マシンビジョンシステムに混合精度が不可欠な理由

2025 年 6 月 16 日

混合精度は、マシンビジョンタスクへのアプローチを変革します。FP32、FP16、INT8といった異なる数値形式を組み合わせることで、計算性能を最適化します。この技術により、処理速度が向上し、消費電力を大幅に削減できます。例えば、

NVIDIA は、精度を下げたフレームワークを使用することで推論速度が最大 36 倍向上したと報告しています。
GPU 全体で 1.23 倍から 1.58 倍のトレーニングスループットの増加が観測されました。
FP18.5 演算から FP30 演算に切り替えると、演算のエネルギー使用量は 32 ～ 8 分の XNUMX に減少します。

混合精度マシンビジョンシステムはリソース効率も向上させ、最小限のコード変更で大規模モデルのトレーニングを最大30%高速化します。これにより、複雑なタスクをより高いスケーラビリティと低コストで処理できるようになるため、このアプローチは現代のマシンビジョンに不可欠なものとなっています。

重要なポイント

混合精度はコンピュータを高速化する消費電力も少なく、物体の検索や画像の整理といった作業に最適です。
FP16やINT8といったよりシンプルなフォーマットを使用するとリソースを節約できます。これにより、同じマシンでより大きなモデルを実行できるようになります。
混合精度は、ハードウェアに負担をかけたり、多額の費用をかけたりすることなく、難しいタスクを処理するのに役立ちます。
モデルのトレーニングが速くなり、実行コストも削減できるため、企業にとって非常に便利です。
まずは1つのプロジェクトから始め、混合精度により速度が向上効率性。

マシンビジョンにおける混合精度の理解

混合精度とは何ですか?

混合精度とは、単一のマシンビジョンシステム内でfloat16、bfloat16、FP32などの複数の数値形式を使用することを指します。低精度のデータ型と高精度のデータ型を組み合わせることで、精度を犠牲にすることなく計算性能を最適化できます。このアプローチは特に、 AIアプリケーション大規模なデータセットと複雑なモデルでは効率的な処理が求められます。

混合精度は、速度とリソース使用量のバランスをとるのに役立ちます。例えば、float16形式とbfloat16形式はメモリ要件と消費電力を削減するため、高性能コンピューティングタスクに最適です。これらの形式は最新のGPUアーキテクチャで広くサポートされているため、マシンビジョンワークフローへのシームレスな統合が可能です。

先端: 混合精度は、精度を下げるだけではありません。最適な結果を得るために、適切なタスクに適切な精度を戦略的に使用することです。

マシンビジョンシステムにおける混合精度の仕組み

混合精度は、マシンビジョンシステムの様々なコンポーネントに異なる数値形式を割り当てることで機能します。例えば、学習時には、float16またはbfloat16形式が中間計算を処理し、FP32形式は勾配更新などの重要な演算の安定性を確保します。このように、精度の低いデータ型を選択的に使用することで、処理速度が向上し、消費電力が削減されます。

学習後の量子化により、効率はさらに向上します。ネットワークの重みと活性化を低精度形式に変換することで、モデルのパフォーマンスを損なうことなく推論速度を向上させることができます。SmoothQuantやOptimal Scaling Factor Ratio Searchなどの手法は、このプロセスを改良し、混合精度システムでも高い精度を維持できるようにします。

混合精度は、ビジョントランスフォーマー（ViT）のような複雑なモデルもサポートします。これらのモデルは、学習と実装の両方を最適化する多精度コンポーネントの恩恵を受けます。Wangらによる研究では、混合精度が特にエッジデバイスの実装において、消費電力とパフォーマンスのバランスをどのように改善するかが強調されています。

混合精度の数値形式 (FP32、FP16、INT8)

混合精度はさまざまな数値形式に依存しており、それぞれに独自の利点があります。

FP32: この形式は高い精度と安定性を備えているため、重要な計算に最適です。ただし、より多くのメモリと電力を必要とするため、スケーラビリティが制限される可能性があります。
FP16float16とも呼ばれるこの形式は、メモリ使用量を削減し、計算を高速化します。主要なGPUアーキテクチャで広くサポートされているため、AIアプリケーションでよく使用されます。
INT8: この形式は推論タスクに非常に効率的です。float16よりもメモリ使用量が少ないため、エッジデバイスへの導入に適しています。

