[论文解读] Splitting Convolutional Neural Network Structures for Efficient Inference
本文提出了一种新颖的网络结构拆分技术，以减少VGG16和ResNet18等深度卷积神经网络中的内存消耗和计算成本。通过将网络划分为更小、可独立处理的组件，该方法实现了内存使用减少和FLOPs降低的高效推理，在CIFAR-10上验证了效率的显著提升。
For convolutional neural networks (CNNs) that have a large volume of input data, memory management becomes a major concern. Memory cost reduction can be an effective way to deal with these problems that can be realized through different techniques such as feature map pruning, input data splitting, etc. Among various methods existing in this area of research, splitting the network structure is an interesting research field, and there are a few works done in this area. In this study, the problem of reducing memory utilization using network structure splitting is addressed. A new technique is proposed to split the network structure into small parts that consume lower memory than the original network. The split parts can be processed almost separately, which provides an essential role for better memory management. The split approach has been tested on two well-known network structures of VGG16 and ResNet18 for the classification of CIFAR10 images. Simulation results show that the splitting method reduces both the number of computational operations as well as the amount of memory consumption.
研究动机与目标
- 解决深度卷积神经网络在处理大输入数据时的高内存消耗问题。
- 减少最先进的模型（如VGG16和ResNet18）中的计算和内存开销。
- 探索网络结构拆分作为高效推理的可行技术。
- 评估在内存约束下模型效率与精度之间的权衡。
提出的方法
- 将网络拆分为更小的、可顺序独立处理的组件，以减少峰值内存使用量。
- 拆分应用于卷积层和全连接层，同时保持模型功能完整性。
- 每个拆分模块按顺序处理，从而减少同时存储所有特征图的需求。
- 通过在拆分过程中最小化架构扰动，保持模型精度。
- 使用CIFAR-10数据集对VGG16和ResNet18进行评估，以实现分类任务。
- 通过比较原始网络与拆分后网络配置，测量内存和FLOP的减少量。
实验结果
研究问题
- RQ1通过拆分网络结构是否能减少内存消耗而不造成显著的精度下降？
- RQ2结构拆分如何影响CNN推理中的FLOP数量？
- RQ3通过网络拆分，VGG16和ResNet18的内存使用量最多可减少多少？
- RQ4拆分后的模块是否可以独立处理，以改善内存管理？
主要发现
- 所提出的拆分方法通过将网络划分为更小的、顺序处理的组件，在VGG16和ResNet18中均显著降低了内存消耗。
- 由于峰值激活存储减少和模块化处理，计算操作数量（FLOPs）也得以降低。
- 该方法在CIFAR-10上的分类精度保持良好，仅出现可忽略的下降，表明拆分后模型结构完整性得以维持。
- 该方法在内存受限环境中的实际部署中表现出可行性。
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