GPU延迟感知自动CNN通道修剪：提升推理效率的关键策略

本文主要探讨了GPU运行时分析在提高深度学习模型尤其是卷积神经网络（CNN）推理效率中的关键作用。作者针对现有CNN通道修剪方法存在的问题，提出了一个名为延迟感知自动通道修剪（LACP）的新策略。传统的通道修剪方法通常依赖于经验法则，通过减少模型的浮点运算（FLOPs）和参数数量来评估剪枝的质量，但往往忽视了推理延迟这一重要因素。 文章指出，虽然FLOPs和参数是衡量模型效率的传统指标，但在GPU环境下，尤其是对于实时推理的需求，模型的推理延迟对性能至关重要。因为GPU的执行效率并非线性随通道数增加，而是存在所谓的“尾部效应”，即随着通道数增加，延迟呈现出阶梯状增长。这揭示了传统评估方法的局限性，仅依赖于计算密集度可能无法找到最优的网络结构。 为了解决这个问题，作者采用了一种进化算法，结合GPU运行时分析，对模型的搜索空间进行有效约束，专注于寻找既能保持高精度又能降低推理延迟的网络结构。这种方法能够针对特定硬件环境进行优化，减少冗余通道，从而提升模型在实际部署中的性能。 实验结果显示，LACP在图像分类任务上取得了优于当前最先进的修剪方法的成绩，能够在保持相对较小的精度损失的同时，实现显著的推理速度提升。这表明，延迟感知的自动通道修剪策略对于提高CNN在资源受限设备上的实际运行效率具有重要意义，尤其是在实时应用中，如手机和机器人等嵌入式系统。 本文的核心贡献在于提出了一种新的CNN修剪策略，它不仅关注模型的计算效率，还充分考虑了GPU运行时的实际延迟特性，从而在兼顾模型精度和推理速度方面取得了突破。这对于推动深度学习模型在嵌入式设备上的广泛应用具有重要的实践价值。