Optimizacija operatora zahteva učešće umjetne inteligencije

Optimizacija operatora je tehnika koja se koristi u primjeni veštačke inteligencije, posebno uključivanju dubokih neuronskih mreža (DNN). Slično kao automobili, AI platforme se neprestano menjaju kako bi zadovoljile zahteve savremenih programa. Optimizacija operatora je jedan od tih napredaka koji ima za cilj da olakša i ubrza izvršavanje DNN modela.

U suštini, optimizacija operatora je proces kombinovanja dva ili više uzastopnih operatora u jedan operator. Na taj način, smanjuju se troškovi povezani sa čitanjem i upisom memorije, što rezultira manjim brojem takta posvećenih programskim operacijama i efikasnijim programskim binarnim kodom. Ova tehnika optimizacije može značajno poboljšati performanse AI programa.

Primer optimizacije operatora može se videti na dijagramu koji je obezbedio NVIDIA TensorRT Optimizer. Originalna mreža, poznata kao GoogLeNet Inception modul, imala je 20 slojeva. Međutim, nakon optimizacije operatora, broj slojeva se smanjio na samo 5. Optimizacija je podrazumevala kombinovanje operatora kao što su ReLU aktivacija, dodavanje pristrasnosti i konvolutivni slojevi. Ovo je rezultiralo poboljšanom efikasnošću i performansama.

Iako je obično korisno kombinovati operatore, postoje situacije i ograničenja koja treba uzeti u obzir. Nije uvek izvodljivo ili neophodno kombinovati sve operatore. Mogućnost kombinovanja operatora zavisi od konkretne situacije i ciljne hardverske platforme. Međutim, optimizacija operatora ostaje ključna tehnika optimizacije u DNN kompajlerima i okvirima za izvršavanje zbog svoje univerzalnosti.

Ukratko, optimizacija operatora je tehnika koja se koristi za optimizaciju AI programa smanjenjem čitanja i pisanja memorije i poboljšanje efikasnosti. Kombinacijom uzastopnih operatora u jedan operator mogu se postići poboljšanja performansi. Iako optimizacija operatora ima svoja ograničenja, široko se koristi u industriji veštačke inteligencije radi poboljšanja izvršavanja DNN modela.