これらの形式のサポートはハードウェアによって異なります。例:

Float16 と bfloat16 は、すべての主要な Nvidia GPU でサポートされています。
Bfloat16 は Ampere アーキテクチャから始まり、FP8 は Hopper アーキテクチャから始まります。
FP4 は Blackwell アーキテクチャから利用できます。

フォーマットの選択は、マシンビジョンの具体的なタスクによって異なります。学習では、float16とbfloat16が速度と精度のバランスに優れています。推論では、特に軽量モデルにおいて、INT8が比類のない効率性を提供します。

注意研究によると、float16による学習は、特定の条件下ではFP32と同等の分類結果を達成することが示されています。このことから、float16は、CNNおよびViTアーキテクチャを用いた画像分類タスクにおけるスタンドアロン学習において、現実的な選択肢となります。

混合精度マシンビジョンシステムの利点

イメージソース：ペクセル

計算パフォーマンスの向上

混合精度マシンビジョンシステムは、驚異的な計算性能を発揮します。FP16やFP32などの数値形式を組み合わせることで、精度を損なうことなく処理を高速化できます。このアプローチは、画像分類や物体検出例えば、ALPSとEAGLメトリクスの導入は、パフォーマンス最適化に革命をもたらしました。これらのメトリクスは、精度設定を微調整し、従来の手法よりも優れたパフォーマンスを発揮し、計算リソースの消費量を削減します。自然言語処理や画像認識といったタスクにおいて最先端の精度を実現し、アーキテクチャを横断した汎用性を証明しています。

混合精度学習によるパフォーマンス向上は、実世界のアプリケーションへの影響を考えれば明らかです。かつては膨大な計算能力を必要としていたタスクが、今ではより効率的に実行できます。この高速化は処理時間を短縮するだけでなく、より大規模なデータセットやより複雑なモデルを処理できるようになります。その結果、混合精度学習技術は現代のマシンビジョンシステムの基盤となっています。

先端: 計算パフォーマンスを最大限に高めるには、ハードウェアが FP16 や INT8 などの混合精度形式をサポートしていることを確認してください。

リソース効率（メモリと電力）の向上

混合精度マシンビジョンシステムは、リソース使用の最適化に優れています。メモリ要件と消費電力を削減することで、モデルの学習と展開をより効率的に行うことができます。研究結果では、メモリと電力使用量の大幅な改善が明らかになっています。

改善タイプ	削減率	Notes
ピークメモリ使用量	最大25%	混合精度技術により実現しました。
トレーニング速度	15%	トレーニングを高速化しながらモデルの精度を維持しました。
ピーク時のメモリ使用量（サンプル）	最大54%	標準的な混合精度トレーニングと比較。
バックプロパゲーションメモリ	11%	バックプロパゲーションと最適化の手順を融合することで削減を実現しました。
実際のトレーニング条件	20-25％	ResNet18実験で観察されました。
精度維持	ほぼ完全な精度	16 ビット形式で精度レベルが維持されます。

これらの削減は具体的なメリットにつながります。同じハードウェアでより大規模なモデルを学習させたり、リソースが限られたエッジデバイスにマシンビジョンシステムを導入したりすることが可能になります。この効率化により運用コストも削減され、混合精度システムも実現可能になります。費用効果の高いソリューション企業向け。

注意: 精度を下げる際は、常にモデルをテストして、精度が許容範囲内に留まるようにしてください。

複雑なマシンビジョンタスクに対応するスケーラビリティ

スケーラビリティは、混合精度マシンビジョンシステムのもう一つの重要な利点です。タスクが複雑化すると、従来の手法では対応が困難になることがよくあります。しかし、混合精度技術は、モデルを効果的に拡張するために必要な柔軟性を提供します。推論中にINT8などの低精度フォーマットを活用することで、パフォーマンスを犠牲にすることなくエッジデバイスにモデルを展開できます。

