arXiv · 13.07.2026 ·Машинное обучение

HiFi-LLP: новый метод предсказания задержки нейросетей для оптимизации под железо

Исследователи представили HiFi-LLP — высокоточный и экономичный метод прогнозирования задержки нейронных сетей при их развертывании на периферийных устройствах. Решение позволяет значительно ускорить поиск оптимальных архитектур (HW-NAS), заменяя ресурсоемкие прямые измерения на аппаратном обеспечении быстрой оценкой с высокой степенью достоверности, что критически важно для эффективной оптимизации моделей под конкретное «железо».

Традиционные методы оптимизации нейросетей, такие как поиск архитектур с учетом аппаратных ограничений, требуют постоянного тестирования моделей на целевых устройствах. Этот процесс создает «бутылочное горлышко» из-за длительности замеров задержки, особенно при масштабировании поиска. HiFi-LLP решает эту проблему, предлагая прокси-модель, которая не только предсказывает время выполнения, но и оценивает уверенность в своем прогнозе.

Использование таких предсказателей позволяет разработчикам отсеивать неэффективные архитектуры на ранних этапах проектирования. Внедрение метода в пайплайны автоматизированного поиска архитектур сокращает время поиска и снижает требования к вычислительным мощностям, необходимым для подготовки моделей к работе на edge-девайсах.

Ключевые факты

Метод HiFi-LLP предназначен для ускорения HW-NAS (Hardware-aware Neural Architecture Search) за счет замены реальных замеров на предсказания.
Система обеспечивает высокую точность оценки задержки при минимальных вычислительных затратах по сравнению с прямым профилированием.
Внедрение предсказателей с оценкой уверенности позволяет повысить надежность выбора архитектур для различных типов аппаратных ускорителей.
Технология ориентирована на оптимизацию глубоких нейронных сетей для работы на устройствах с ограниченными ресурсами (edge devices).

Источник: arXiv

Обсудить с ИИ

Похожие материалы

Hacker News · Машинное обучение Автоматизация проектирования нейросетей для граничных вычислений Разработчики представили подход к автоматизированному поиску архитектур нейронных сетей (NAS), оптимизированный для работы на устройствах с ограниченными вычислительными ресурсами. Технология позволяет автоматически подбирать структуру модели так, чтобы она сохраняла высокую точность при минимальных требованиях к оперативной памяти и энергопотреблению. Это решает проблему переноса тяжелых моделей на оборудование уровня Edge AI, где использование стандартных архитектур часто невозможно из-за жестких ограничений по железу. arXiv · Машинное обучение SSH-Net: нейросетевой подход к прогнозированию отказов оборудования Исследователи представили архитектуру SSH-Net, предназначенную для прогнозирования распределения времени до отказа систем в условиях конкурирующих рисков. Метод адаптирован для сложных инженерных сценариев, где на работоспособность оборудования одновременно влияют несколько независимых факторов, что затрудняет классическое моделирование событий. arXiv · Машинное обучение Новый метод поиска архитектур нейросетей на потребительском железе Исследователи представили фреймворк для автоматизированного поиска архитектур нейросетей (NAS), который значительно снижает требования к вычислительным ресурсам. Метод объединяет авторегрессионные трансформеры с алгоритмами роевого интеллекта, позволяя проектировать эффективные модели на обычном потребительском оборудовании. Это решение делает процесс разработки архитектур доступным для широкого круга специалистов, исключая необходимость в тысячах GPU-дней для обучения. arXiv · Машинное обучение HiReLC: иерархическое обучение с подкреплением для сжатия нейросетей Исследователи представили HiReLC — фреймворк для автоматизированной оптимизации глубоких нейронных сетей, объединяющий квантование и структурную обрезку (pruning). Система использует иерархическое обучение с подкреплением, разделяя задачу на уровни абстракции. Это позволяет эффективно подбирать конфигурации битности и параметры прореживания для каждого блока сети, минимизируя потери точности при значительном сокращении вычислительных затрат. Hacker News · Машинное обучение Новый математический подход снижает требования к «железу» для ИИ Исследователи предложили новый математический метод оптимизации вычислений, который позволяет значительно снизить нагрузку на аппаратное обеспечение при работе с нейросетями. Замена стандартных операций с плавающей запятой на альтернативные вычисления позволяет сократить потребление ресурсов GPU без потери точности моделей, что открывает путь к более эффективному инференсу на менее мощном оборудовании. arXiv · Машинное обучение Оптимизация гиперпараметров в физически информированных нейросетях Исследователи представили новый подход к обучению физически информированных нейронных сетей (PINNs), предназначенных для решения дифференциальных уравнений в частных производных. Основная сложность таких моделей заключается в нестабильной сходимости и высокой чувствительности к выбору гиперпараметров, что вызвано невыпуклой структурой функции потерь, включающей множество физических ограничений. arXiv · Исследования и наука Оптимизация глубины нейросетей через теорию оптимального управления Исследователи предложили новый метод адаптации архитектуры нейронных сетей, основанный на теории оптимального управления. Рассматривая процесс обучения как задачу управления в непрерывном времени, авторы разработали систему апостериорной оценки ошибок. Это позволяет математически точно распределять вычислительную нагрузку по слоям и динамически изменять глубину модели в процессе обучения, повышая эффективность аппроксимации данных. Hacker News · Исследования и наука Next-Latent Prediction: новый подход к обучению компактных моделей мира Исследователи представили метод Next-Latent Prediction (NLP), который меняет подход к обучению трансформеров для моделирования динамических сред. В отличие от традиционных моделей, предсказывающих будущие токены в пространстве пикселей или дискретных состояний, этот метод фокусируется на прогнозировании скрытых представлений (латентных векторов). Такой подход позволяет модели сжимать информацию о визуальных и физических процессах, отсекая избыточные детали и концентрируясь на ключевых закономерностях среды. Hacker News · Исследования и наука Метод Inner Forward Pass: новый подход к обучению нейросетей Исследователи представили концепцию Inner Forward Pass — метод, позволяющий оптимизировать процесс обучения нейронных сетей через модификацию внутреннего прохода данных. Технология направлена на повышение эффективности градиентного спуска и ускорение сходимости моделей, предлагая альтернативу классическому обратному распространению ошибки (backpropagation) за счет более глубокой интеграции вычислительных операций внутри каждого слоя архитектуры. Hacker News · Инференс и железо Аналоговые вычисления для ИИ: снижение энергопотребления в 1000 раз Исследователи представили архитектуру аналоговых вычислений, способную радикально снизить энергозатраты при выполнении операций машинного обучения. Отказ от использования аналого-цифровых преобразователей (АЦП) позволяет достичь эффективности, превышающей показатели современных цифровых ускорителей в 1000 раз. Технология открывает путь к созданию сверхэкономичных систем для инференса нейросетей непосредственно на периферийных устройствах.

← Все материалы