İçindekiler
- Giriş
- Araştırma Yol Haritası
- 3. Teknik Detaylar
- 4. Deneysel Sonuçlar
- 5. Özgün Analiz
- 6. Gelecekteki Uygulamalar ve Yönelimler
- 7. References
Giriş
Gerçek zamanlı görüntü tanıma ve üretken yapay zeka gibi son kullanıcı yapay zeka uygulamalarının hızlı büyümesi, genellikle cihaz kapasitelerini aşan yüksek veri ve işleme taleplerine yol açmıştır. Kenar Yapay Zeka, hesaplamayı donanım hızlandırmalı yapay zeka işlemenin gerçekleşebildiği ağ kenarına aktararak bu zorlukları ele almaktadır. Bu yaklaşım, AI-RAN Alliance tarafından belirlendiği üzere geleceğin 6G ağlarının temel bileşeni olan yapay zeka ve RAN'ın ayrılmaz bir parçasıdır. 6G'de, kenar-RAN ve uç-kenar cihazlarında yapay zeka entegrasyonu, Metaverse ve uzaktan ameliyat gibi uygulamalar için gizliliği artıran ve gecikmeyi azaltan verimli veri dağıtımını ve dağıtılmış yapay zeka tekniklerini destekleyecektir.
Bu faydalara rağmen, Kenar Yapay Zeka zorluklarla karşı karşıyadır. Kenardaki sınırlı kaynak kullanılabilirliği, eşzamanlı aktarımlar sırasında performansı engelleyebilir. Ek olarak, mevcut literatürdeki homojen sistem mimarisi varsayımı, kenar cihazlarının işlemci hızları ve mimarileri (örn. 1.5GHz ve 3.5GHz veya X86 ve ARM) açısından büyük farklılıklar göstermesi nedeniyle gerçekçi değildir ve bu durum görev işlemeyi ve kaynak kullanımını etkilemektedir.
Araştırma Yol Haritası
Araştırma yol haritamız, heterojen kenar AI sistemlerinde hesaplama aktarımını optimize etmek için AI modellerinin profilini çıkarmaya odaklanmaktadır. Süreç, sistem kurulumu, AI model profili oluşturma, dağıtılmış model eğitimi, aktarım politikaları ve görev planlamasını içerir.
2.1 Yerel AI Model Profiling
Bu aşama, cihaz dinamiklerinin ve sistem özelliklerinin, farklı donanım kurulumları üzerinde AI model performansını nasıl etkilediğini analiz eder. Amaç, AI model türleri (MLP, CNN), hiperparametreler (öğrenme oranı, optimizer), donanım özellikleri (mimari, FLOPS) ve veri kümesi özellikleri (boyut, batch size) gibi faktörler ile bunların model doğruluğu, kaynak kullanımı ve görev tamamlama süresi üzerindeki etkileri arasındaki ilişkileri ortaya çıkarmaktır.
2.2 Kaynak ve Zaman Tahmini
Profil oluşturma verilerini kullanarak, kenar düğümleri arasında verimli çizelgeleme sağlamak için kaynak ihtiyaçlarını ve görev tamamlama sürelerini tahmin ediyoruz. Yüksek tahmin doğruluğu elde etmek için XGBoost gibi teknikler kullanılmaktadır.
2.3 Görev Aktarımı ve Zamanlama
Tahminlere dayalı olarak, heterojen ortamlarda kaynak tahsisini optimize etmek ve Edge AI performansını artırmak için görevler aktarılır ve planlanır.
3. Teknik Detaylar
3.1 Matematiksel Formülasyonlar
Temel formüller arasında tahmin doğruluğu için normalize RMSE bulunur: $NRMSE = \frac{\sqrt{\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (y_i - \hat{y}_i)^2}}{y_{\max} - y_{\min}}$, burada $y_i$ gerçek değer, $\hat{y}_i$ tahmin edilen değer ve $y_{\max} - y_{\min}$ gerçek değerlerin aralığıdır. Kaynak kullanımı $R = f(M, H, D)$ şeklinde modellenir, burada $M$ model türü, $H$ donanım özellikleri ve $D$ veri seti karakteristikleridir.
