【摘 要】
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当前国内智能计算设备自主化发展的浪潮汹涌,随着国产自主异构算力设备的成熟,云边端互联智能服务场景的需求、与实际薄弱的自主可控智能基础设施形成矛盾,迫切需要解决国产智能算力集群支撑困难的问题。力求实际提升自主异构集群的算力效能,综合提升集群应对复杂场景智能任务的能力,缩小与国外智能云平台计算性能差距。同时,为了解决边缘端异构智能服务的在内存、功耗上的部署瓶颈,也在部署算法上做了改进研究。本研究主要从
【出 处】
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中国电子科技集团公司电子科学研究院
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当前国内智能计算设备自主化发展的浪潮汹涌,随着国产自主异构算力设备的成熟,云边端互联智能服务场景的需求、与实际薄弱的自主可控智能基础设施形成矛盾,迫切需要解决国产智能算力集群支撑困难的问题。力求实际提升自主异构集群的算力效能,综合提升集群应对复杂场景智能任务的能力,缩小与国外智能云平台计算性能差距。同时,为了解决边缘端异构智能服务的在内存、功耗上的部署瓶颈,也在部署算法上做了改进研究。本研究主要从两个方向提升异构智能集群服务综合性能。其一,针对国产异构智能设备的调度架构设计。提出并完善了一套基于容器实现虚拟化的调度解决方案,设计了资源调度引擎的分层服务,包括容器资源调度流程、各个模块的功能实现,并提供高可靠服务、安全控制等,并据此向上完成了一套异构资源可视化实时监控平台。以上成果已经在现有国产异构集群中实际部署,并在智能算法竞赛的真实任务场景中得到检验。其二,针对边缘端异构设备,研究卷积神经网络压缩优化算法,以推动智能算法在边缘端落地应用。为解决大模型的边缘设备部署困难,对于当前基于BN层缩放因子的通道剪枝方法,引入迁移学习策略进行优化。采用冻结部分卷积层参数以强化稀疏化效果的策略,实验结果证明,对比原模型,能够在精度损失不超过0.1时,参数量最终减少89.1%,模型存储大小实现89.3%压缩率:对比原有剪枝方法,将剪枝阈值从0.85提升到0.97,能够进一步减少参数42.6%,并在实验中引入了网络结构搜索观点,对多次剪枝迭代的收敛性进行了实验,证明了该剪枝行为的确收敛于目标搜索空间的简化结构网络的一个局部最优解。
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