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KWT-Tiny：RISC-V 加速，嵌入式关键词检测 Transformer
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原文中文，约2200字，阅读约需6分钟。
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内容提要
本文介绍了一种优化的 Transformer 硬件加速器，专为 AIoT 系统中的设备端时间序列预测设计。通过整数量化和量化感知训练，实现了 4 位和 6 位量化模型，性能接近 8 位模型。实验结果显示，4 位模型测试损失仅增加 0.63%，运行速度提升 132.33 倍，能耗降低 48.19 倍，证明了在嵌入式 IoT 设备上部署 Transformer 模型的可行性。
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关键要点
- 本文介绍了一种为 AIoT 系统中的设备端时间序列预测而优化的 Transformer 硬件加速器的设计。
- 该加速器结合了整数量化和量化感知训练，实现了 6 位和 4 位量化的 Transformer 模型，其精度与 8 位量化模型可比。
- 在嵌入式 FPGA 上进行的实验表明，4 位量化模型的测试损失仅增加 0.63%，运行速度提升 132.33 倍，能耗降低 48.19 倍。
- 优化过程虽然可以达到足够的性能，但并不简单。
- 实现分布式 Softmax 原语和利用 ISA 扩展进行 SIMD 浮点操作数流和指令重复，最小化主内存访问的延迟。
- 对于仅编码器模型，展示了最优实现与基线版本之间高达 12.8 倍的加速比。
- 在仅解码器模型中，非自回归模式下实现 16.1 倍加速，自回归模式下实现高达 35.6 倍的加速。
❓
延伸问答
KWT-Tiny的主要功能是什么？
KWT-Tiny是一种为AIoT系统中的设备端时间序列预测而优化的Transformer硬件加速器。
KWT-Tiny在性能上有哪些显著提升？
KWT-Tiny的4位量化模型运行速度提升132.33倍，能耗降低48.19倍，测试损失仅增加0.63%。
KWT-Tiny是如何实现量化的？
KWT-Tiny结合了整数量化和量化感知训练，实现了6位和4位量化的Transformer模型。
在嵌入式FPGA上测试KWT-Tiny的结果如何？
在嵌入式FPGA上，KWT-Tiny的4位量化模型显示出优越的性能，测试损失增加极小，且运行速度和能耗表现显著。
KWT-Tiny的优化过程是否复杂？
尽管KWT-Tiny能够达到足够的性能，但优化过程并不简单。
KWT-Tiny在不同模式下的加速比是多少？
在仅解码器模型中，KWT-Tiny在非自回归模式下实现16.1倍加速，自回归模式下实现高达35.6倍的加速。
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