作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
在边缘计算中部署机器学习模型可以提供巨大的业务价值。然而，由于资源限制和应用场景特殊性，部署机器学习模型在边缘设备上的性能往往存在不足。在本文中，我们将通过一个案例研究介绍如何优化资源受限设备上基于深度神经网络(DNN)的推理速度。
2.背景介绍
Deep neural networks (DNNs)，即多层神经网络，在图像、文本、语音等领域已取得显著的成果。它们可以实现高精度的图像识别、自然语言理解和语音处理等任务。但是，当部署到边缘计算设备时，这些模型可能会遇到各种各样的问题。比如，在小型低功耗设备上运行DNN模型需要考虑功耗问题；同时，由于边缘设备通常具有较低的计算能力，因此DNN模型的推理时间也会受到限制。为了解决这些性能问题，研究人员提出了许多方法来优化DNN的推理速度。 在本文中，我们将以一个实际案例作为切入点，阐述如何在资源受限设备上实现DNN的性能优化。我们的案例研究是基于一个较新的基于深度学习的人脸识别系统。该系统能够在相机拍摄到的视频流中检测出人脸并实时跟踪。其主要特点包括高精度（99%+）、快速响应速度以及对环境光线变化的鲁棒性。在此之前，人们一直在尝试在资源受限设备上部署人脸识别模型。然而，现有的资源优化方法仍无法满足资源受限设备的要求。因此，我们希望通过本文的案例研究帮助研究人员发现新的优化方法并为其他类似的边缘计算应用场景提供参考。
3.相关工作综述
在过去几年里，关于资源受限设备上部署机器学习模型的研究已经非常丰富。一些研究已经探索了基于轻量级嵌入式系统（如微控制器或树莓派）的部署，这些设备具有极少的内存和计算资源。这些设备一般用于监控和其他安全方面领域。另一些研究则着重于在云端部