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通过静态和动态修剪在 FPGA 上加速 ViT 推理
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原文中文，约1800字，阅读约需5分钟。
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内容提要
本文探讨了高效的图像处理技术，重点在于 Vision Transformer 模型的剪枝和加速方法。提出的 HeatViT 和 PPT 框架通过动态剪枝和汇聚技术显著降低计算成本，同时保持模型准确性。UP-ViTs 进一步压缩模型体积并提升性能，适用于目标检测等任务。这些方法在移动设备和 FPGA 上实现了实时执行，具有广泛的应用前景。
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关键要点
- 通过利用输入令牌稀疏性，提出计算感知的软剪枝框架，显著降低 Vision Transformer 的计算成本，满足移动设备和 FPGA 的资源要求。
- HeatViT 框架在嵌入式 FPGA 上实现高效的 ViT 加速，通过优化插入标记选择器的变压器块，提高准确性和推理延迟，同时降低计算成本。
- PPT 框架通过集成令牌剪枝和汇聚技术，降低模型复杂性，保持预测准确性，DeiT-S 在 ImageNet 数据集上的 FLOPs 降低了 37%，吞吐量提高了 45%。
- UP-ViTs 统一结构修剪框架在保持模型一致性的同时，压缩 Vision Transformer 模型体积并提高准确性，在目标检测任务中表现优异。
- 动态的基于输入的 Token 稀疏化框架通过阈值删除多余信息，显著减少 FLOPs，提高吞吐量，同时保证精度。
- 新的 token pruning 方法通过筛选关键词实现计算效率和模型效果的折衷，显著降低计算成本，精度损失仅为 0.1%。
- CP-ViT 框架通过动态预测信息含量低的部分，减少计算冗余，保证高准确性，适用于资源有限的移动设备。
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延伸问答
什么是 HeatViT 框架，它的主要优势是什么？
HeatViT 框架是一种硬件高效的图像自适应标记修剪框架，主要优势在于能够在嵌入式 FPGA 上实现高效而准确的 ViT 加速，同时提高准确性和推理延迟，降低计算成本。
PPT 框架如何提高 Vision Transformer 的性能？
PPT 框架通过集成令牌剪枝和汇聚技术，降低模型复杂性，同时保持预测准确性，使 DeiT-S 在 ImageNet 数据集上的 FLOPs 降低了 37%，吞吐量提高了 45%。
UP-ViTs 框架的主要特点是什么？
UP-ViTs 框架是一种统一结构修剪框架，能够在保持模型一致性的同时压缩 Vision Transformer 模型体积并提高准确性，特别在目标检测任务中表现优异。
动态的基于输入的 Token 稀疏化框架有什么优势？
该框架通过阈值删除多余信息，显著减少 FLOPs，提高吞吐量，同时保证精度，具有硬件友好性。
新的 token pruning 方法如何实现计算效率的提升？
新的 token pruning 方法通过筛选关键词来实现计算效率和模型效果的折衷，显著降低计算成本，精度损失仅为 0.1%。
CP-ViT 框架的应用场景是什么？
CP-ViT 框架适用于资源有限的移动设备，通过动态预测信息含量低的部分，减少计算冗余，同时保证高准确性。
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