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ED-ViT：针对边缘设备的分布式推理视觉变换器
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原文中文，约2000字，阅读约需5分钟。
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内容提要
本研究提出了多种基于Vision Transformer（ViT）的模型优化方法，如NViT、UP-ViTs和Edge-MoE，旨在提高模型准确性、降低计算成本，并实现高效的边缘设备部署。这些方法通过结构裁剪、知识蒸馏和协同推理等技术，显著提升了模型性能和运行速度，适应资源受限的环境。
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关键要点
- 本研究提出了NViT，一种基于Hessian的全局结构裁剪方法，能够提高ViT模型的参数利用效率。
- UP-ViTs是一个统一结构修剪框架，能够在保持模型一致性的同时压缩模型体积并提高准确性。
- 通过计算感知的软剪枝框架，显著减少了Vision Transformer的计算成本，适用于移动设备和FPGA。
- CP-ViT是一种级联修剪框架，通过动态预测信息含量低的部分，减少计算冗余，适合资源有限的移动设备。
- EdgeViTs结合了局部全局局部信息交换瓶颈，能够在准确性和设备效率之间取得良好平衡。
- EdgeNeXt是一种新型轻量神经网络，结合CNN和Transformer的优点，实现多尺度特征编码，表现出更佳的性能。
- Tri-Level E-ViT框架探索数据冗余的减少，加速ViT架构的训练并提高准确性。
- 提出了一种快速无需训练的压缩框架，显著减少训练时间和提高推理吞吐量。
- Edge-MoE是针对multi-task ViT的端到端FPGA加速器，显著提高了能源效率。
- 研究提出的DeViT协同推理框架，通过分解大型ViT促进边缘部署，保持相当的准确性。
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延伸问答
NViT模型的主要优势是什么？
NViT模型通过Hessian的全局结构裁剪方法，提高了参数利用效率，具备更高的准确率和更低的计算成本。
UP-ViTs框架如何提高模型性能？
UP-ViTs框架在保持模型一致性的同时，通过结构修剪压缩模型体积，提高了模型的准确性。
Edge-MoE的创新点是什么？
Edge-MoE是针对multi-task ViT的端到端FPGA加速器，具有多项创新，如快速单次Softmax近似和低成本GELU近似，显著提高了能源效率。
CP-ViT框架的工作原理是什么？
CP-ViT框架通过动态预测信息含量低的部分，减少计算冗余，同时保持高准确性，适合资源有限的移动设备。
Tri-Level E-ViT框架的目的是什么？
Tri-Level E-ViT框架旨在减少数据冗余，加速ViT架构的训练并提高准确性。
DeViT协同推理框架的优势是什么？
DeViT框架通过分解大型ViT促进边缘部署，保持相当的准确性，并实现快速高效的协同推理。
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