Искусственный интеллект в реальном мире: ускорение динамических моделей на грани вычислений

Автор: Денис Аветисян

Новая разработка позволяет эффективно восстанавливать модели физических систем непосредственно на периферийных устройствах, открывая возможности для широкого спектра приложений.

Ускорение на базе FPGA достигается за счет использования эквивалентной архитектуры, основанной на нейронных потоках, для реализации нейронных дифференциальных уравнений.

Представлен FPGA-ускоренный фреймворк MERINDA для восстановления моделей, обеспечивающий значительное повышение энергоэффективности и производительности по сравнению с GPU-решениями.

Несмотря на растущий интерес к автономным системам, их развертывание на периферийных устройствах ограничено вычислительными и энергетическими затратами. В данной работе, ‘Enabling Physical AI at the Edge: Hardware-Accelerated Recovery of System Dynamics’, представлена MERINDA — FPGA-ускоренная платформа для восстановления динамики систем, позволяющая значительно повысить энергоэффективность и скорость обучения моделей. Разработанный подход демонстрирует 114-кратное снижение энергопотребления и 28-кратное уменьшение занимаемой памяти по сравнению с GPU-реализациями, сохраняя при этом высокую точность восстановления моделей. Можно ли с помощью MERINDA создать действительно автономные и энергоэффективные системы мониторинга для критически важных приложений на периферии?

Сложность как Препятствие: Масштаб и Интерпретируемость

Современные большие языковые модели демонстрируют впечатляющие результаты в различных задачах, однако их колоссальное количество параметров создает серьезные препятствия для практического применения и глубокого понимания принципов их работы. Несмотря на способность генерировать связные тексты и решать сложные логические задачи, развертывание таких моделей требует значительных вычислительных ресурсов и энергозатрат. Более того, огромный объем параметров затрудняет интерпретацию процесса принятия решений моделью, что снижает доверие к ее результатам и усложняет выявление потенциальных ошибок или предвзятостей. По сути, чем больше модель, тем сложнее понять, как она приходит к определенному ответу, что является критически важным аспектом для применения в ответственных областях, таких как медицина или финансы.

Традиционные механизмы внимания, такие как авторегрессивное внимание, широко применяемые в больших языковых моделях, сталкиваются с серьезными ограничениями при обработке длинных последовательностей данных. По мере увеличения длины входного текста, вычислительная сложность этих механизмов растет квадратично, что приводит к экспоненциальному увеличению потребления памяти и времени обработки. Фактически, каждое новое слово в последовательности требует пересчета внимания относительно всех предыдущих слов, создавая узкое место, ограничивающее масштабируемость моделей и затрудняющее анализ их работы. Эта проблема особенно актуальна при работе с объемными текстами, такими как книги или научные статьи, где длина последовательностей может достигать тысяч или даже миллионов токенов, делая авторегрессивное внимание непрактичным решением для многих задач.

В контексте развития сложных языковых моделей, традиционные механизмы внимания, такие как авторегрессивное внимание, сталкиваются с ограничениями в масштабируемости и интерпретируемости. По мере увеличения длины обрабатываемых последовательностей, вычислительные затраты и сложность анализа становятся непомерными. Поэтому, для обеспечения эффективного и понятного процесса рассуждений в этих моделях, необходимы альтернативные подходы, способные преодолеть эти ограничения. Исследования направлены на разработку новых архитектур и методов, которые позволят моделям не только достигать высоких результатов, но и предоставлять возможность отслеживать и понимать ход мысли, что критически важно для доверия и применения в ответственных областях, таких как медицина и финансы. Эти альтернативы должны обеспечивать не только снижение вычислительной сложности, но и повышение прозрачности и объяснимости принимаемых решений.

В MERINDA оптимизация достигается заменой итеративного решателя ОДУ в сетях Liquid Time-Constant на нейронный поток на основе GRU и последующей специализацией GRU-модели для FPGA с использованием мелкозернистого пространственного параллелизма.

Извлечение Знания из Данных: Восстановление Модели

Восстановление модели (Model Recovery, MR) представляет собой принципиально новый подход к анализу данных, отличающийся от традиционного параметрического моделирования. Вместо того, чтобы подбирать параметры заранее заданной модели, MR стремится непосредственно определить математические уравнения, описывающие динамику системы. Это позволяет не только идентифицировать закономерности в данных, но и получить компактное и интерпретируемое представление о лежащих в основе процессах. В отличие от методов, основанных на построении эмпирических моделей, MR нацелен на обнаружение фундаментальных принципов, управляющих поведением системы, что может привести к более глубокому пониманию и возможности прогнозирования ее дальнейшей эволюции. $\frac{dx}{dt} = f(x, t)$ — типичное уравнение, которое MR пытается определить по данным.