3.2 Kod Uygulaması
Profil oluşturma süreci için pseudocode:
def ai_model_profiling(model_type, hyperparams, hardware_specs, dataset):
4. Deneysel Sonuçlar
İlk deneyler, farklı konfigürasyonlarla 3.000'den fazla çalıştırma içermiştir. Tahmin için XGBoost kullanarak, 4 milyondan fazla parametreye sahip MLP'lere kıyasla önemli bir iyileşme olan 0.001 normalize RMSE değerine ulaştık. Bu, kaynak tahsisini optimize etme ve Edge AI performansını artırmada profil oluşturma yaklaşımımızın etkinliğini göstermektedir.
Şekil 1, araştırma yol haritasını göstermekte olup; cihaz sistemi kurulumundan görev planlamasına kadar olan akışı gösterir ve profil oluşturma verilerinin aktarma politikalarına entegrasyonunu vurgular.
5. Özgün Analiz
Bu araştırma, Edge AI'da kenar cihazlarının heterojenliğini sistematik AI model profilleme yoluyla ele alarak kritik bir ilerleme sunmaktadır. Bu yaklaşım, otonom araçlar ve artırılmış gerçeklik gibi gecikmeye duyarlı uygulamalar için verimli hesaplama aktarmanın temel olduğu 6G ağlarına yönelik AI-RAN Alliance vizyonuyla uyumludur. Normalleştirilmiş RMSE'si 0.001 olan kaynak tahmini için XGBoost kullanımı, CycleGAN'ın görüntü çeviri görevlerinde görülen iyileştirmelere benzer şekilde, MLP'ler gibi geleneksel yöntemlerden daha iyi performans göstermektedir (Zhu vd., 2017). IEEE Edge Computing Consortium çalışmalarında belirtildiği gibi, kaynak kısıtlamalarının en önemli olduğu gerçek zamanlı sistemler için bu verimlilik çok önemlidir.
Profil oluşturma metodolojisi, model hiperparametreleri, donanım özellikleri ve performans metrikleri arasındaki bağımlılıkları yakalayarak tahmine dayalı planlamayı mümkün kılar. Bu, Google Research'ün veri merkezi optimizasyonu için araştırdığı gibi, dağıtık sistemlerdeki pekiştirmeli öğrenme tekniklerine benzer. Ancak, çıplak metal uç ortamlara odaklanma, homojen bulut tabanlı AI sistemlerinde genellikle göz ardı edilen donanım çeşitliliği nedeniyle bir karmaşıklık katmanı ekler. 6G altyapısıyla entegrasyon, Metaverse gibi gelişen uygulamaları destekleyerek gelişmiş gizlilik ve düşük gecikme vaat eder. Gelecekteki çalışmalar, Konečný vd. (2016) tarafından önerildiği gibi, profil oluşturma doğruluğunu korurken veri gizliliğini daha da iyileştirmek için federated learning entegrasyonunu araştırabilir.
Genel olarak, bu araştırma heterojen sistemler için ölçeklenebilir bir çözüm sunarak Edge AI literatüründeki bir boşluğu kapatmakta ve 6G standardizasyonu ile uç bilişim çerçeveleri üzerinde potansiyel etkiler yaratmaktadır. 3.000 çalıştırmadan elde edilen deneysel sonuçlar yaklaşımı doğrulayarak dinamik ortamlarda uyarlanabilir aktarım için bir temel oluşturmaktadır.
6. Gelecekteki Uygulamalar ve Yönelimler
Gelecekteki uygulamalar arasında geliştirilmiş Metaverse deneyimleri, uzaktan sağlık hizmetleri izleme ve otonom drone sürüleri bulunmaktadır. Yönelimler ise gizlilik için federated learning entegrasyonunu, dinamik kaynak tahsisi için 6G ağ dilimlemeden yararlanmayı ve nöromorfik bilgi işlem mimarilerini de kapsayacak şekilde profil oluşturmanın genişletilmesini içermektedir.
7. References
- AI-RAN Alliance. (2023). AI-RAN Working Groups. Erişim adresi: https://ai-ran.org/working-groups/
- 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).
- 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.
- IEEE Edge Computing Consortium. (2022). Edge Computing Standards and Practices. Erişim adresi: https://www.ieee.org