Оптимизация инференса (вывода) моделей на edge-устройствах (встраиваемые системы, мобильные телефоны, микроконтроллеры и др.) — ключевая задача при развертывании ИИ вне облака. Такие устройства ограничены по вычислительным ресурсам, памяти, тепловому бюджету и энергопотреблению, поэтому требуется адаптация моделей и среды исполнения для максимально эффективной работы.

Ниже приведены основные подходы к оптимизации:

1. Квантизация (Quantization)

Квантизация уменьшает разрядность весов и/или активаций модели, обычно с float32 до int8, float16 или bfloat16.

Виды квантизации:

• Post-training quantization (PTQ) — после обучения, без повторного обучения

• Quantization-aware training (QAT) — обучение модели с учетом будущей квантизации

Преимущества:

• Снижение объема модели (в 4 раза при int8)

• Ускорение вычислений (в 2–5 раз на CPU и DSP)

• Энергосбережение

Недостатки:

• Возможна потеря точности

• Не все операции поддерживают int8

Инструменты:

• TensorFlow Lite (tflite_convert)

• PyTorch (torch.quantization)

• OpenVINO (Post-training Optimization Tool)

• TensorRT (int8-калибровка)

• ONNX Runtime с QLinear* операциями

2. Прореживание (Pruning)

Прореживание (снижение количества параметров) удаляет наименее важные веса или фильтры в модели.

Виды:

• Unstructured pruning — обнуляются отдельные веса (малоэффективно для ускорения без спец. компиляции)

• Structured pruning — удаляются целые нейроны, каналы, фильтры (лучше совместимо с hardware)

Подходы:

• Magnitude-based (на основе абсолютных значений весов)

• L1/L2-нормы

• Обучаемое прореживание (с регуляризацией)

Фреймворки:

• PyTorch: torch.nn.utils.prune

• TensorFlow Model Optimization Toolkit (TF-MOT)

• SparseML, NeuralMagic

• NNI (Microsoft)

3. Knowledge Distillation (дистилляция знаний)

Менее мощная (student) модель обучается на выходах мощной (teacher) модели, чтобы приблизить её поведение при меньших ресурсах.

Преимущества:

• Student может быть в 5–10 раз меньше

• Часто сохраняется 90–95% точности

Подходы:

• Soft labels + cross-entropy

• Сравнение скрытых представлений (intermediate features)

• Использование attention maps или logits

Примеры:

• ResNet50 → MobileNetV2

• BERT → TinyBERT

4. Архитектуры, оптимизированные для edge

Некоторые модели специально разработаны с учетом ограничений edge-сред:

5. Графовая оптимизация и фьюзинг (Graph Optimization & Fusion)

Оптимизация вычислительного графа модели:

• Слияние операций (например: Conv + BatchNorm + ReLU → единая операция)

• Удаление лишних узлов (Identity, Dropout, NOP)

• **Перепорядочивание операций
  **

• Константная свертка (constant folding)

• **Layer collapsing
  **

Инструменты:

• TensorRT

• OpenVINO Model Optimizer

• ONNX Simplifier + ONNX Optimizer

• TVM Compiler (Apache)

• XNNPack (TFLite backend)

6. Компиляция под аппаратную платформу

Специализированные компиляторы анализируют модель и генерируют эффективный байткод/машинный код для устройства.

A. TensorRT (NVIDIA Jetson)

• Поддерживает квантизацию, фьюзинг, конвертацию ONNX

• Работает с CUDA + TensorCores

B. OpenVINO (Intel)

• CPU, VPU (Myriad), GPU (Intel), FPGA

• Поддерживает IR-модель

C. TFLite (TensorFlow Lite)

• Для Android, iOS, микроконтроллеров

• Варианты backends: NNAPI, XNNPack, GPU Delegate

D. TVM, Glow, MLIR, IREE

• Универсальные компиляторы моделей

• Поддержка кастомного hardware

7. Offloading: делегирование на DSP, GPU, NPU

Мобильные SoC (например, Qualcomm Snapdragon, Apple A/B-серии, HiSilicon, MediaTek) включают аппаратные ускорители, которые могут выполнять ML-вычисления:

• DSP (Hexagon DSP, QNN)

• NPU/TPU (Google Coral, HTP на Snapdragon)

• GPU Delegate (TFLite GPU runtime, Vulkan/OpenCL)

Требуется использовать правильный delegate:

interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path="model.tflite", experimental_delegates=\[load_delegate("libedgetpu.so.1")\])

8. Снижение разрешения/дискретизации входных данных

Часто можно уменьшить разрешение изображений, длину последовательностей или шаг дискретизации входов.

• Пример: с 640×640 до 320×320 на YOLO — скорость растет в 2-3 раза

• Уменьшение частоты аудиопотока (например, с 44.1kHz до 16kHz)

• Downsampling временных рядов

Важно провести оценку качества после таких изменений.

9. Батчинг и асинхронная инференция

• Batch inference — может быть выгоден, если несколько входов обрабатываются одновременно (например, по NPU)

• Async inference — параллелизация загрузки, препроцессинга, инференса и постобработки

OpenVINO, TensorRT и TFLite поддерживают такие механизмы.

10. Сжатие и упаковка модели

Уменьшение размера модели для передачи на устройство:

• Weight clustering (квантизация с повторяющимися значениями)

• **Huffman coding
  **

• FlatBuffer вместо protobuf (TFLite)

• Model zipping: .tflite.zlib, .onnx.gz

11. Вычисление только при изменении сцены (event-based inference)

• Использовать сенсоры событийного типа (например, DVS)

• Проверять разницу между кадрами до запуска модели

• Вычисления запускаются только при наличии «нового» контекста

12. Custom Operators / C++/C ядра

• Реализация отдельных операций вручную (например, в SIMD, CUDA, Neon)

• Использование tf.custom_op, torch::jit, onnxruntime.customop

Подходит для критичных по времени задач (например, видео-аналитика на 30–60 fps).

13. Профилирование и отладка производительности

Неоптимизированная модель может терять до 90% скорости без очевидной причины. Используются профилировщики:

• **TFLite Benchmark Tool
  **
• **TensorRT Profiler
  **
• **OpenVINO Benchmark App
  **
• **Android Profiler + GPU Inspector
  **
• **PyTorch Profiler
  **
• **ONNX Runtime Profiler
  **

Выявляют узкие места: медленные слои, переполнения памяти, неиспользуемые делегаты и т.д.

14. Zero-copy/Shared memory

• Позволяет избежать копирования между CPU и GPU/NPU

• Использование mmap, buffer sharing, OpenCL/Vulkan shared buffer

• Пример: Android Neural Networks API (NNAPI) с AHardwareBuffer

15. Edge Deployment Frameworks

Фреймворки и обертки, которые упрощают deployment:

Оптимизация инференса на edge — это сочетание аппаратных, программных и архитектурных стратегий. Комбинирование квантизации, эффективных архитектур, компиляции под устройство и разумного управления ресурсами позволяет запускать даже сложные нейросети в условиях ограничений.