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面向存算一体芯片的模拟计算阵列中存算一体芯片在AI推理中的工程化部署与运维实践.docx

资料介绍

面向存算一体芯片的模拟计算阵列中存算一体芯片在AI推理中的工程化部署与运维实践

——从模型部署到在线监控的存算一体芯片工程化

引言

存算一体芯片在AI推理中的工程化部署与运维是确保芯片在实际应用中稳定运行的关键。从模型部署到在线监控,工程化实践需要覆盖模型转换、权重映射、推理执行、性能监控和故障处理等各个环节。本文系统分析面向存算一体芯片的模拟计算阵列中存算一体芯片在AI推理中的工程化部署与运维实践。

模型部署流程

模型转换

AI模型到存算一体芯片的转换流程:

1. 模型解析:解析AI模型的网络结构、权重和量化参数,支持PyTorch、TensorFlow和ONNX格式。

2. 模型优化:优化AI模型的计算图,包括算子融合、常量折叠和死代码消除。

3. 模型量化:将FP32模型量化为INT8或INT4,生成量化参数,包括缩放因子和零点。

4. 模型转换:将优化后的模型转换为存算一体芯片支持的格式,包括权重映射和指令生成。

权重映射

在存算一体芯片中,权重的映射策略:

1. 权重布局:将权重按行或列映射到存算一体阵列,优化数据布局,减少数据搬运。

2. 权重分片:将大模型的权重分片到多个存算一体阵列,在阵列之间并行计算。

3. 权重缓存:在存算一体芯片中缓存权重,减少权重的重复加载。


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