ai machinelearning deeplearning tensorflow

AI tí hon, sức mạnh khổng lồ: Chạy mô hình Transformer trên chip 5 đô!

Lê Lân

24/06/2025

Triển Khai Mô Hình Transformer Nhẹ Trên Microcontroller Giá Dưới 5 USD: Bước Tiến Đột Phá Trong Edge AI

Mở Đầu

Với sự phát triển mạnh mẽ của Edge AI và TinyML 2.0, việc chạy các mô hình học sâu trên các vi điều khiển giá rẻ giờ đây không còn là viễn tưởng.

Trong thời đại công nghệ bùng nổ, AI không còn chỉ tồn tại trên các máy chủ lớn hay đám mây mà đang dần được đưa xuống các thiết bị biên (Edge devices) như microcontroller (MCU). Chủ đề này trở nên đặc biệt hấp dẫn khi một mô hình Transformer cỡ nhỏ có thể được triển khai trên một chiếc STM32F746 với chi phí chưa tới 5 USD. Bài viết dưới đây sẽ hướng dẫn chi tiết về cách tối ưu, chuyển đổi và chạy mô hình Transformer siêu nhẹ trên MCU, mở ra một tương lai cho trí tuệ nhân tạo hoạt động offline, bảo mật và tiết kiệm chi phí.

Tại Sao Chọn Transformer Ở Edge?

Sự Phổ Biến Của Transformer Trong NLP

Transformer đã cách mạng hóa xử lý ngôn ngữ tự nhiên với khả năng nắm bắt ngữ cảnh vượt trội so với các kiến trúc trước đây. Tuy nhiên, điểm yếu lớn nhất chính là nhu cầu tài nguyên tính toán rất lớn, vốn chỉ phù hợp với các máy chủ mạnh.

Các Cải Tiến Cho Edge AI

Nhờ sự phát triển của các kỹ thuật như:

Quantization (lượng tử hóa)

Pruning (cắt tỉa mô hình)

Cơ chế attention hiệu quả hơn

nên giờ đây có thể xây dựng phiên bản Transformer quy mô nhỏ, giúp mô hình nhẹ và khả thi trên các MCU.

Điều này cho phép ứng dụng các bộ phân loại từ khóa hoặc nhận dạng ý định mà không cần kết nối mạng — một phép màu của Edge AI.

Phần Cứng Và Công Cụ Sử Dụng

Microcontroller

STM32F746 Discovery Board với chi phí gần 5 USD

Bộ xử lý ARM Cortex-M7 mạnh mẽ phù hợp cho các tác vụ TinyML

Framework và Công Cụ Phần Mềm

Công cụ	Mục đích
TensorFlow Lite for Microcontrollers	Chuyển mô hình sang định dạng thực thi trên MCU
STM32CubeIDE + X-CUBE-AI	Phát triển firmware và chuyển đổi mô hình sang mã C
Makefile	Quản lý quy trình biên dịch và build

Chuẩn Bị Mô Hình Tiny Transformer Cho MCU

Mô Hình Đào Tạo

Chúng ta sử dụng mô hình Transformer được distill (chưng cất) trên bộ dữ liệu nhỏ dành cho các lệnh ngắn, sử dụng TensorFlow/Keras:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Embedding, MultiHeadAttention, Dense, LayerNormalization
from tensorflow.keras.models import Model

inputs = Input(shape=(10,), dtype='int32')
x = Embedding(input_dim=1000, output_dim=64)(inputs)
x = MultiHeadAttention(num_heads=2, key_dim=64)(x, x)
x = LayerNormalization()(x)
x = Dense(64, activation='relu')(x)
x = Dense(4, activation='softmax')(x)  # 4 lệnh
model = Model(inputs, x)
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.summary()

Lượng Tử Hóa Mô Hình

Sau khi huấn luyện xong, thực hiện chuyển đổi sang TensorFlow Lite với kỹ thuật post-training quantization sang int8:

converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
converter.target_spec.supported_ops = [tf.lite.OpsSet.TFLITE_BUILTINS_INT8]
converter.inference_input_type = tf.uint8
converter.inference_output_type = tf.uint8
quantized_model = converter.convert()
with open("transformer_model.tflite", "wb") as f:
    f.write(quantized_model)

Lượng tử hóa giúp giảm kích thước mô hình và tăng tốc độ xử lý trên MCU mà không làm giảm đáng kể độ chính xác.

Triển Khai Trên STM32

Sử Dụng STM32Cube.AI

Mở STM32CubeMX và truy cập vào menu X-CUBE-AI

Import file transformer_model.tflite

Tạo project và sinh mã nguồn C tự động

Ví Dụ Mã Lệnh Inference Trong main.c

#include "ai_model.h"
#include "ai_model_data.h"

// Hàm chạy inference
void run_inference() {
    ai_buffer input[1];
    ai_buffer output[1];

    // Gán con trỏ dữ liệu đầu vào và đầu ra
    input[0].data = input_data;
    output[0].data = output_data;

    ai_model_run(model_handle, input, output);

    // Dữ liệu output_data sẽ được dùng để đưa ra quyết định
}

Việc chạy mô hình trực tiếp trên MCU cho phép xử lý dữ liệu tức thì, giảm độ trễ và không phụ thuộc vào mạng internet.

Bonus: Kết Hợp TinyML Với LoRa Cho Ứng Dụng Không Dây Năng Lượng Thấp

Có thể tích hợp thêm module LoRa SX1278 để truyền kết quả inference không dây, phù hợp cho các ứng dụng:

Nông nghiệp thông minh

Tự động hóa vùng sâu vùng xa

Giám sát thiên tai

LoRa.begin(433E6);
LoRa.beginPacket();
LoRa.print("Intent: ");
LoRa.print(output_data[0]);
LoRa.endPacket();

Low power + wireless + no cloud là sự kết hợp hoàn hảo giúp thiết bị hoạt động hiệu quả trong môi trường khó khăn.

Kết Luận

Việc triển khai thành công mô hình Transformer nhẹ trên một MCU chỉ với giá khoảng 5 USD đánh dấu một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực TinyML và Edge AI. Nhờ các kỹ thuật tối ưu như lượng tử hóa và sử dụng phần cứng hiệu năng cao với chi phí thấp, AI trở nên gần hơn với người dùng, hoạt động offline, bảo mật và ứng dụng đa dạng trong các lĩnh vực như nhà thông minh, thiết bị đeo, nông nghiệp và nhiều hơn nữa.

Hãy tiếp tục theo dõi để khám phá sâu hơn về tối ưu attention và tự học trên thiết bị trong các bài viết tiếp theo!

Tham Khảo

Hemant Katta. "Tiny Transformer Deployment on STM32F746" Blog

TensorFlow Lite Micro Documentation, TensorFlow. February 10, 2024.

STM32Cube.AI User Manual, STMicroelectronics. November 15, 2023.

LoRa SX1278 Datasheet, Semtech Corporation.

W. Song, et al. "Efficient Transformer Models for Edge AI", IEEE Conference, 2023.