专用模型崛起时代：嵌入式系统中高效人工智能的新范式

《IEEE Embedded Systems Letters》：The Upcoming Era of Specialized Models

本期推荐：针对大模型(LLM)规模膨胀带来的性能瓶颈与高推理成本问题，研究人员聚焦于专家混合模型(MoE)架构与小型语言模型(SLM)的部署。研究结果表明，采用专用模型可在嵌入式系统等资源受限环境中实现更高效、更可靠的AI应用，标志着AI发展重心从规模扩展转向实用化部署。

　　

近年来，人工智能（AI）以前所未有的速度重塑着我们的生活，从信息检索到代码生成，从文档起草到艺术创作，以往只存在于科幻小说中的能力已成为日常现实。这一变革的巨大推力，很大程度上源于大型语言模型（LLM）的迅猛发展。模型的规模以指数级增长，每一代新模型都伴随着更多的参数、更强的少量样本学习（few-shot learning）能力和更广泛的泛化性。训练所需的计算量攀升至数百GPU年（GPU-years），推理成本也水涨船高。曾几何时，性能的显著提升似乎证明了这种“大力出奇迹”路线的正确性。

然而，过去一年的发展表明，情况正在发生变化。模型的性能提升不再与模型规模和训练时间的增加成正比。换句话说，更大的模型并未带来相应比例的性能飞跃。这一现象在ChatGPT 5.0等最先进（state-of-the-art）LLM的发布过程中尤为突出，标志着“规模至上”的黄金时代已接近尾声。

面对这一瓶颈，产业界和学术界开始寻求新的出路。与其继续堆砌庞然大物般的单一模型，领先的模型开始转向专家混合模型（Mixture-of-Experts, MoE）架构。在这种设计下，庞大的系统由许多更小、更专注的专家模型（ specialist models）组成，在推理（inference）过程中，仅激活一小部分参数。例如，GPT-5便遵循了这一哲学，在保持能力广度的同时，显著提高了推理效率。开源领域如NVIDIA的Nemotron系列模型，也体现了向专用子模型（submodels）发展的趋势。

这一趋势预示着小型专家模型，即小型语言模型（SLM）的崛起。庞大的单一模型（monolithic models）对于特定领域和资源受限的应用场景显得越来越不合时宜，而SLM则往往是更合适的选择。例如，在数学应用领域，Orca-Math、MetaMath、WizardMath等参数量仅为70亿（7B）的模型，其表现已经匹配甚至超越了拥有超过1750亿（175B）参数的GPT-3.5。同样，在医疗影像工作流中，一个专门针对放射学报告和术语训练的小模型，其表现可能优于缺乏领域专业知识或容易产生幻觉（hallucinate）的大型通用模型。

因此，我们可以预期，一场向SLM广泛部署的转变将在医疗保健、汽车、工业运营、管理和人力资源等诸多领域发生。与过去几年LLM能力飞速迭代、导致系统集成努力总是落后于新版本发布的状况不同，当前LLM进展的稳定化使得将SLM可靠地嵌入（embed）到真实工作流程中成为可能。

这一转变为嵌入式系统（embedded systems）研究者带来了激动人心的机遇，同时也提出了严峻挑战。我们需要开发高效训练SLM的新方法，研究如何使它们与更大的LLM协同工作，为安全关键（safety-critical）部署设置防护栏（guardrails），探索降低数据需求的技术，以及设计在嵌入式设备上实现资源高效执行（resource-efficient execution）的方案。这些问题正是嵌入式系统研究的核心所在。

未来的十年将由现实世界的人工智能部署所定义，这从根本上意味着，并非无视AI的崛起，而恰恰是因为AI的崛起，我们将回归嵌入式系统的根本。本期《IEEE Embedded Systems Letters》收录的论文，已经展示了学术界在推动嵌入式平台高效和领域专用AI方面的进展。亮点包括轻量级机器学习加速（如FPGA上的TinyML）、近似算子硬件生成器、基于FPGA的Llama2量化（quantization）技术，以及针对亚比特（sub-bit）和稀疏神经网络（sparse neural networks）的新颖设计。其他论文则关注于资源受限环境下的系统级挑战，涉及任务映射探索、数据流支持、事务性内存（transactional memory）、容错车辆架构和最坏情况执行时间（WCET）感知的资源分配。此外，还有关于可信赖和鲁棒系统设计的研究，例如面向航空航天领域的设计。

