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Optimierung der Bereitstellung von Tiny Transformers auf Niedrigenergie-MCUs


Core Concepts
Dieser Artikel präsentiert einen umfassenden Rahmen zur flexiblen und plattformübergreifenden Bereitstellung von Encoder-Tiny-Transformer-Modellen auf kommerziellen MCUs. Durch neuartige Optimierungen wie fusionierte Gewichtsaufmerksamkeit und eine Tiefe-First-Aufteilung für die Multi-Head-Selbstaufmerksamkeit können die Latenz und der Speicherverbrauch erheblich reduziert werden.
Abstract
Der Artikel beschreibt einen Rahmen zur Bereitstellung von Encoder-Tiny-Transformer-Modellen auf MCUs. Zunächst werden die Herausforderungen bei der Ausführung von Transformer-Modellen auf ressourcenbeschränkten Geräten wie MCUs erläutert. Dann werden drei Hauptbeiträge vorgestellt: Eine Bibliothek effizienter Kernels für Multi-Head-Selbstaufmerksamkeit (MHSA) und fusionierte Gewichtsaufmerksamkeit, um Datenumlagerungen zu minimieren und die Datenwiederverwendung zu maximieren. Eine neuartige Tiefe-First-Aufteilungsmethode für MHSA, um den Speicherspitzenwert zu reduzieren, sowie ein Verfahren zur offline-Fusionierung der Gewichte, um die Laufzeit und die Parameterzahl zu verringern. Eine umfassende Evaluierung der Optimierungen auf drei verschiedenen MCU-Plattformen (ARM und RISC-V) unter Verwendung von drei State-of-the-Art-Tiny-Transformer-Modellen. Die Ergebnisse zeigen erhebliche Verbesserungen bei Latenz, Energieverbrauch und Speicherverbrauch im Vergleich zu bestehenden Bibliotheken.
Stats
Für die Ausführung eines Transformer-Blocks zur Handgesten-Erkennung auf GAP9 wird eine Latenz von 0,14 ms und ein Energieverbrauch von 4,92 µJ erreicht, was 2,32 × besser ist als die bestehende PULP-NN-Bibliothek auf derselben Plattform. Beim Ausführen des Transformer-Modells für die Arrhythmie-Klassifizierung auf GAP9 wird eine Latenz von 2,85 ms und ein Energieverbrauch von 90 µJ erreicht. Beim Ausführen des Transformer-Modells für die Radar-basierte Handgesten-Erkennung auf GAP9 wird eine Latenz von 5,49 ms und ein Energieverbrauch von 207 µJ erreicht.
Quotes
"Für die Ausführung eines Transformer-Blocks zur Handgesten-Erkennung auf GAP9 wird eine Latenz von 0,14 ms und ein Energieverbrauch von 4,92 µJ erreicht, was 2,32 × besser ist als die bestehende PULP-NN-Bibliothek auf derselben Plattform." "Beim Ausführen des Transformer-Modells für die Arrhythmie-Klassifizierung auf GAP9 wird eine Latenz von 2,85 ms und ein Energieverbrauch von 90 µJ erreicht." "Beim Ausführen des Transformer-Modells für die Radar-basierte Handgesten-Erkennung auf GAP9 wird eine Latenz von 5,49 ms und ein Energieverbrauch von 207 µJ erreicht."

Key Insights Distilled From

by Victor J.B. ... at arxiv.org 04-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.02945.pdf
Optimizing the Deployment of Tiny Transformers on Low-Power MCUs

Deeper Inquiries

Wie könnte man die vorgestellten Optimierungen auf andere Transformer-Architekturen wie Decoder-only oder Encoder-Decoder-Transformer erweitern?

