Optimiza PyTorch en AMOS-9100 y VAB-5000 para Edge AI
PyTorch es un framework de IA muy popular en investigación, pero su despliegue en dispositivos Edge AI presenta desafíos. Este artículo muestra cómo optimizar modelos PyTorch en AMOS-9100 y VAB-5000, dos potentes soluciones de VIA para la IA en el borde. Descubre cómo llevar tus modelos del laboratorio a la aplicación real.
Frameworks Clave para la Optimización en Edge AI
Aunque PyTorch domina en investigación por su flexibilidad, TensorFlow es el preferido en producción por su robustez. Para unir ambos mundos, usamos herramientas de conversión. ONNX (Open Neural Network Exchange) permite exportar modelos de PyTorch. Una vez en formato ONNX, podemos usar frameworks específicos para optimizar el rendimiento en hardware dedicado.
- Para el AMOS-9100, basado en NVIDIA Jetson, utilizamos TensorRT. Este framework de NVIDIA acelera la inferencia y reduce el consumo de memoria, usando formatos de baja precisión como FP16 e INT8.
- Para el VAB-5000, con su SoC MediaTek Genio 700, el camino es diferente. El modelo ONNX se convierte a TensorFlow Lite y, finalmente, a un modelo DLA optimizado usando el MediaTek NeuroPilot SDK.
Optimización de PyTorch en AMOS-9100 con TensorRT
Para demostrar el proceso, utilizamos el modelo de segmentación de imágenes FCN-resnet50. El flujo de trabajo es claro: exportamos el modelo pre-entrenado de PyTorch a formato ONNX. Luego, convertimos el archivo ONNX en un motor optimizado para TensorRT. Este proceso, aunque complejo, ofrece resultados impresionantes.
La comparación de rendimiento es reveladora. Mientras que PyTorch por sí solo ofrece un buen rendimiento, la optimización con TensorRT en modo FP16 duplica la velocidad. El AMOS-9100 puede ejecutar el modelo FCN-resnet50 a 20 FPS. Esto lo hace ideal para aplicaciones de IA en tiempo real, como cámaras de vigilancia inteligentes o control de robots.
Optimización de PyTorch en VAB-5000 con MediaTek NeuroPilot
En el caso del VAB-5000, el proceso implica más pasos: PyTorch -> ONNX -> TensorFlow Lite -> DLA. Usando el “Neuron Runtime Helper” de VIA, ejecutamos el modelo DLA final, que aprovecha la CPU, GPU y APU del SoC MediaTek Genio 700.
El resultado es un rendimiento de 8 FPS para el modelo FCN-resnet50. Aunque más lento que el AMOS-9100, es una velocidad excelente para un dispositivo de bajo consumo. El VAB-5000 es perfecto para aplicaciones que toleran cierta latencia, como equipos de inspección visual o control de acceso.
Conclusión: Potencia tus Proyectos con PyTorch, AMOS-9100 y VAB-5000
Hemos demostrado que es posible ejecutar modelos complejos de PyTorch en AMOS-9100 y VAB-5000 con un rendimiento excelente. El AMOS-9100 brilla en tareas de inferencia en tiempo real, mientras que el VAB-5000 es una opción fantástica para soluciones de bajo consumo.
Esto abre un mundo de posibilidades para crear aplicaciones de IA más avanzadas. Te animamos a explorar estos dispositivos para tu próximo proyecto de Edge AI. ¿Necesitas más información? Haz clic en el siguiente enlace.
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