主要技术方法包括：采用专家混合模型（MoE）架构构建高效推理系统；开发针对特定领域（如数学、医疗影像）的小型语言模型（SLM）训练方法；利用硬件加速技术（如FPGA）实现模型轻量化（如量化、稀疏化）；研究在资源受限嵌入式环境中系统级优化策略（如资源分配、容错架构）。

研究结果

lightweight ML acceleration, such as TinyML on FPGAs

研究通过在现场可编程门阵列（FPGA）上部署微型机器学习（TinyML）框架，实现了嵌入式设备上的高效模型推理。结论表明，这种硬件与算法的协同设计能显著降低功耗和延迟，为边缘计算提供了可行的加速方案。

approximate operator hardware generators

研究人员开发了近似算子硬件生成器，通过有选择地容忍可控的计算误差来换取硬件资源（如面积、功耗）的大幅节约。该技术生成了适用于特定SLM算子的高效硬件IP核，证明了在保持应用层面性能的同时实现极致优化的可能性。

FPGA-based quantization for Llama2

针对Llama2模型，研究提出了基于FPGA的量化（quantization）工作流，将高精度模型参数转换为低比特表示。结果表明，该方法能有效压缩模型体积，并利用FPGA的并行性实现加速，使得大型模型在资源有限的嵌入式平台上部署成为可能。

novel designs for sub-bit and sparse neural networks

在神经网络结构创新方面，研究探索了亚比特（sub-bit）权重表示和稀疏神经网络（sparse neural networks）设计。这些极端压缩技术极大地减少了模型对存储和计算资源的需求，为在极致约束条件下部署AI模型开辟了新路径。

system-level challenges in constrained environments

针对受限环境中的系统级挑战，研究涵盖了任务映射探索、数据流支持、事务性内存（transactional memory）、容错车辆架构和WCET感知资源分配等多个方面。这些研究为解决SLM在复杂嵌入式系统中稳定、可靠运行的实际问题提供了理论基础和工程实践参考。

trustworthy and robust system design for aerospace

以航空航天为应用背景，研究聚焦于可信赖和鲁棒的系统设计。通过引入特定的安全机制和验证流程，确保了SLM在安全关键场景下的行为可预测性和可靠性，为高价值资产的智能化运维提供了保障。

结论与讨论

研究表明，单纯依靠增加参数规模来提升模型性能的道路已接近尽头。未来人工智能，特别是在嵌入式领域的发展，将更加侧重于专用性、高效性和实用性。专家混合模型（MoE）架构和小型语言模型（SLM）代表了这一范式转移的核心方向。通过将大型复杂任务分解为由多个小型专家模型协同完成，可以显著提高推理效率，降低资源消耗。

讨论部分强调，这一转变将人工智能的研究重心重新拉回了嵌入式系统所擅长的领域：如何在有限的资源下，实现最大化的性能、可靠性和能效。这意味着，嵌入式系统社区需要主导开发一系列新技术，包括但不限于SLM的高效训练、与大型LLM的协同、安全关键部署的保障、数据需求的最小化以及在嵌入式设备上的资源高效执行。本期期刊所展示的轻量级加速、硬件近似计算、模型量化、稀疏化设计以及系统级优化等成果，正是对这一趋势的积极响应。

总之，人工智能的下一个十年将是“落地”的十年，其成功与否将极大地依赖于能否被有效地嵌入到物理世界的各种设备和系统中。这不仅是技术发展的必然，也是产业需求的驱动。嵌入式系统研究将在确保AI变得实用、高效和可信赖的过程中，扮演至关重要的角色。