このスケーラビリティはトレーニングにも適用されます。混合精度トレーニングにより、Vision Transformer（ViT）などのより大規模なデータセットや複雑なアーキテクチャを扱うことができます。これらのモデルは、混合精度によるメモリフットプリントの削減と計算速度の高速化の恩恵を受けます。その結果、自動運転車ナビゲーション、産業検査、医療画像処理といった高度なタスクにも容易に対応できます。

効率的な拡張性により、マシンビジョンシステムは将来を見据えた運用が可能になります。データセットの増大やタスクの要求水準の高まりに応じて、混合精度システムは必要なパフォーマンスと効率を継続的に提供します。

吹き出しスケーラビリティとは、単に大規模なモデルを扱えるということだけではありません。ハードウェアや予算に過度の負担をかけずに、効率的に処理できることが重要です。

マシンビジョンのための混合精度トレーニング

混合精度トレーニングの主要概念

混合精度学習では、異なる数値形式を組み合わせることで、精度を維持しながらパフォーマンスを最適化します。フォワードパスの大部分は、数値不安定性が生じやすい演算を除き、float16データ型を使用します。モデルの重みは、学習中の安定性を確保するため、float32で保存および更新されます。レイヤー固有のデータ型も、最良の結果を得る上で重要な役割を果たします。

このアプローチにより、速度と精度を効果的にバランスさせることができます。重要度の低い計算にfloat16を使用することで、メモリ使用量と消費電力を削減できます。一方、float32を使用することで、重要な計算の精度は維持されます。このような数値形式の戦略的な使用により、混合精度学習はディープラーニングモデルの学習や複雑なマシンビジョンタスクの処理に最適です。

先端: 混合精度トレーニングを実装するときは、モデル内の各レイヤーの特定の要件を常に考慮してください。

混合精度トレーニングにおける損失スケーリングの役割

損失スケーリングは、混合精度学習において重要な手法です。float16を使用する際に発生するアンダーフローやオーバーフローといった数値的な問題を回避します。このプロセスでは、損失関数に定数倍して勾配分布をシフトします。このスケーリングにより、学習中の勾配が表現可能な範囲内に維持されます。

しくみはこうです：

損失関数にスケーリング係数を掛けます。
スケーリングされた損失を使用してバックプロパゲーションを実行します。
スケーリング係数を考慮して重みの更新を調整します。

この手法は、float16の効率性を活用しながら、トレーニングの有効性を維持します。損失スケーリングは、パフォーマンスを損なうことなく安定性を確保するため、非常に大規模なモデルをトレーニングする際に特に重要です。

吹き出し: 損失スケーリングがないと、float16 の勾配が小さすぎて表現できなくなり、モデルの収束が悪くなる可能性があります。

マシンビジョンにおける混合精度トレーニングの利点

混合精度学習は、マシンビジョンに大きなメリットをもたらします。モデルの収束を加速し、リソース使用量を削減し、同じハードウェアでより大規模なモデルを学習できるようになります。パフォーマンスベンチマークは、これらのメリットを明確に示しています。

モデル	GPU	スピードアップ比（CoMP vs FP32）	スピードアップ比（CoMP vs AMP）
BERTベース	A100	1.91×	無し
BERTベース	RTX 4090	1.52×	無し
Vgg16	A100	1.88×	1.15×
Vgg16	RTX 4090	1.70×	1.11×

これらの結果は、混合精度学習がさまざまなハードウェアプラットフォーム間で効率をどのように向上させるかを示しています。このアプローチを採用することで、学習時間の短縮と消費電力の削減を実現できます。これにより、トレーニングに欠かせないテクニックマシンビジョンにおけるディープラーニングモデル。

注意: 混合精度トレーニングは、トレーニングを高速化するだけでなく、運用コストも削減するため、企業にとって費用対効果の高いソリューションになります。

混合精度の実践的実装

ハードウェア要件 (GPU、TPU など)

混合精度演算を効果的に実装するには、この手法に最適化された専用のハードウェアが必要です。NVIDIA V100などのTensorコアを搭載したGPUは、混合精度演算に最適です。これらのコアは、タスクの要件に基づいて精度レベルを動的に調整し、効率的な計算を実現します。Tensor Processing Unit（TPU）も混合精度をサポートしており、float16行列乗算を必要とするタスクで高いパフォーマンスを発揮します。

