Aceleración de hardware con Texas Instruments Edge AI

En los últimos años, el campo de la inteligencia artificial (IA) ha sido testigo de un cambio transformador hacia la informática de punta, que permite que la toma de decisiones inteligente se produzca directamente en los dispositivos en lugar de depender únicamente de soluciones basadas en la nube. Texas Instruments, un actor clave en la industria de los semiconductores, ha estado a la vanguardia en el desarrollo de soluciones de vanguardia para Edge AI. Una de las características más destacadas de sus ofertas es la incorporación de aceleración de hardware para un cálculo eficiente, lo que mejora significativamente el rendimiento de los modelos de IA en dispositivos con recursos limitados.

Pros y contras de ejecutar modelos de IA en dispositivos integrados frente a la nube

En el panorama cambiante de la inteligencia artificial, la decisión de implementar modelos en dispositivos integrados o confiar en soluciones basadas en la nube es una consideración crítica. Este capítulo explora las ventajas y desventajas de ejecutar modelos de IA en dispositivos integrados, enfatizando las implicaciones para la eficiencia, la privacidad, la latencia y el rendimiento general del sistema.

Ventajas de la IA integrada

• Baja latencia
  Una de las principales ventajas de la IA integrada es la baja latencia. Los modelos se ejecutan directamente en el dispositivo, lo que elimina la necesidad de transferir datos hacia y desde la nube. Esto da como resultado tiempos de respuesta más rápidos, lo que hace que la IA integrada sea ideal para aplicaciones donde la toma de decisiones en tiempo real es crucial.
• Privacidad y seguridad
  La IA integrada mejora la privacidad al procesar datos localmente en el dispositivo. Esto mitiga las preocupaciones relacionadas con la transmisión de información confidencial a servidores externos. Los riesgos de seguridad asociados con los datos en tránsito se reducen significativamente, lo que contribuye a una implementación de IA más segura.
• Eficiencia informática de borde
  La utilización de IA integrada se alinea con los principios de la informática de punta. Al procesar datos en el borde de la red, se minimiza el uso innecesario de ancho de banda y solo se transmite la información relevante a la nube. Esta eficiencia es especialmente beneficiosa en escenarios con conectividad de red limitada. Es más, algunos problemas son muy ineficaces de resolver en modelos de IA basados ​​en la nube, por ejemplo: el procesamiento de vídeo con salida en tiempo real.
• Funcionalidad sin conexión
  La IA integrada permite la funcionalidad fuera de línea, lo que permite que los dispositivos funcionen independientemente de la conectividad a Internet. Esta característica es ventajosa en ubicaciones o entornos remotos con acceso intermitente a la red, ya que amplía la gama de aplicaciones para la IA integrada.
• Reducción de la dependencia de la infraestructura de red
  La implementación de modelos de IA en dispositivos integrados reduce la dependencia de una infraestructura de red sólida. Esto es particularmente valioso en escenarios donde mantener una conexión estable y de gran ancho de banda es un desafío o no es rentable. La función de IA implementada en la plataforma en la nube no estará disponible en el automóvil una vez que se pierda la conexión.

Desventajas de la IA integrada

• Falta de escalabilidad
  Ampliar las soluciones de IA integradas en una gran cantidad de dispositivos puede resultar un desafío. Administrar actualizaciones, mantener la coherencia y garantizar un rendimiento uniforme se vuelve más complejo a medida que aumenta la cantidad de dispositivos integrados.
• Desafíos de mantenimiento
  Actualizar y mantener modelos de IA en dispositivos integrados puede resultar más complicado en comparación con las soluciones basadas en la nube. Las actualizaciones remotas pueden ser limitadas y requerir intervención física para el mantenimiento, lo que puede resultar poco práctico en determinados escenarios.
• Costo de implementación inicial
  El costo inicial de implementar soluciones de IA integradas, incluido el hardware y el desarrollo, puede ser mayor en comparación con las alternativas basadas en la nube. Sin embargo, este costo puede compensarse con beneficios a largo plazo, según el caso de uso específico y la escala.
• Potencia computacional limitada
  Los dispositivos integrados suelen tener una potencia computacional limitada en comparación con los servidores en la nube. Esta restricción puede restringir la complejidad y el tamaño de los modelos de IA que se pueden implementar en estos dispositivos, lo que afectará la variedad de aplicaciones que pueden admitir.
• Limitaciones de recursos
  Los dispositivos integrados suelen tener capacidades de memoria y almacenamiento limitadas. Los grandes modelos de IA pueden tener dificultades para adaptarse a estas limitaciones, lo que requiere optimización o compromete el tamaño del modelo para una implementación eficiente.

