本发明涉及人工智能及边缘计算，尤其涉及一种端到端模型推理加速系统。
背景技术：
1、随着人工智能的迅速发展，深度学习模型已被广泛应用于图像识别、自然语言处理、自动驾驶等领域。然而，深度学习模型的计算复杂度较高，特别是在部署于资源受限的边缘设备时，推理速度和效率成为亟待解决的问题。
2、现有技术通常通过模型剪枝、量化等手段减少计算量，但这些方法往往需要在模型精度和推理速度之间进行权衡。此外，不同的应用场景对推理速度和精度有不同的要求，如何设计一个通用且高效的推理加速引擎架构，能够适应多种应用场景，并在保持模型精度的同时，显著提升推理速度，仍然是一个技术难题。
3、当前的推理加速技术通常依赖于高性能计算硬件，如gpu、tpu等，在部署时需要针对特定模型进行优化，增加了开发难度和部署成本，缺乏通用性。
技术实现思路
1、基于上述技术问题，本发明提出了一种端到端模型推理加速系统，简化深度学习模型的部署流程，实现端到端的模型推理和加速，并提高推理加速系统的通用性，具体技术方案如下。
2、一种端到端模型推理加速系统，包括以下模块：
3、数据预处理模块：对原始输入数据进行预处理，将原始输入数据转换为适合模型处理的格式；
4、模型解析模块：对输入的深度学习模型进行详细解析，使模型正确加载并适应目标硬件环境；
5、硬件检测模块：检测当前硬件的性能参数，提供模型部署时所需的硬件信息；
6、模型部署模块：将模型部署到目标硬件上，根据硬件配置调整模型的推理路径和参数设置；
7、模型加速模块：对部署后的模型进行优化与加速处理；
8、模型推理模块：接收来自数据预处理模块的输入数据，利用经过加速的模型进行推理，生成初步的推理结果；
9、后处理模块：对模型推理模块生成的初步推理结果进行加工与优化；
10、结果输出模块：根据应用场景，将经过后处理的最终结果输出给用户或下游应用系统。
11、具体地，所述数据预处理模块对原始输入数据进行预处理包括：
12、格式转换：将多种原始数据类型转换为模型所需的输入格式；
13、数据归一化：将数据按模型需求进行归一化处理，将文本嵌入向量进行归一化；
14、噪声过滤及数据增强：对图像数据执行去噪、模糊处理以及数据增强。
15、具体地，所述原始输入数据包括文本、图像、视频、音频及传感器数据。
16、具体地，所述模型解析模块对输入的深度学习模型进行详细解析包括：
17、模型结构解析：提取模型的层次结构，确定各层之间的依赖关系；
18、参数提取与校验：从模型文件中提取权重参数，校验参数的一致性与完整性；
19、反馈机制：根据解析出的模型结构，向数据预处理模块反馈输入数据格式的要求。
20、具体地，所述模型部署模块将模型部署到目标硬件上具体包括：
21、模型加载与适配：将解析后的模型加载到内存中，根据硬件检测模块提供的硬件信息进行适配；
22、运行路径优化：根据硬件特性优化模型的计算路径，选择最优的计算图执行顺序；
23、参数调优与配置：根据硬件的计算能力和内存容量，调整模型的批处理大小和并行计算线程数参数。
24、具体地，所述模型加速模块加速处理包括：
25、算子融合：将模型中多个计算算子融合为一个算子；
26、计算图优化：通过分析模型的计算图，重新排列或简化计算顺序；
27、硬件加速利用：针对硬件加速器应用专用的优化算法；
28、低精度计算：在确保模型精度的前提下，采用混合精度计算。
29、具体地，所述模型推理模块具体包括：
30、高效推理执行：利用优化后的模型，对输入数据进行快速推理；
31、多任务支持：支持并行执行多个推理任务，适应多种应用场景的需求；
32、推理结果缓存：将常用的推理结果进行缓存。
33、具体地，所述后处理模块对模型推理模块生成的初步推理结果进行加工与优具体包括：
34、反归一化与解码：将初步推理结果进行反归一化处理，并转换为原始数据空间的数值范围，同时执行解码操作；
35、格式转换：将推理结果转换为符合应用需求的格式；
36、结果筛选与优化：根据设定的阈值或规则，对推理结果进行筛选，剔除不符合要求的预测结果。
37、具体地，所述结果输出模块输出形式包括分类标签输出、回归值输出、检测框输出及决策结果输出。
38、本发明的有益效果：本发明提出了一种端到端模型推理加速系统，通过各模块的集成，实现了从数据输入到结果输出的端到端推理流程，并通过硬件检测和模型加速技术，显著提升了推理的速度和效率；本发明通过设计一种集成的推理加速系统架构，使得模型部署的过程更加顺畅，减少中间环节，降低部署复杂度，支持从数据输入到推理输出的全流程自动化处理，确保推理过程的连贯性和高效性。此外，该系统架构具备较强的适应性，能够支持多种硬件平台和模型类型，无需针对特定平台或模型进行大量定制优化，从而提高模型推理加速系统的通用性和灵活性，同时具有高度的通用性，能够适应多种硬件平台和模型类型，简化了模型部署过程，为用户提供了更加便捷、高效的解决方案。
1.一种端到端模型推理加速系统，其特征在于，包括以下模块：
2.根据权利要求1所述的一种端到端模型推理加速系统，其特征在于，所述数据预处理模块对原始输入数据进行预处理包括：
3.根据权利要求2所述的一种端到端模型推理加速系统，其特征在于，所述原始输入数据包括文本、图像、视频、音频及传感器数据。
4.根据权利要求1所述的一种端到端模型推理加速系统，其特征在于，所述模型解析模块对输入的深度学习模型进行详细解析包括：
5.根据权利要求1所述的一种端到端模型推理加速系统，其特征在于，所述模型部署模块将模型部署到目标硬件上具体包括：
6.根据权利要求1所述的一种端到端模型推理加速系统，其特征在于，所述模型加速模块加速处理包括：
7.根据权利要求1所述的一种端到端模型推理加速系统，其特征在于，所述模型推理模块具体包括：
8.根据权利要求1所述的一种端到端模型推理加速系统，其特征在于，所述后处理模块对模型推理模块生成的初步推理结果进行加工与优具体包括：
9.根据权利要求1所述的一种端到端模型推理加速系统，其特征在于，所述结果输出模块输出形式包括分类标签输出、回归值输出、检测框输出及决策结果输出。
