【系列08】端侧AI：构建与部署高效的本地化AI模型 第7章：架构设计与高效算子

第7章：架构设计与高效算子

要将AI模型成功部署到端侧，除了对现有模型进行压缩和优化，更根本的方法是在设计之初就考虑其在资源受限环境下的运行效率。本章将深入探讨如何设计高效的网络架构，以及如何理解并优化常用的核心算子。

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高效网络架构设计

传统的网络架构如VGG、ResNet等，虽然在性能上表现出色，但其庞大的参数量和计算量并不适合端侧部署。因此，研究人员设计了一系列轻量级、高效的网络架构，它们在保证性能的同时，极大地减少了计算开销。

• MobileNet：MobileNet系列模型的核心思想是使用**深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）**来替代传统的标准卷积。一个标准卷积操作同时在通道和空间维度上进行滤波，计算量巨大。而深度可分离卷积将其分解为两个更简单的步骤：

  1. 逐通道卷积（Depthwise Convolution）：只在每个输入通道上进行卷积，不改变通道数。

  2. 逐点卷积（Pointwise Convolution）：使用1×1卷积来组合所有通道的输出。

     这种分解极大地减少了计算量和参数数量，使得MobileNet系列成为移动和端侧设备的首选。

• ShuffleNet：ShuffleNet系列模型的设计灵感来自于通道混洗（Channel Shuffle）。其核心创新在于：