En el actual entorno de la informática y la inteligencia artificial, la necesidad de optimización de modelos para la inferencia en tiempo real se vuelve cada vez más apremiante. En este sentido, el framework de Cuantificación y Poda Híbrida (HQP, por sus siglas en inglés) introduce una metodología integrada que busca acelerar los modelos de forma sinérgica, manteniendo altas garantías de calidad.
Este enfoque se vuelve especialmente relevante en entornos distribuidos en la nube y en el borde, donde las restricciones de latencia y energía son fundamentales. La utilización de un algoritmo de poda estructural que considera la sensibilidad de los pesos de forma dinámica, derivada de una eficiente aproximación de la Matriz de Información de Fisher (FIM), guía la eliminación iterativa de filtros redundantes. Esta poda condicional asegura que la precisión del modelo se mantenga por encima de un umbral preestablecido antes de proceder a la cuantificación de 8 bits después del entrenamiento.
La coordinación rigurosa entre la poda y la cuantificación es esencial para garantizar que la estructura resultante del modelo sea altamente robusta ante errores de cuantificación y optimizaciones de kernel específicas de hardware. La evaluación exhaustiva en plataformas NVIDIA Jetson heterogéneas, utilizando arquitecturas eficientes como MobileNetV3 y ResNet-18, muestra que el framework HQP logra un aumento de rendimiento máximo de 3.12 veces en la velocidad de inferencia y una reducción del tamaño del modelo del 55%, manteniendo la caída de precisión por debajo del 1.5%.
Además, el análisis comparativo contra técnicas convencionales de compresión de objetivo único valida al framework HQP como una solución superior y agnóstica al hardware para implementar inteligencia artificial de ultra baja latencia en infraestructuras de borde con recursos limitados.
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