периферийных системах ИИ

Оглавление

• Введение
• Дорожная карта исследования
  • 2.1 Профилирование локальной AI-модели
  • 2.2 Прогнозирование ресурсов и времени
  • 2.3 Выгрузка и планирование задач
• 3. Технические детали
  • 3.1 Математические формулировки
  • 3.2 Реализация кода
• 4. Результаты эксперимента
• 5. Оригинальный анализ
• 6. Перспективные приложения и направления
• 7. References

Введение

Стремительный рост пользовательских AI-приложений, таких как распознавание изображений в реальном времени и генеративный AI, привел к высоким требованиям к данным и обработке, которые часто превышают возможности устройств. Edge AI решает эти проблемы путем переноса вычислений на границу сети, где возможна аппаратно-ускоренная AI-обработка. Этот подход является неотъемлемой частью AI и RAN — ключевого компонента будущих сетей 6G, как определено AI-RAN Alliance. В 6G интеграция AI на устройствах edge-RAN и extreme-edge будет поддерживать эффективное распределение данных и распределенные AI-техники, повышая конфиденциальность и снижая задержки для таких приложений, как Метавселенная и удаленная хирургия.

Несмотря на эти преимущества, Edge AI сталкивается с проблемами. Ограниченная доступность ресурсов на границе может препятствовать производительности при одновременных оффлоадах. Кроме того, предположение об однородной системной архитектуре в существующей литературе нереалистично, поскольку граничные устройства сильно различаются по скорости процессоров и архитектурам (например, 1.5GHz против 3.5GHz или X86 против ARM), что влияет на обработку задач и использование ресурсов.

Дорожная карта исследования

Наша дорожная карта исследований сосредоточена на профилировании моделей ИИ для оптимизации оффлоадинга вычислений в гетерогенных периферийных системах ИИ. Процесс включает настройку системы, профилирование моделей ИИ, распределенное обучение моделей, политики оффлоадинга и планирование задач.

2.1 Профилирование локальной AI-модели

На данном этапе анализируется, как динамика устройств и системные характеристики влияют на производительность моделей ИИ в различных аппаратных конфигурациях. Цель состоит в выявлении взаимосвязей между такими факторами, как типы моделей ИИ (MLP, CNN), гиперпараметры (learning rate, optimizer), аппаратные спецификации (architecture, FLOPS) и характеристики наборов данных (size, batch size), а также их влияния на точность модели, использование ресурсов и время выполнения задач.

2.2 Прогнозирование ресурсов и времени

Используя данные профилирования, мы прогнозируем потребности в ресурсах и время выполнения задач, чтобы обеспечить эффективное планирование на edge узлах. Для достижения высокой точности прогнозирования используются такие методы, как XGBoost.

2.3 Выгрузка и планирование задач

На основе прогнозов задачи передаются на выполнение и планируются для оптимизации распределения ресурсов и повышения производительности Edge AI в гетерогенных средах.

3. Технические детали

3.1 Математические формулировки

Ключевые формулы включают нормированную RMSE для точности прогнозирования: $NRMSE = \frac{\sqrt{\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (y_i - \hat{y}_i)^2}}{y_{\max} - y_{\min}}$, где $y_i$ — фактическое значение, $\hat{y}_i$ — прогнозируемое значение, а $y_{\max} - y_{\min}$ — диапазон фактических значений. Использование ресурсов моделируется как $R = f(M, H, D)$, где $M$ — тип модели, $H$ — характеристики оборудования, а $D$ — характеристики набора данных.

3.2 Реализация кода

Псевдокод для процесса профилирования:

def ai_model_profiling(model_type, hyperparams, hardware_specs, dataset):

4. Результаты эксперимента

В начальных экспериментах было проведено более 3000 запусков с различными конфигурациями. Использование XGBoost для прогнозирования позволило достичь нормированной RMSE 0.001, что существенно превосходит результаты MLP с более чем 4 миллионами параметров. Это демонстрирует эффективность нашего подхода к профилированию для оптимизации распределения ресурсов и повышения производительности Edge AI.

На Рисунке 1 представлена схема исследования, показывающая последовательность от настройки системы устройства до планирования задач, с акцентом на интеграцию данных профилирования в политики оффлоудинга.

5. Оригинальный анализ

Данное исследование представляет собой важный прорыв в области Edge AI, решая проблему неоднородности периферийных устройств через системное профилирование AI-моделей. Данный подход соответствует видению AI-RAN Alliance для сетей 6G, где эффективный оффлоудинг вычислений крайне важен для чувствительных к задержкам приложений, таких как автономные транспортные средства и дополненная реальность. Использование XGBoost для прогнозирования ресурсов, достигнув нормированной RMSE 0.001, превосходит традиционные методы, такие как MLP, аналогично улучшениям, наблюдаемым в CycleGAN для задач трансляции изображений (Zhu et al., 2017). Эта эффективность критически важна для систем реального времени, где ограничения ресурсов являются первостепенными, как отмечено в исследованиях IEEE Edge Computing Consortium.

Метод профилирования фиксирует зависимости между гиперпараметрами модели, характеристиками оборудования и метриками производительности, обеспечивая прогнозирующее планирование. Это аналогично методам обучения с подкреплением в распределённых системах, таким как исследованные Google Research для оптимизации дата-центров. Однако фокус на bare-metal edge-средах добавляет уровень сложности из-за вариативности оборудования, что часто игнорируется в однородных облачных AI-системах. Интеграция с инфраструктурой 6G обещает улучшенную конфиденциальность и сниженную задержку, поддерживая новые приложения, такие как Metaverse. Будущие исследования могут изучить интеграцию федеративного обучения, как предложили Konečný et al. (2016), для дальнейшего улучшения конфиденциальности данных при сохранении точности профилирования.

В целом, данное исследование заполняет пробел в литературе по Edge AI, предлагая масштабируемое решение для гетерогенных систем с потенциальным влиянием на стандартизацию 6G и edge-вычислительные фреймворки. Эмпирические результаты 3000 запусков подтверждают эффективность подхода, закладывая основу для адаптивной оффлоадинг-технологии в динамичных средах.

6. Перспективные приложения и направления

Перспективные приложения включают усовершенствованные возможности Metaverse, удаленный мониторинг здоровья и автономные рои дронов. Направления развития предполагают интеграцию федеративного обучения для обеспечения конфиденциальности, использование сетевого среза 6G для динамического распределения ресурсов и расширение профилирования за счет нейроморфных вычислительных архитектур.

7. References

1. AI-RAN Alliance. (2023). AI-RAN Working Groups. Retrieved from https://ai-ran.org/working-groups/
2. Zhu, J. Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks. In IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV).
3. Konečný, J., McMahan, H. B., Yu, F. X., Richtárik, P., Suresh, A. T., & Bacon, D. (2016). Federated Learning: Strategies for Improving Communication Efficiency. arXiv preprint arXiv:1610.05492.
4. IEEE Edge Computing Consortium. (2022). Edge Computing Standards and Practices. Retrieved from https://www.ieee.org