边缘计算中轻量化人工智能算法优化方法研究

摘要

随着物联网与5G技术的快速发展，边缘计算因其低延迟、高带宽及数据本地化处理等优势，逐渐成为人工智能模型部署的重要计算架构。然而，传统深度学习模型在参数规模和计算复杂度上存在显著瓶颈，难以直接适应资源受限的边缘设备。本文围绕边缘计算环境下的轻量化人工智能算法优化展开研究，首先，分析了模型压缩、网络剪枝、参数量化、知识蒸馏等轻量化方法在边缘设备上的适用性与局限性；其次，构建了融合剪枝与量化的混合优化策略，并在典型边缘计算平台上进行了部署实验；最后，通过延迟、吞吐量、能耗及推理精度等指标对优化前后的模型性能进行对比分析。实验结果表明，该优化策略在保持精度下降不超过2%的前提下，将模型推理延迟降低约35%,功耗降低约22%,显著提升了轻量化算法在边缘计算环境下的综合性能。本研究为资源受限场景下人工智能模型的高效部署提供了参考。

关键词

边缘计算 / 轻量化人工智能算法 / 模型优化 / 性能分析