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Effiziente Beschleunigung von ViT-Inferenz auf FPGA durch statisches und dynamisches Pruning


Core Concepts
Durch die Kombination von statischem Gewichtspruning und dynamischem Token-Pruning kann die Rechenleistung von Vision Transformers (ViT) auf FPGA-Hardware deutlich gesteigert werden, bei nur geringem Genauigkeitsverlust.
Abstract
Der Artikel präsentiert einen Algorithmus-Hardware-Entwurf zur effizienten Beschleunigung von ViT-Inferenz auf FPGA-Plattformen. Der Ansatz kombiniert zwei bekannte Methoden zur Komplexitätsreduktion - statisches Gewichtspruning und dynamisches Token-Pruning - und überwindet dabei die Herausforderungen, die sich aus der Kombination dieser beiden Techniken ergeben. Auf Algorithmusebene wird ein systematischer Ansatz vorgestellt, der strukturiertes Block-Pruning der Modellparameter und dynamisches Token-Pruning integriert. Dabei wird ein neuartiger Trainingsalgorithmus entwickelt, um den Genauigkeitsverlust durch das kombinierte Pruning zu minimieren. Auf Hardwareebene wird ein neuartiger FPGA-Beschleuniger entworfen, der Mehrebenen-Parallelismus und eine lastausgleichende Strategie nutzt, um mit den unregelmäßigen Rechenmustern umzugehen, die durch die beiden Pruning-Ansätze entstehen. Außerdem wird ein effizienter Hardware-Mechanismus entwickelt, um das dynamische Token-Pruning effizient auszuführen. Die Evaluation auf dem DeiT-Small Modell zeigt, dass der Algorithmus-Hardware-Entwurf die Rechenleistung um bis zu 3,4x steigern kann, bei einem Genauigkeitsverlust von nur ca. 3% und einer Modellkompression von bis zu 1,6x. Im Vergleich zu CPU-, GPU- und FPGA-Implementierungen des Stands der Technik erzielt der Ansatz eine durchschnittliche Latenzreduktion von 12,8x, 3,2x bzw. 0,7-2,1x.
Stats
Die Komplexität des ungeprünten ViT-Modells beträgt 4BND + 4BHNDD' + 2BHN2D'. Durch das kombinierte Pruning reduziert sich die Komplexität auf 2BND + 2BNkeptD + BHkeptND'D(3α + α') + 2BHkeptN2D' + BN(H + N + D) + 2BNkeptDDmlpαmlp, wobei α und α' die Anteile der behaltenen Gewichtsblöcke sind und Hkept und Nkept die Anzahl der behaltenen Köpfe bzw. Token.
Quotes
"Combining these two techniques should significantly reduce computation complexity and model size; however, naively integrating them results in irregular computation patterns, leading to significant accuracy drops and difficulties in hardware acceleration." "Addressing the above challenges, we propose a comprehensive algorithm-hardware codesign for accelerating ViT on FPGA through simultaneous pruning–combining static weight pruning and dynamic token pruning."

Deeper Inquiries

Wie könnte der vorgestellte Ansatz auf andere Transformer-basierte Modelle wie GPT erweitert werden?

Der vorgestellte Ansatz zur Beschleunigung von ViT auf FPGA durch Pruning könnte auf andere Transformer-basierte Modelle wie GPT (Generative Pre-trained Transformer) erweitert werden, indem ähnliche Pruning-Techniken angewendet werden. Für GPT-Modelle, die für Sprach- oder Textverarbeitung verwendet werden, könnten Gewichtspruning und Token-Pruning verwendet werden, um die Modellgröße zu reduzieren und die Berechnungskomplexität zu verringern. Durch das Block-Pruning von Gewichten in den verschiedenen Schichten des Transformer-Modells und das dynamische Pruning von Tokens könnte eine ähnliche algorithmisch-hardwaretechnische Codesign-Strategie angewendet werden. Dies würde dazu beitragen, die Leistung und Effizienz von GPT-Modellen auf FPGA zu verbessern.

Welche zusätzlichen Optimierungen auf Hardwareebene könnten die Leistung des Beschleunigers weiter steigern?

Um die Leistung des Beschleunigers weiter zu steigern, könnten zusätzliche Optimierungen auf Hardwareebene implementiert werden. Einige mögliche Optimierungen könnten sein: Spezielle Hardwaremodule für spezifische Operationen: Durch die Implementierung von speziellen Hardwaremodulen für häufig vorkommende Operationen in Transformer-Modellen wie Multi-Head Self-Attention oder Multi-Layer Perceptron könnte die Effizienz des Beschleunigers verbessert werden. Optimierung der Datenpfade: Durch die Optimierung der Datenpfade und der Datenflussarchitektur innerhalb des Beschleunigers könnte die Latenzzeit reduziert und die Verarbeitungsgeschwindigkeit erhöht werden. Implementierung von Quantisierungstechniken: Die Anwendung von Quantisierungstechniken auf die Berechnungen innerhalb des Beschleunigers könnte die Genauigkeit der Modelle verbessern und gleichzeitig die Rechenressourcen effizienter nutzen. Integration von On-Chip-Speicher: Die Integration von On-Chip-Speicher wie UltraRAM (URAM) könnte die Zugriffszeiten auf Daten verbessern und die Gesamtleistung des Beschleunigers steigern.

Inwiefern lassen sich die Erkenntnisse aus diesem Ansatz auf die Beschleunigung von Transformer-Modellen in anderen Anwendungsgebieten wie Sprach- oder Textverarbeitung übertragen?

Die Erkenntnisse aus diesem Ansatz zur Beschleunigung von ViT-Modellen auf FPGA durch Pruning können auf die Beschleunigung von Transformer-Modellen in anderen Anwendungsgebieten wie Sprach- oder Textverarbeitung übertragen werden. Transformer-Modelle, die in Sprach- oder Textverarbeitungsaufgaben eingesetzt werden, haben ähnliche Strukturen und Anforderungen wie ViT-Modelle in der Computer Vision. Daher könnten ähnliche Pruning-Techniken und Hardwarebeschleunigungsstrategien auf diese Modelle angewendet werden. Durch die Anpassung des algorithmisch-hardwaretechnischen Codesigns auf die spezifischen Anforderungen von Transformer-Modellen in Sprach- oder Textverarbeitung könnten Effizienzgewinne erzielt werden. Die Implementierung von Gewichts- und Token-Pruning, die Optimierung der Datenpfade und die Integration spezialisierter Hardwaremodule könnten die Leistung und Geschwindigkeit der Transformer-Modelle in diesen Anwendungsgebieten verbessern.
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