Успешное восстановление модели (Model Recovery, MR) напрямую зависит от концепции идентифицируемой модели. Идентифицируемость подразумевает, что параметры математической модели могут быть однозначно определены на основе имеющихся данных. Если данные не содержат достаточной информации для уникального определения параметров — например, при наличии бесконечного числа моделей, описывающих наблюдаемое поведение — процесс восстановления модели становится невозможным или приводит к неточным результатам. Математически, идентифицируемость может быть проверена аналитически или численно, оценивая ранг матрицы наблюдаемости или используя методы статистического вывода для определения уникальности оценки параметров θ на основе данных $D$ . Отсутствие идентифицируемости требует либо получения дополнительных данных, либо упрощения модели с целью уменьшения количества оцениваемых параметров.

Применение методов восстановления моделей (Model Recovery) часто требует итеративного решения обыкновенных дифференциальных уравнений (ОДУ) с использованием численных методов (ODE Solver). Этот процесс может быть вычислительно затратным, особенно при использовании Neural ODE (NODE), где функция, описывающая динамику системы, аппроксимируется нейронной сетью. Вычислительная сложность возрастает из-за необходимости многократного вычисления производных и интегралов для обучения нейронной сети и поиска параметров модели, что требует значительных ресурсов процессора и памяти, а также времени для достижения сходимости алгоритма. Сложность также зависит от размерности пространства состояний и сложности самой нейронной сети, используемой в NODE.

MERINDA представляет собой MR-архитектуру, основанную на рекуррентной нейронной сети с управляемыми вентилями (GRU).

MERINDA: FPGA-Ускорение Восстановления Моделей

MERINDA представляет собой новую структуру, разработанную для ускорения восстановления моделей (Model Recovery) посредством использования возможностей полевых программируемых вентильных матриц (FPGA). В отличие от традиционных подходов, основанных на графических процессорах (GPU), MERINDA переносит вычислительную нагрузку на FPGA, что позволяет добиться значительного повышения производительности и снижения энергопотребления. Данная архитектура позволяет эффективно выполнять операции, необходимые для восстановления моделей, используя преимущества FPGA в плане параллелизма и аппаратной оптимизации. MERINDA нацелена на предоставление более эффективной платформы для задач восстановления моделей, особенно в условиях ограниченных ресурсов или требований к высокой энергоэффективности.

В MERINDA вычислительно затратные NODE-слои заменены рекуррентными нейронными сетями, основанными на архитектуре Neural Flows. Для эффективной обработки данных используются GRU-ячейки (Gated Recurrent Unit), которые обеспечивают более высокую производительность по сравнению с традиционными рекуррентными нейронными сетями за счет упрощенной структуры и меньшего количества параметров. Применение GRU позволяет снизить вычислительную сложность и ускорить процесс восстановления моделей, сохраняя при этом высокую точность и эффективность вычислений.

В результате использования FPGA, фреймворк MERINDA демонстрирует значительное снижение энергопотребления и увеличение скорости работы по сравнению с GPU-реализациями. В частности, энергопотребление MERINDA составляет всего 434.09 Дж, что на 114 раз меньше, чем 49,375.12 Дж, потребляемых GPU. Время обучения модели также сокращается: MERINDA завершает обучение за 88.5 секунд, в то время как GPU-реализация требует 149.14 секунд, обеспечивая ускорение в 2.96 раза.

Для обеспечения обратимости и упрощения процесса восстановления моделей (MR) в MERINDA используются плотные нейронные слои (Dense Neural Layers) в сочетании с оптимизированным методом целочисленного линейного программирования (MILP). MILP применяется для эффективного распределения задач и назначения вычислительных ресурсов на платформе, что позволяет максимизировать производительность и минимизировать потребление энергии. Использование Dense Neural Layers обеспечивает необходимую гибкость и точность при моделировании, а MILP гарантирует оптимальное использование аппаратных ресурсов для выполнения алгоритмов MR.

На Пути к Эффективному Периферийному ИИ и Разреженным Моделям

Разработанная платформа MERINDA позволяет осуществлять восстановление моделей непосредственно на периферийных AI-устройствах, используя возможности FPGA. Этот подход значительно приближает интерпретируемый искусственный интеллект к источнику данных, устраняя необходимость в передаче больших объемов информации в облако для анализа. В результате, обработка данных происходит локально, что обеспечивает снижение задержек, повышение конфиденциальности и снижение энергопотребления. Такая архитектура открывает новые возможности для приложений, требующих мгновенного ответа и работы в условиях ограниченных ресурсов, например, в автономных транспортных средствах, системах видеонаблюдения и носимой электронике.

