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Quasar-ViT: 面向硬件的量化感知架构搜索视觉 Transformer
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原文中文，约1500字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文调查了视觉变换器（ViTs）的模型量化与硬件加速，提出了VAQF框架以在FPGA上加速量化ViT模型，满足帧速率要求。研究还介绍了基于知识蒸馏的量化方法，提升了模型准确性和训练效率，并提出了I-ViT整数量化方案，减少模型复杂性，适用于边缘设备。
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关键要点
- 本文调查了视觉变换器（ViTs）的模型量化和硬件加速，探讨了其独特架构特性和运行时特性。
- 提出了VAQF框架，可以在FPGA平台上为量化的ViT模型构建推理加速器，满足帧速率要求。
- 基于信息矫正模块和分布引导蒸馏方案的量化方法在ImageNet数据集上实现了高达80.9%的准确性。
- 提出了一种基于知识蒸馏的变异感知量化方法，显著提高了ViTs模型的准确性和训练效率。
- I-ViT整数量化方案通过整数算术和位移完成计算，减少模型复杂性，适用于边缘设备。
- ViT-1.58b模型通过三值量化平衡效率和准确性，显著减少存储和计算成本。
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延伸问答
VAQF框架的主要功能是什么？
VAQF框架可以在FPGA平台上为量化的ViT模型构建推理加速器，满足帧速率要求。
如何提高视觉变换器模型的准确性？
通过基于知识蒸馏的变异感知量化方法，可以显著提高视觉变换器模型的准确性和训练效率。
I-ViT整数量化方案的优势是什么？
I-ViT整数量化方案通过整数算术和位移减少模型复杂性，适用于边缘设备，并且在准确率上与浮点基线相当。
量化ViT模型的帧速率要求是什么？
在使用8位激活量化时，满足24帧每秒的帧速率要求，使用6位激活量化时可达到30帧每秒。
ViT-1.58b模型的特点是什么？
ViT-1.58b模型通过三值量化平衡效率和准确性，显著减少存储和计算成本。
本文对未来的研究方向有什么讨论？
文章讨论了量化ViTs的硬件加速的重要性以及未来的挑战和研究方向。
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