本技术介绍了一种异构架构下的卷积神经网络推理优化系统与策略,属于网络推理加速技术领域。该系统和方法包括在卷积神经网络任务调度阶段,获取任务调度信息,并据此优化推理过程。
背景技术
基于异构架构的卷积神经网络(CNN)推理加速是指通过利用不同类型的硬件设备,如CPU、GPU、FPGA或专用AI加速器等协同工作,以提高CNN模型在推理阶段的运行效率。卷积神经网络在处理图像、视频等高维度数据时,通常涉及大量的矩阵乘法和卷积操作,这些操作计算密集且耗时。异构架构通过将不同计算任务分配到最合适的硬件上运行,例如将并行计算能力强的部分分配给GPU,将低延迟操作分配给FPGA等,从而大幅提升模型的推理速度。此外,利用这些硬件设备的并行性和优化算法,可以降低推理时的功耗和延迟,满足实时或近实时的应用需求。
在实际应用中,异构架构推理加速的核心思想是充分利用各类硬件的特性和优势,设计高效的任务调度和资源分配策略。CNN推理阶段往往在资源有限的嵌入式设备或云端服务中进行,因此,异构架构可以通过合理的工作负载分配来最大化计算资源的利用率。现代的AI推理加速平台通常包含高度优化的软件栈,支持自动将卷积层、全连接层等不同网络组件映射到最合适的硬件上。这种加速方法不仅能够提升处理性能,还能在保持精度的同时减少推理时间,从而满足对响应速度要求较高的AI应用场景,如自动驾驶、实时监控、智能家居等。
现有技术存在以下不足:
基于异构架构的卷积神经网络(CNN)推理加速在实时监控中起着关键作用,显著提升了视频处理和图像识别的效率,确保系统能够快速响应并作出准确决策。然而,CNN推理高度依赖于任务的高效调度,不同硬件设备需要协调同步完成计算任务。如果任务调度出现异常且系统未能及时发现,可能引发一系列严重后果,尤其在实时监控场景下,直接影响系统的可靠性、效率和决策的准确性。
特别是在多个硬件设备之间需要协调同步的情况下,任务调度异常可能导致计算过程中出现死锁或资源竞争问题。如果某些任务因等待其他设备完成同步而陷入无限等待状态,整个推理过程可能被卡住,无法继续执行。这不仅会导致推理延迟,还可能引发系统崩溃或宕机。在高负载、高并发的实时监控场景中,一旦系统崩溃,监控数据将无法处理,导致系统失去监控功能,甚至严重时整个系统可能瘫痪,带来重大的安全隐患。
在所述背景技术部分公开的上述信息仅用于加强对本公开的背景的理解,因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
实现思路