Eine Lösung zur Optimierung der Einsatzleistung von multimodalen Android-Modellen
Bei der Ausführung multimodaler KI-Modelle auf Android-Geräten gibt es drei Hauptursachen für Leistungsengpässe: begrenzte Rechenressourcen, übermäßiger Speicherbedarf und langsame Modellinferenz. Das MNN-Framework bietet eine systematische Lösung:
- CPU-spezifische OptimierungMNN ist ein für die ARM-Architektur optimierter Befehlssatz und unterstützt NEON-Beschleunigung. Sie können die ARMv8.2-Funktion durch Hinzufügen von '-DARM82=ON' während der Kompilierung aktivieren, um die Effizienz der Matrix-Operation 20% oder mehr zu verbessern.
- Techniken zur SpeicheroptimierungMNN::BackendConfig' verwenden, um den Modus für die Wiederverwendung von Speicher einzustellen. Es wird empfohlen, ihn als 'MemoryMode::MEMORY_BUFFER' zu konfigurieren, um die dynamische Speicherzuweisung zu reduzieren.
- Programm zur ModellquantifizierungFP16- oder INT8-Quantisierung mit dem von MNN bereitgestellten Tool 'quantized.out', was in typischen Szenarien zu einer 4-fachen Reduzierung der Modellgröße und einer 3-fachen Steigerung der Inferenzgeschwindigkeit führt
- Optimierung mit mehreren ThreadsMNN_GPU' oder 'MNN_CPU' + Anzahl der Threads über 'Interpreter::setSessionMode' einstellen. Parameter, schlagen Sie 4-6 Threads vor, um Leistung und Stromverbrauch auszugleichen.
Praktische Ratschläge: Führen Sie Modellumwandlungstests mit dem Modul "MNN::Express" durch und bewerten Sie dann die Leistung unter verschiedenen Konfigurationen mit dem Tool "Benchmark".
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelMNN-LLM-Android: MNN Multimodale Sprachmodellierung für AndroidDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie können Leistungsengpässe bei der Bereitstellung multimodaler KI-Modelle auf Android-Geräten behoben werden?
