Después de más de dos años trabajando en habilitar casos de uso para aceleradores de IA en el edge, comparto aquí una reflexión sobre el rendimiento del sistema y por qué va mucho más allá del modelo
Los usuarios finales se preocupan por el rendimiento end to end que incluye latencia, consumo de energía y throughput en ese orden; cuando hablamos de aplicaciones a medida y software a medida estos factores definen la experiencia real
El rendimiento end to end supera con creces el rendimiento del modelo puro porque incluye sobrecargas que no suelen aparecer en benchmarks: carga de datos desde DRAM a memorias on chip, transferencias entre CPU y aceleradores por bus como PCIe, copias entre espacio de usuario y kernel, comunicaciones entre procesos e interrupciones al CPU que ejecuta el sistema operativo y pre y postprocesos específicos de la aplicación como tokenización o conversiones YUV2RGB
Las aplicaciones de IA en el edge difieren del software tradicional en varios puntos clave: existe una fase de carga del modelo y el tamaño del modelo suele ser grande; una vez cargado, el modelo se reutiliza en inferencias sucesivas; las inferencias pueden consumir y producir blobs de datos grandes; y normalmente la inferencia no es la etapa final del flujo salvo excepciones como algunos grandes modelos de lenguaje
En muchos proyectos más del 60 al 80 por ciento de la latencia end to end proviene de las capas de software por encima de la inferencia del modelo y en casos extremos supera el 90 por ciento. Imaginemos una imagen de alta resolución capturada por una cámara embebida que debe ser troceada, enviada y recibida por PCIe mientras Android la controla y la GPU realiza postprocesado: el coste software domina
Un reto adicional es la gestión de proyectos y la política organizacional; un caso de uso completo suele implicar múltiples subsistemas gestionados por equipos distintos y bajo diferentes direcciones. Convencer a todos de que el rendimiento end to end es una prioridad es a menudo el primer y más difícil paso. Después vienen tareas de definición de métricas, presupuestos, modelado e integración para llegar a optimizaciones reales
Para entender y mejorar el rendimiento es esencial adoptar una vista de sistema. Hay que alejarse del sesgo de pertenencia a hardware o software y analizar componentes como un conjunto. Involucrar expertos de dominios distintos aporta visiones complementarias que suelen descubrir cuellos de botella inesperados
Mi arma favorita para avanzar frente a disputas y suposiciones es la toma de decisiones basada en datos. Con métricas reales es mucho más sencillo priorizar y acordar cambios. Para ello hacen falta una definición clara de métricas finales como latencia, throughput y consumo, y un sistema de modelado o un prototipo con sus compromisos y herramientas de perfilado integradas
En la práctica de perfilado y optimización conviene distinguir entre latencia, throughput y potencia
Latencia: medir es sencillo pero hay que medir en todos los estadios de la pila. Contadores de ciclo y tiempos de pared ayudan, pero hay que tener en cuenta que la propia medición puede añadir latencia si se usan interfaces lentas para informar estados. Guardar datos intermedios en memoria y volcarlos con periodicidad reduce ese impacto. Desactivar DVFS y modos de suspensión para desarrollo temprano ayuda a obtener medidas estables. Cuando participan varios CPUs hay que sincronizar tiempos y considerar la resolución del timer; por ejemplo una IPC a Linux puede tardar en torno a 200 microsegundos y una transferencia de 1 MiB por PCIe 4.0 single-lane puede necesitar 600 a 700 microsegundos
Para optimizar latencia conviene optimizar algoritmos y aprovechar aceleraciones con procesadores vectoriales, minimizar copias de memoria eliminando copias inútiles, reducir overheads de IPC reagrupando particiones funcionales cuando sea posible y considerando la carga en cada procesador, usar caching más allá del caché CPU por ejemplo mantener pesos de modelos frecuentes en memoria de GPU y paralelizar donde sea útil ejecutando partes del modelo en distintos motores con sincronización
Throughput: se mide desde la perspectiva del usuario final como frames por segundo u operaciones por segundo. Mejorar latencia suele mejorar throughput, pero además se logra paralelizando transferencias y cómputo para solapar etapas, y gestionando cambios de contexto con políticas de calidad de servicio que permitan suspender y restaurar tareas de baja prioridad sin degradar las de alta prioridad
Potencia: hay que considerar tres ángulos distintos, corriente pico, TDP y energía total. Corriente pico define requisitos de PMIC, TDP condiciona disipación y diseño térmico y energía total impacta la capacidad de batería. En dispositivos edge alimentados por batería los tres importan
La palanca más efectiva para reducir consumo es bajar la tensión de alimentación, lo que explica la presión por procesos semiconductores más avanzados y por elegir voltajes nominales más bajos a costa de frecuencia máxima. Para reducir corriente pico se puede bajar frecuencia, escalonar tareas en lugar de ejecutar en paralelo o usar DVFS. Para reducir TDP hay que planificar cortes de dominios de potencia en tiempos de minutos y para reducir energía total conviene algoritmos de bajo consumo, sustituir cómputo general por aceleradores especializados y minimizar accesos a memoria externa usando memoria on chip y caches
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