В основе разработки MERINDA лежит концепция создания разреженных моделей — алгоритмов, использующих ограниченное количество нелинейных элементов. Такой подход позволяет существенно снизить вычислительную сложность и объем потребляемой памяти. В ходе тестирования было установлено, что MERINDA требует всего 214.23 МБ оперативной памяти DRAM, что в 28 раз меньше, чем 6118.36 МБ, необходимых для реализации на графическом процессоре GPU. Сокращение объема памяти и упрощение вычислений открывают возможности для развертывания алгоритмов искусственного интеллекта на устройствах с ограниченными ресурсами, делая их более энергоэффективными и доступными.

Несмотря на значительные улучшения в эффективности вычислений, разработанная система MERINDA демонстрирует среднюю квадратичную ошибку (MSE) в 3.2965, что незначительно превышает показатель в 1.00, достигнутый при использовании графических процессоров (GPU). Данное небольшое отклонение в точности является компромиссом, обусловленным стремлением к минимизации потребления памяти и вычислительной нагрузки, особенно актуальным для развертывания моделей искусственного интеллекта на периферийных устройствах. Сохранение приемлемого уровня точности при существенном снижении требований к ресурсам позволяет MERINDA открывать новые возможности для устойчивых и масштабируемых приложений искусственного интеллекта.

Сочетание аппаратного ускорения и упрощения моделей открывает новые перспективы для создания устойчивых и масштабируемых приложений искусственного интеллекта. Использование специализированных аппаратных средств, таких как FPGA, в связке с разработкой разреженных моделей — тех, которые требуют значительно меньше вычислительных ресурсов и памяти — позволяет развертывать сложные алгоритмы непосредственно на периферийных устройствах. Это не только снижает энергопотребление и задержки, но и обеспечивает возможность обработки данных локально, без необходимости передачи их в облако. Такой подход критически важен для приложений, требующих высокой надежности, конфиденциальности и оперативной обработки информации, например, в автономных транспортных средствах, системах промышленной автоматизации и носимых устройствах, обеспечивая устойчивое развитие и широкое внедрение технологий искусственного интеллекта в различных сферах жизни.

Представленная работа демонстрирует стремление к упрощению сложных систем, что находит отклик в философии ясности как формы сострадания. Разработка MERINDA, ориентированная на аппаратное ускорение восстановления моделей на периферийных устройствах, иллюстрирует принцип отказа от избыточности в пользу эффективности. Как однажды заметил Винтон Серф: «Интернет — это не только технология, но и способ мышления». Данное утверждение перекликается с подходом, реализованным в статье, где акцент сделан на оптимизацию и адаптацию существующих моделей для практического применения, а не на создание принципиально новых, сложных архитектур. Ускорение вычислений на FPGA позволяет снизить энергопотребление, что особенно важно для развертывания систем искусственного интеллекта на периферийных устройствах, где ресурсы ограничены.

Что дальше?

Представленная работа, безусловно, приближает возможность развертывания систем искусственного интеллекта, основанных на моделировании динамики, непосредственно на периферийных устройствах. Однако, увлечение аппаратным ускорением часто заслоняет более фундаментальный вопрос: достаточно ли мы понимаем сами модели, которые стремимся восстановить? Энергоэффективность, хоть и важна, — лишь следствие хорошо спроектированной системы, а не самоцель. Упрощение моделей для соответствия аппаратным ограничениям — это неизбежный компромисс, и истинный прогресс потребует новых алгоритмов, способных к более эффективному представлению сложных систем.

Особое внимание следует уделить адаптивности. Большинство существующих методов восстановления моделей предполагает стационарность системы. Реальный мир же редко бывает столь благосклонен. Способность к онлайн-обучению и быстрой адаптации к изменяющимся условиям — вот где кроется потенциал для действительно интеллектуальных периферийных устройств. Не стоит забывать и о вопросах верификации и валидации. Как убедиться, что восстановленная модель адекватно отражает реальность, особенно в критически важных приложениях?

Ясность — это минимальная форма любви. В конечном счете, ценность любой технологии определяется не её сложностью, а её способностью решать конкретные задачи. Поиск простых, элегантных решений — вот что должно направлять дальнейшие исследования в этой области. И, возможно, именно отказ от излишней оптимизации и позволит создать действительно устойчивые и эффективные системы искусственного интеллекта на периферии.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.23767.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-04 01:53

🚀 Квантовые новости