ハードウェアタイプ	ピークパフォーマンス（TFLOPS）	メモリ帯域幅（GB/秒）	メモリサイズ（GB）	混合精度形式
NVIDIA V100	125	900	16	float16、float32
TPU v2	180	2400	64	bfloat16、float32
TPU v3	420	無し	無し	無し

NVIDIA TensorRTやIntel OpenVINOなどのフレームワークは、混合精度推論ハードウェアの性能に基づいてモデルを最適化します。これらのツールにより、特にマシンビジョンタスクにおいて、パフォーマンスとエネルギー効率を向上させることができます。

混合精度をサポートするソフトウェアフレームワーク (TensorFlow、PyTorch など)

いくつかのソフトウェアフレームワークが混合精度の実装を簡素化しています。PyTorchは、混合精度の学習を自動化するユーザーフレンドリーなインターフェースであるtorch.ampを提供しています。この機能は、Tensorコア搭載GPUのパフォーマンスを向上させ、float16行列乗算をワークフローに統合しやすくします。TensorFlowもネイティブAPIを通じて混合精度をサポートしており、TPU上でシームレスな学習を可能にします。

どちらのフレームワークも大幅な速度向上を実現します。TensorFlowは混合精度学習に16ビットおよび32ビット浮動小数点数を使用し、PyTorchはtorch.cuda.ampを活用して計算を最適化します。これらのツールはコードの変更を最小限に抑えるため、実装の複雑さではなくモデル開発に集中できます。これらのフレームワークを採用することで、高い精度を維持しながら学習と推論を高速化できます。

マシンビジョンにおける混合精度の実装に関するベストプラクティス

マシンビジョンの混合精度を最適化するには、次のベストプラクティスに従います。

自動混合精度（AMP）PyTorchのtorch.ampやTensorFlowの混合精度APIなどのライブラリを使用して、精度調整を自動化します。これにより、手作業の負担が軽減され、精度レベルの効率的なキャストが可能になります。
動的損失スケーリング: 損失値を動的に調整することで、トレーニング中のアンダーフローを防止します。この手法により、float16を使用して計算を行う際の安定性が維持されます。
勾配チェックポイント: メモリ使用量を削減するために、フォワードパス中にアクティベーションのサブセットのみを保存します。
効率的なデータロード: GPU 上で直接データを前処理し、CPU との通信オーバーヘッドを最小限に抑えます。

トランスフォーマーモデルの場合、NVIDIAのトランスフォーマーエンジンは最適化された精度レベルを提供し、学習効率を向上させます。CPUメモリへのアクティベーションオフロードにより、実効メモリ容量をさらに拡張できるため、ハードウェアをアップグレードすることなく、より大規模なモデルを学習できます。これらの戦略を実装することで、マシンビジョンシステムにおける混合精度のメリットを最大限に活用できます。

マシンビジョンにおける混合精度の実際の応用

イメージソース：ペクセル

自律走行車と物体検出

混合精度は、自動運転車において物体検出システムの向上に重要な役割を果たします。これらのシステムは、ディープラーニングモデルを用いて、歩行者、車両、道路標識をリアルタイムで識別します。FP16などの低精度フォーマットを推論に用いることで、精度を犠牲にすることなく処理速度を向上させることができます。これにより、車両は周囲の状況に迅速に対応し、安全性を高めることができます。

パフォーマンスメトリックは、オブジェクト検出タスクにおける混合精度の有効性を強調しています。

メトリック	説明
ブルー4	生成されたテキストと参照出力間の最大 4 グラムの重複の精度を測定します。
ルージュ-1	テキスト要約タスクにおける重要な情報の範囲を示す、一文字レベルの重複をキャプチャします。
ルージュ-2	バイグラムに拡張され、視覚コンテンツのコンテキストカバレッジをより細かく測定できます。
ルージュL	最長共通サブシーケンスを使用してシーケンスレベルの一致を評価し、情報の再現性を重視します。
平均二乗誤差（MSE）	予測値と実際の値の平均二乗差を評価し、検出の精度を示します。