La decisión de implementar modelos de IA en dispositivos integrados o en la nube implica una cuidadosa consideración de las compensaciones. Si bien la IA integrada ofrece ventajas en términos de baja latencia, privacidad y eficiencia informática de vanguardia, conlleva desafíos relacionados con la escalabilidad, el mantenimiento y los recursos limitados.

Sin embargo, los fabricantes de conjuntos de chips se dedican constantemente a perfeccionar y mejorar sus productos incorporando módulos especializados dedicados a la ejecución de modelos acelerados por hardware. Este compromiso continuo con la innovación tiene como objetivo mejorar significativamente el rendimiento general de los dispositivos, garantizando que puedan ejecutar modelos de IA de manera eficiente. La integración de estos módulos específicos de hardware no sólo promete un rendimiento comparable sino, en determinadas aplicaciones, incluso una eficiencia superior.

Implementar modelo de IA en el flujo de trabajo de dispositivos integrados

1. Modelo de diseño

Diseñar un modelo de IA es el paso fundamental del flujo de trabajo. Esto implica elegir la arquitectura del modelo adecuada en función de la tarea en cuestión, ya sea clasificación, regresión u otros objetivos específicos. Esto está fuera del tema de este artículo.

2. Optimizar para integrado (almacenamiento o memoria RAM)

Una vez diseñado el modelo, el siguiente paso es optimizarlo para su implementación en dispositivos integrados con recursos limitados. Esta optimización puede implicar reducir el tamaño del modelo, minimizar el número de parámetros o emplear técnicas de cuantificación para disminuir la precisión de las ponderaciones. El objetivo es lograr un equilibrio entre el tamaño del modelo y el rendimiento para garantizar un funcionamiento eficiente dentro de las limitaciones del almacenamiento integrado y la memoria RAM.

3. Implementar (tiempo de ejecución del modelo)

Implementar el modelo optimizado implica integrarlo en el entorno de ejecución del sistema integrado. Si bien existen marcos de tiempo de ejecución de propósito general como TensorFlow Lite y ONNX Runtime, lograr el mejor rendimiento a menudo requiere aprovechar marcos dedicados que utilizan módulos de hardware para cálculos acelerados. Estos marcos especializados aprovechan los aceleradores de hardware para mejorar la velocidad y la eficiencia del modelo en dispositivos integrados.

4. Validar

La validación es una etapa crítica en el flujo de trabajo para garantizar que el modelo implementado funcione de manera efectiva en el dispositivo integrado. Esto implica pruebas rigurosas utilizando conjuntos de datos y escenarios representativos. Métricas como la precisión, la latencia y el uso de recursos deben evaluarse minuciosamente para verificar que el modelo cumpla con los requisitos de rendimiento. La validación ayuda a identificar posibles problemas o discrepancias entre el comportamiento del modelo en el entorno de desarrollo y su rendimiento en el mundo real en el dispositivo integrado.

Implementar modelo en Ti Edge AI y Jacinto 7

La implementación de un modelo de IA en Ti Edge AI y Jacinto 7 implica una serie de pasos para que el modelo funcione de manera eficiente tanto con hardware normal como especializado. En términos más simples, veremos cómo el archivo del modelo viaja desde un entorno Linux general a un núcleo DSP dedicado, haciendo uso de características especiales de hardware a lo largo del camino.

1. Entorno Linux en A72 Core: El proceso de implementación se inicia dentro del entorno Linux que se ejecuta en el núcleo A72. Aquí reside un archivo de modelo, listo para ser utilizado por el tiempo de ejecución de la aplicación. El archivo del modelo, a menudo en un formato estandarizado como .tflite, sirve como modelo para la arquitectura y los parámetros del modelo de IA.

2. Aplicación en tiempo de ejecución en A72 Core: La aplicación en tiempo de ejecución, responsable de organizar la implementación, recibe el archivo modelo del entorno Linux. Este tiempo de ejecución actúa como proxy entre el usuario, el modelo y el acelerador de hardware especializado. Interactúa con el entorno Linux, manejando la transferencia de datos de entrada para ser procesados ​​por el modelo.

