如何应对边缘设备上部署GenAI的挑战

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边缘生成式（Gen）的兴起

过去十年间，人工智能（AI）和（ML）领域发生了巨大的变化。卷积（CNN）和循环神经网络（RNN）逐渐被Transformer和生成式人工智能（GenAI）所取代，这标志着该领域进入了一个全新的发展阶段。这一转变源于人们需要更准确、高效且具备上下文理解能力、能处理复杂任务的模型。

起初，AI和ML模型在执行、文本、语音和视觉处理等任务时，高度依赖（）。这些模型虽有一定成效，但在准确性和可扩展性方面存在局限。神经网络，尤其是CNN的出现，带来了重大突破，大幅提升了模型的准确率。比如，AlexNet作为开创性的CNN，在图像识别方面的准确率达到了65%，超越了DSP的50%。

Transformer的诞生带来了又一次重大突破。2017年，谷歌在论文《Atnon is All You Need》中提出了该模型，凭借更高效的序列数据处理方式，在该领域掀起了一场革命。与局部处理数据的CNN不同，Transformer使用注意力机制来评估输入数据不同部分的重要性，能够捕捉数据中的复杂关系与依赖，在自然语言处理（NLP）和图像识别等任务中展现出卓越的性能。

Transformer推动了GenAI的兴起。GenAI借助这些模型，可以依据学习到的模式生成新数据，例如文本、图像甚至音乐。Transformer能够理解和生成复杂数据，因此成为ChatGPT和DALL-E等热门AI应用的基础。这些模型已展现出卓越能力，比如生成逻辑连贯的文本、根据文字描述生成图像，充分彰显了GenAI的巨大潜力。

为何要在边缘设备上部署GenAI

对于实时处理、隐私和安全要求极高的应用来说，在边缘设备上部署GenAI具有显著优势。、设备和汽车等边缘设备，都能从GenAI的强大能力中获益。

在边缘设备上部署GenAI的主要原因之一，是对低延迟处理的需求。自动驾驶、实时翻译、语音助手等应用需要即时响应，云端处理的延迟会严重影响其响应速度。直接在边缘设备上运行GenAI模型，能最大限度地减少延迟，确保响应快速可靠。

隐私和安全也是重要的考虑因素。将敏感数据传到云端进行处理，存在数据泄露和未经授权访问的风险。通过在边缘设备上部署GenAI，数据处理始终在设备本地进行，这既能增强隐私保护，又能降低安全漏洞风险。这在数据处理需格外谨慎的应用中尤为关键，例如医疗健康应用中的患者数据处理。

网络连接受限也是推动在边缘设备上部署GenAI的因素。在互联网接入不可靠的偏远或欠发达地区，搭载GenAI的边缘设备可以脱离云连接独立运行，确保功能持续可用。这对灾难救援等可能缺乏可靠基础设施的应用场景至关重要。

应对边缘设备上部署GenAI的挑战

在边缘设备上部署GenAI好处众多，但也面临多种挑战，必须克服这些挑战，才能确保其有效实施与运行。这些挑战主要涉及计算复杂性、数据要求、带宽限制、功耗和硬件约束。

GenAI模型的计算复杂性是一大挑战。Transformer作为GenAI模型的基础，因其注意力机制和大规模矩阵乘法运算，计算量极大。这些运算需要强大的处理能力和大量内存，给边缘设备有限的计算资源带来沉重压力。此外，边缘设备常常需要实时处理，尤其是在自动驾驶或实时翻译等应用中。GenAI模型对算力的高要求，使得在边缘设备上实现所需的速度和响应能力困难重重。

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▲表1：GenAI模型（包括大语言模型（LLM）和图像生成器）的参数量明显大于CNN

数据要求也带来了巨大挑战。训练GenAI模型需要海量数据。例如，GPT-4等模型训练使用了数TB的数据，要在存储和内存容量有限的边缘设备上处理和存储这些数据，根本不现实。即便在推理阶段，为生成准确且相关的输出，GenAI模型也可能需要大量数据。受存储限制，在边缘设备上管理和处理这些数据颇具挑战性。

带宽限制让GenAI在边缘设备上的部署变得更为复杂。边缘设备通常使用低功耗内存，如低功耗双倍数据速率（LP）内存，其带宽低于数据使用的高带宽内存（HBM）。这会限制边缘设备的数据处理能力，从而影响GenAI模型的性能。在内存和处理单元之间高效传输数据，对GenAI模型的性能至关重要。有限的带宽会妨碍这一过程，导致处理时间延长、效率降低。

功耗是在边缘设备上部署GenAI的又一关键问题。GenAI模型因计算需求大，耗电量高。这对依靠电池供电的边缘设备，如、物联网设备和自动驾驶汽车等，是个严重问题。高功耗会导致发热增加，因此需要有效的热管理解决方案。在紧凑的边缘设备进行散热管理难度大，还可能影响设备寿命和性能。

硬件约束同样是在边缘设备上部署GenAI的一大挑战。与数据中心服务器相比，边缘设备的处理能力通常有限。选择既能满足GenAI的需求、又能兼顾低功耗和高性能的合适处理器至关重要。边缘设备有限的内存和存储容量，限制了可部署GenAI模型的规模和复杂性。因此，必须开发能在这些约束条件下运行且性能不受影响的优化模型。

模型优化对于应对这些挑战至关重要。模型量化（降低模型参数精度）和剪枝（去除冗余参数）等技术，可帮助降低GenAI模型的计算和内存需求。不过，在采用这些技术时需要谨慎，以保证模型的准确性和功能性。开发专门针对边缘部署优化的模型，能帮助应对部分挑战。这需要创建GenAI模型的轻量级版本，使其能在边缘设备上高效运行，同时不降低性能。

软件和工具链支持也很关键。在边缘设备上高效部署GenAI，离不开支持模型优化、部署和管理的强大软件工具和框架。确保与边缘硬件兼容并提供高效的开发流水线至关重要。优化推理过程以缩短延迟并提高效率，对实时应用非常重要。这涉及微调模型并利用硬件加速器实现最佳性能。

安全和隐私问题也必须得到妥善解决。确保边缘设备所处理数据的安全性极为重要。采用鲁棒的加密技术和安全的数据处理做法，是保护敏感信息的关键。在边缘设备上本地处理数据，可最大限度地减少将敏感数据传到云端的需求，有助于解决隐私问题。但同时，也要确保GenAI模型本身不会无意中泄露敏感信息。

通过精心挑选硬件、优化模型并利用先进软件工具来应对这些挑战，可让边缘设备部署GenAI变得更加可行和有效。这将使众多应用受益于GenAI的强大能力，同时保留边缘计算的优势。

边缘GenAI的处理器选择

在边缘设备上运行GenAI，选择合适的处理器对于克服上述挑战至关重要。选择时必须兼顾计算能力、功耗和处理各种AI工作任务的灵活性。

和灵活性高且可，适用于广泛的AI应用。但从功耗角度看，它们可能并非边缘设备的最佳选择。尤其是GPU，耗电量大，对电池供电的设备不太友好。

是针对特定任务优化的硬连线解决方案，具有高能效和高性能。然而，它缺乏灵活性，难以适应不断发展的AI模型和工作任务。

神经处理单元（NPU）在灵活性和能效之间取得了平衡。NPU（包括新思ARC NPX NPU IP）专为AI工作任务设计，针对矩阵乘法和张量运算等运行GenAI模型的关键任务，能实现优化的性能。NPU解决方案可编程且功耗低，适合边缘设备。

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