elasticAI.explorer：面向硬件感知神经网络架构搜索的统一端到端框架
硬件体系结构
2026-05-29 v1
摘要
神经网络架构搜索（NAS）已成为在特定任务和硬件约束下自动设计神经网络的重要方法。然而，许多现有NAS框架紧密耦合搜索空间定义、模型实现和部署管道，使得扩展到新硬件平台和自定义运算符困难。本文提出了elasticAI.explorer，一个基于Optuna构建的面向硬件感知NAS的可扩展Python框架。该框架引入了基于YAML的搜索空间规范，该规范在抽样期间动态转换为可执行神经网络模型。该方法支持层级、细胞和层次搜索空间，同时保持统一的优化和部署界面。除了架构生成，框架集成了硬件特定代码生成、Docker-based交叉编译工具链以及自动创建设备基准测试二进制文件的功能，实现了硬件-in-the-loop NAS工作流程。该系统进一步提供了用于FLOPs、参数计数和延迟估计的可扩展评估器。elasticAI.explorer旨在减少嵌入式AI部署的工程开销，加速针对异构加速器平台的硬件感知NAS研究。
引用
@article{arxiv.2605.30019,
title = {elasticAI.explorer: Towards a Unified End-to-End Framework for Hardware-Aware Neural Architecture Search},
author = {Natalie Maman and Florian Hettstedt and Andreas Erbslöh and Gregor Schiele},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.30019},
year = {2026}
}
备注
6 pages, 2 figures, IEEE CODASSCA 2026 (submitted)