通过静态和动态修剪在 FPGA 上加速 ViT 推理
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。
延伸解读
动态剪枝与静态压缩的协同
文章介绍了多种ViT加速方法，其中动态剪枝（如HeatViT、PPT）根据输入内容自适应地减少计算，而静态压缩（如UP-ViTs）通过结构修剪直接压缩模型。两者目标一致但路径不同：动态方法更灵活，能针对不同输入调整计算量；静态方法则简化模型结构，便于部署。实际应用中，可根据硬件条件和任务需求选择或结合使用。
精度与效率的权衡实践
这些方法在提升效率的同时，都注重保持模型精度。例如，PPT在ImageNet上使DeiT-S的FLOPs降低37%、吞吐量提高45%以上，且无精度损失；而某些Token剪枝方法仅导致0.1%的精度下降。这表明，通过精心设计，ViT可以在资源受限设备上实现实时推理，而不过多牺牲准确性。
面向FPGA的硬件友好设计
HeatViT等框架专门针对嵌入式FPGA优化，通过重用硬件组件、定点量化和多阶段训练，使ViT加速器在硬件上高效运行。这种软硬件协同设计思路，为在移动端和边缘设备部署ViT提供了可行方案，也提示读者关注算法与硬件的匹配程度。
从分类到检测的泛化能力
文章提到，Token剪枝技术不仅适用于图像分类，还可扩展到目标检测和实例分割。例如，UP-ViTs在目标检测任务中表现不俗，而某些方法在检测任务中性能损失仅0.3 mAP。这说明这些加速策略具有较好的泛化性，但需注意不同任务对Token重要性的定义可能不同，需针对性调整。
Q&A
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。
