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      達摩院創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)輕量化方法,助力小蠻驢無人車以1/3算力實現(xiàn)工控機級智能

      2021-07-26 11:47:49來源:TechWeb.com.cn 關(guān)鍵詞:無人車自動駕駛閱讀量:23738

      導(dǎo)讀:7月21日消息,達摩院自動駕駛實驗室提出一種高性能網(wǎng)絡(luò)輕量化方法“動態(tài)寬度可變網(wǎng)絡(luò)”,解決了以往算法硬件效率低下的問題。
        7月21日消息,達摩院自動駕駛實驗室提出一種高性能網(wǎng)絡(luò)輕量化方法“動態(tài)寬度可變網(wǎng)絡(luò)”,解決了以往算法硬件效率低下的問題,在ImageNet數(shù)據(jù)集上達成2到4倍的理論加速和1.62倍實際加速,以較高5.9%的精度優(yōu)勢超越業(yè)界較優(yōu)方法。該模型將應(yīng)用于達摩院的“小蠻驢”無人車,也適用于各類有模型輕量化需求的嵌入式設(shè)備。
       
        深度學(xué)習(xí)雖好,但很難部署到嵌入式設(shè)備上。深度學(xué)習(xí)模型對硬件的算力和內(nèi)存有很高要求,而嵌入式設(shè)備往往算力有限,因此,模型輕量化是業(yè)界重要的應(yīng)用研究內(nèi)容。
       
        以達摩院研發(fā)的L4級無人車小蠻驢為例,早期demo階段的無人車使用工控機執(zhí)行所有的自動駕駛計算任務(wù),2020年正式發(fā)布的小蠻驢則改用達摩院自研的高性能、低功耗、低成本嵌入式異構(gòu)計算單元,后者需以1/3算力實現(xiàn)工控機級別的智能水平。為此,達摩院持續(xù)進行軟硬件協(xié)同優(yōu)化設(shè)計,包括探索模型輕量化方法。
       
        神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)剪枝(pruning)是模型輕量化方法之一,它能減少網(wǎng)絡(luò)參數(shù)、降低存儲要求、提高計算速度。但既有算法存在瓶頸問題,算法模型與硬件計算不兼容,理論分析與實際加速之間存在很大差距,需要犧牲相當(dāng)?shù)挠嬎憔群蜁r延,這在自動駕駛應(yīng)用中是不可接受的。
       
        達摩院自動駕駛團隊提出了“動態(tài)寬度可變網(wǎng)絡(luò)”(Dynamic Slimmable Network,DS-Net)算法,在測試時,根據(jù)不同輸入,預(yù)測性地調(diào)整網(wǎng)絡(luò)濾波器數(shù)量,既不影響計算精度,還解決了以往算法中硬件效率低下和計算浪費的問題。
       
        濾波器是圖像處理任務(wù)中的概念,主要作用是提取對象特征作為圖像識別的特征模式。主流算法通常會激活所有濾波器,較大限度壓榨硬件算力。達摩院模型把剪枝視作動態(tài)過程,根據(jù)計算任務(wù)動態(tài)調(diào)整濾波器的激活數(shù)量。比如,無人車在行駛中感知到行人、汽車等簡單場景,只需easy模式;如果遇到“一輛卡車拖著一棵大樹”的復(fù)雜場景,則啟用hard模式,激活更多濾波器。
       
        在ImageNet上,對于ResNet和MobileNet,該方法達成了2到4倍的理論加速和1.62倍的實際加速,超越現(xiàn)有的剪枝、網(wǎng)絡(luò)搜索和動態(tài)網(wǎng)絡(luò)壓縮方法,并以較高5.9%的精度優(yōu)勢超越了SOTA(state-of-the-art)方法Universally Slimmable Network。
       
        達摩院自動駕駛實驗室工程師王兵介紹,該方法目前正在適配小蠻驢無人車。由于并非針對特定的硬件設(shè)計,算法通用性高,適用于各類有模型輕量化需求的嵌入式設(shè)備。
       
        據(jù)悉,小蠻驢無人車現(xiàn)已量產(chǎn)投用,未來一年預(yù)計將有1000輛車進入全國的高校和社區(qū),開展末端配送服務(wù)。
       
        (原標(biāo)題:達摩院創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)輕量化方法,助力小蠻驢無人車以1/3算力實現(xiàn)工控機級智能)
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