使用异构融合智能加速卡提升边缘计算环境中的人工智能推理速度与能效比技术详解

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@小白创作中心

使用异构融合智能加速卡提升边缘计算环境中的人工智能推理速度与能效比技术详解

引用

CSDN

https://m.blog.csdn.net/qq_36287830/article/details/144841617

随着人工智能技术的快速发展，越来越多的应用程序开始集成AI功能以提供更智能化的服务。然而，在边缘计算环境中部署这些AI模型时，面临着计算资源有限、功耗要求严格等问题。异构融合智能加速卡作为一种能够显著提高推理效率并优化能源消耗的方法受到了广泛关注。本文将详细介绍异构融合智能加速卡的基本原理、优势特点及其在提升边缘计算中AI推理性能的具体应用。

异构融合智能加速卡基础

定义与特点

定义：异构融合智能加速卡是指将不同类型但互补的计算单元（如CPU、GPU、FPGA、ASIC等）集成在同一张板卡上，旨在为特定任务提供高性能和高能效的处理能力。
主要特点
多核架构：包含多个不同类型的处理器核心，可以并行执行不同类型的任务。
低延迟通信：通过高速互连技术实现各组件间的快速数据交换。
定制化设计：根据目标应用场景的需求进行专门优化。

技术优势

高效利用资源：根据不同任务的特点分配最适合的计算资源，最大化硬件性能。
易于水平扩展：支持通过增加更多相同或不同的计算单元来满足更大规模的数据处理需求。
简化开发难度：提供了抽象层次更高的编程接口，降低了复杂度。

边缘计算现状分析

挑战

计算能力不足：边缘节点通常配备较低端的硬件设施，难以支撑复杂的AI算法运行。
能耗限制严格：由于电池供电或者散热条件差等原因，对电力消耗非常敏感。
实时性要求高：某些应用场景如自动驾驶车辆、工业机器人等需要即时响应。

现有解决方案

云端集中式推理：将所有数据上传至云平台统一管理，但这会带来网络带宽占用以及隐私保护问题。
本地独立建模：每个设备单独建立预测模型，但缺乏足够的代表性样本可能导致准确性下降。
专用芯片部署：采用专门为AI设计的ASIC芯片，虽然性能优异但成本较高且灵活性较差。

使用异构融合智能加速卡优化边缘计算中的AI推理

应用场景

智能交通监控

城市道路上安装了大量的摄像头用于捕捉车辆行驶状况。通过部署带有异构融合智能加速卡的服务器，可以在本地完成视频流的实时分析，识别违规行为并及时发出警报。

示例代码 - 使用OpenCL实现基于GPU+FPGA的车牌识别加速

#include <CL/cl.hpp>
#include <vector>

std::vector<cl::Platform> platforms;
cl::Platform::get(&platforms);

// Select the platform and create a context for GPU and FPGA.
cl::Context context(CL_DEVICE_TYPE_GPU | CL_DEVICE_TYPE_ACCELERATOR, platforms[0].getInfo<CL_PLATFORM_CONTEXT>());

// Create a command queue for executing kernels on the selected device.
cl::CommandQueue queue(context, CL_QUEUE_PROFILING_ENABLE);

// Load and build the kernel program from source or binary.
cl::Program program(context, source_code);
program.build("-cl-fast-relaxed-math");

// Create buffers for input/output data.
cl::Buffer buffer_A(context, CL_MEM_READ_ONLY | CL_MEM_COPY_HOST_PTR, size_A * sizeof(float), host_ptr_A);
cl::Buffer buffer_B(context, CL_MEM_WRITE_ONLY, size_B * sizeof(float));

// Set up the arguments for the kernel function.
kernel.setArg(0, buffer_A);
kernel.setArg(1, buffer_B);

// Execute the kernel over the entire range of our data set.
queue.enqueueNDRangeKernel(kernel, cl::NullRange, cl::NDRange(global_size), cl::NDRange(local_size));
queue.finish();

工业自动化检测

制造业工厂里有许多关键部件需要定期检查是否存在缺陷。借助异构融合智能加速卡提供的强大算力，可以从生产线上的相机获取图像，并迅速判断产品是否合格。

示例代码 - 构建基于TensorRT+TVM的工业视觉质检系统

import tensorrt as trt
import tvm.relay as relay
from tvm.contrib import graph_runtime

# Load the pre-trained model and convert it into TensorRT format.
TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)
with trt.Builder(TRT_LOGGER) as builder, builder.create_network() as network, trt.UffParser() as parser:
    # Configure the builder to generate FP16 precision inference engine.
    builder.max_workspace_size = 1 << 28 # 256MiB
    builder.fp16_mode = True

    # Parse the UFF file.
    parser.register_input('input_0', (3, 224, 224))
    parser.parse(model_file.read(), network)

    # Build the engine.
    engine = builder.build_cuda_engine(network)

# Prepare TVM runtime module.
lib = tvm.runtime.load_module(lib_path)
module = graph_runtime.GraphModule(lib['default'](tvm.cpu()))

# Perform inference using the optimized model.
def run_inference(input_data):
    module.run(data=input_data)
    output = module.get_output(0).asnumpy()
    return output

智能家居控制

现代家庭中配置了众多智能家电，用户希望能够通过语音助手方便地管理和操作它们。异构融合智能加速卡可以帮助构建一个高效的语音识别引擎，即使在网络连接不稳定的情况下也能正常工作。

示例代码 - 使用ONNX Runtime+CUDA加速智能家居语音命令解析

import onnxruntime as ort
import numpy as np

# Initialize ONNX runtime session with CUDA provider.
session = ort.InferenceSession(model_path, providers=['CUDAExecutionProvider'])

# Preprocess audio input.
def preprocess_audio(audio_file):
    # Implement necessary preprocessing steps such as resampling, normalization, etc.
    pass

# Run inference on the preprocessed audio.
def recognize_command(audio_data):
    input_name = session.get_inputs()[0].name
    output_name = session.get_outputs()[0].name
    result = session.run([output_name], {input_name: audio_data})
    return result

# Postprocess the inference results.
def postprocess_results(inference_result):
    # Convert logits to human-readable labels.
    pass

# Full pipeline execution.
audio_data = preprocess_audio(audio_file)
inference_result = recognize_command(audio_data)
command = postprocess_results(inference_result)
print(f'Recognized command: {command}')