3. Conexión al núcleo C7xDSP: La aplicación en tiempo de ejecución establece una conexión con su biblioteca que se ejecuta en el núcleo C7xDSP. Esta biblioteca, optimizada para la aceleración de hardware, está diseñada para procesar de manera eficiente modelos de IA utilizando módulos especializados como Matrix Multiply Accelerator.

4. Cargando modelo y datos en la memoria: La biblioteca en el núcleo C7x DSP recibe la descripción del modelo y los datos de entrada, cargándolos en la memoria para un acceso rápido. Esta utilización optimizada de la memoria es crucial para lograr una inferencia eficiente en el hardware dedicado.

5. Cálculo con Matrix Multiply Accelerator: Aprovechando el poder de Matrix Multiply Accelerator, la biblioteca realiza los cálculos necesarios para la inferencia del modelo. El acelerador maneja eficientemente multiplicaciones de matrices, una operación fundamental en muchos modelos de redes neuronales.

El acelerador multiplicador matricial (MMA) proporciona las siguientes características clave:

• Soporte para una capa completamente conectada usando matriz multiplicada con dimensión arbitraria
• Soporte para capa de convolución usando convolución 2D con matriz multiplicada con panel de lectura Soporte para capa de no linealidad ReLU OTF
• Compatibilidad con una alta utilización (>85 %) para una red neuronal convolucional (CNN) típica, como AlexNet, ResNet y otras.
• Capacidad para admitir cualquier topología de red CNN limitada únicamente por el tamaño de la memoria y el ancho de banda

6. Devolución del resultado al usuario a través del tiempo de ejecución en Linux: Una vez finalizados los cálculos, los resultados se devuelven al usuario a través de la aplicación de ejecución en el entorno Linux. La salida de inferencia, procesada con aceleración de hardware, proporciona respuestas de alta velocidad y baja latencia para aplicaciones en tiempo real.

Reconocimiento de objetos con modelo de IA en Jacinto 7: desafíos del mundo real

En este capítulo, exploramos un ejemplo práctico de implementación de un modelo de IA en Jacinto 7 para el reconocimiento de objetos. El modelo se ejecuta de acuerdo con la arquitectura proporcionada, utilizando el modelo TVM-CL-3410-gluoncv-mxnet-mobv2 del Texas Instruments Edge AI Model Zoo. Las imágenes de prueba capturan varios escenarios, mostrando resultados de reconocimiento de objetos tanto exitosos como desafiantes.

La arquitectura de implementación se alinea con el esquema proporcionado e incorpora las capacidades de Jacinto 7 para ejecutar eficientemente el modelo de IA. Se utiliza el modelo TVM-CL-3410-gluoncv-mxnet-mobv2, enfatizando su naturaleza previamente entrenada para tareas de reconocimiento de objetos.

Escenarios de prueba: Se capturaron una serie de imágenes de prueba para evaluar el rendimiento del modelo en condiciones del mundo real. Notablemente:

Desafíos y matices del mundo real: Los resultados de la prueba subrayan los desafíos del reconocimiento preciso de objetos en condiciones menos que ideales. Factores como la calidad de la imagen, la iluminación y la apariencia ambigua de los objetos contribuyen a la complejidad de la tarea. La tercera y cuarta imágenes, donde unas tijeras se identifican erróneamente como un destornillador y un vaso de Coca-Cola se reconoce erróneamente como vino, ejemplifican situaciones en las que incluso un ser humano podría enfrentar dificultades debido a la información visual limitada.

Consideraciones de calidad: Los resultados obtenidos son dignos de mención, teniendo en cuenta la calidad inferior a la óptima de las imágenes de prueba. La calidad de la cámara y las condiciones de iluminación elegidas imitan intencionadamente escenarios desafiantes del mundo real, lo que hace que el rendimiento del modelo sea digno de elogio.

Conclusión: El ejemplo del mundo real de reconocimiento de objetos en Jacinto 7 destaca las capacidades y desafíos asociados con la implementación de modelos de IA en escenarios prácticos. La identificación exitosa de objetos como un destornillador, una taza y un mouse de computadora demuestra la eficacia del modelo. Sin embargo, las identificaciones erróneas en escenarios desafiantes enfatizan la necesidad de un refinamiento y una adaptación continuos, reconociendo las complejidades inherentes a las tareas de reconocimiento de objetos, especialmente en entornos dinámicos y menos controlados.