Die vorgestellten Optimierungen, wie die Fused-Weight Self-Attention und die MHSA Depth-First Tiling, könnten auf andere Transformer-Architekturen wie Decoder-only oder Encoder-Decoder-Transformer erweitert werden, indem sie an die spezifischen Anforderungen und Strukturen dieser Architekturen angepasst werden. Für Decoder-only Transformer könnte die Fused-Weight Self-Attention beispielsweise so angepasst werden, dass sie die Gewichte der Decoder-Schichten fusioniert, um die Anzahl der Operationen und Parameter zu reduzieren. Dies könnte die Effizienz der Inferenz auf Decoder-only-Modellen verbessern, insbesondere wenn die Decoder-Schichten eine ähnliche Struktur wie die Encoder-Schichten aufweisen. Für Encoder-Decoder-Transformer könnte die MHSA Depth-First Tiling-Technik erweitert werden, um die parallele Verarbeitung von Encoder- und Decoder-Schichten zu ermöglichen. Durch die Anpassung der Tiling-Schemata und der Parallelisierungstechniken könnte die Effizienz der Inferenz auf solchen Modellen weiter gesteigert werden. Insgesamt ist es wichtig, die Optimierungen an die spezifischen Anforderungen und Strukturen der jeweiligen Transformer-Architekturen anzupassen, um eine maximale Leistungssteigerung zu erzielen.

Welche zusätzlichen Hardware-Beschleuniger könnten in Zukunft die Ausführung von Transformer-Modellen auf MCUs weiter verbessern?

Zukünftige Hardware-Beschleuniger könnten die Ausführung von Transformer-Modellen auf MCUs weiter verbessern, indem sie speziell auf die Anforderungen von Transformer-Operationen zugeschnitten sind. Einige potenzielle Hardware-Beschleuniger, die die Leistung auf MCUs verbessern könnten, sind: Sparse Attention Accelerators: Hardware, die speziell darauf ausgelegt ist, die spärse Natur von Aufmerksamkeitsmechanismen in Transformers zu nutzen, um die Berechnungseffizienz zu steigern und den Speicherbedarf zu reduzieren. Quantum Computing Units: In Zukunft könnten Quantencomputing-Einheiten eingesetzt werden, um komplexe Berechnungen in Transformer-Modellen auf MCUs durchzuführen. Quantum-Computing-Technologien könnten die Verarbeitungsgeschwindigkeit erheblich erhöhen. Customized SIMD Units: Speziell angepasste SIMD-Einheiten, die auf die spezifischen Berechnungsanforderungen von Transformer-Operationen zugeschnitten sind, könnten die Parallelverarbeitung und Effizienz auf MCUs verbessern. Sparsity-aware Processing Units: Hardware, die die Sparsität von Daten in Transformer-Modellen erkennt und gezielt darauf abzielt, nur relevante Berechnungen durchzuführen, um die Effizienz zu steigern und den Energieverbrauch zu reduzieren. Durch die Integration solcher spezialisierter Hardware-Beschleuniger könnten Transformer-Modelle effizienter auf MCUs ausgeführt werden, was zu einer verbesserten Leistung und Energieeffizienz führen würde.

Wie könnte man die Methoden zur automatischen Suche nach optimalen Aufteilungsschemata für die Tiefe-First-Tiling-Technik weiter verbessern?

Die Methoden zur automatischen Suche nach optimalen Aufteilungsschemata für die Tiefe-First-Tiling-Technik könnten weiter verbessert werden, indem fortgeschrittene Optimierungstechniken und Algorithmen eingesetzt werden. Einige Ansätze zur Verbesserung könnten sein: Machine Learning-basierte Optimierung: Die Verwendung von Machine Learning-Algorithmen, um Muster in den optimalen Tiling-Schemata zu erkennen und automatisch die besten Konfigurationen für verschiedene Modelle und Plattformen zu ermitteln. Genetische Algorithmen: Die Anwendung von genetischen Algorithmen zur Suche nach optimalen Tiling-Schemata, indem verschiedene Kombinationen von Parametern und Tiling-Strategien getestet und optimiert werden. Simulationsgestützte Optimierung: Die Verwendung von Simulationen und Modellierungstechniken, um die Auswirkungen verschiedener Tiling-Schemata auf die Leistung und Ressourcennutzung zu analysieren und die besten Konfigurationen zu identifizieren. Berücksichtigung von Hardware-Constraints: Die Integration von Hardware-spezifischen Einschränkungen und Anforderungen in die automatische Suche nach optimalen Tiling-Schemata, um sicherzustellen, dass die generierten Konfigurationen die Hardware-Ressourcen effizient nutzen. Durch die Kombination dieser Ansätze und die kontinuierliche Weiterentwicklung von Optimierungstechniken können die Methoden zur automatischen Suche nach optimalen Aufteilungsschemata für die Tiefe-First-Tiling-Technik weiter verbessert werden.
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