Uma solução para otimizar o desempenho da implantação de modelos multimodais do Android
Ao executar modelos de IA multimodais em dispositivos Android, os gargalos de desempenho são provenientes de três fontes principais: limitações de recursos computacionais, excesso de memória e inferência lenta de modelos:
- Otimização específica da CPUMNN: O MNN é um conjunto de instruções otimizado para a arquitetura ARM e oferece suporte à aceleração NEON. Você pode ativar o recurso ARMv8.2 adicionando '-DARM82=ON' durante a compilação para aumentar a eficiência da operação de matriz 20% ou mais.
- Técnicas de otimização de memóriaUse 'MNN::BackendConfig' para definir o modo de reutilização de memória; recomenda-se configurá-lo como 'MemoryMode::MEMORY_BUFFER' para reduzir a alocação dinâmica de memória.
- Programa de quantificação de modelosQuantificação de FP16 ou INT8 usando a ferramenta "quantized.out" fornecida pelo MNN, resultando em uma redução de 4x no tamanho do modelo e um aumento de 3x na velocidade de inferência em cenários típicos
- Otimização multi-threadedNúmero de threads: Defina "MNN_GPU" ou "MNN_CPU" + número de threads por meio do parâmetro "Interpreter::setSessionMode". sugerir de 4 a 6 threads para equilibrar o desempenho e o consumo de energia.
Conselho prático: execute testes de transformação de modelos com o módulo 'MNN::Express' e, em seguida, avalie o desempenho em diferentes configurações com a ferramenta 'benchmark'.
Essa resposta foi extraída do artigoMNN-LLM-Android: modelagem de linguagem multimodal MNN para AndroidO
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