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基于hls4ml的FPGA低延迟变换器推理在物理应用中的实现
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原文中文，约1900字，阅读约需5分钟。
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内容提要
本文研究了基于FPGA的神经网络推理，重点讨论了机器学习模型的优化和量化技术及其在粒子物理学中的应用。提出的新方法提高了推理速度和能效，特别是在AIoT系统中实现Transformer模型的可行性。CGRA4ML框架的开发解决了大型神经网络处理的限制，推动了科学计算的智能化。
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关键要点
- 基于FPGA的神经网络推理案例研究，支持粒子物理学的高速实时事件处理。
- 提出分层、分参数类型的自动量化过程，旨在实现高精度、纳秒级推理。
- 利用符号回归技术和FPGA优化机器学习模型，准确率超过90%，执行时间缩短13倍。
- 新颖的内存数据排列策略有效减小芯片外数据访问，实现高达2.8倍的速度提升。
- 在FPGA上实现变压器架构，记录低于2微秒的延迟，符合CERN实验要求。
- 开发用于transformers的加速器LLama 2，能耗减少12.75倍，推理速度提高2.46倍。
- 为AIoT系统优化的Transformer硬件加速器，4位量化模型运行速度高达132.33倍，能耗减少48.19倍。
- 提出CGRA4ML框架，解决大型神经网络处理的限制，提升科学计算的智能化。
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延伸问答
基于FPGA的神经网络推理在粒子物理学中的应用有哪些？
基于FPGA的神经网络推理支持粒子物理学的高速实时事件处理，如寻找新粒子和测量希格斯玻色子。
如何实现高精度、纳秒级的推理？
通过分层、分参数类型的自动量化过程，结合FPGA优化技术，实现高精度、纳秒级推理。
CGRA4ML框架的主要优势是什么？
CGRA4ML框架解决了大型神经网络处理的限制，支持更复杂的模型并提升科学计算的智能化。
LLama 2加速器的能效如何？
LLama 2加速器能耗减少12.75倍，推理速度提高2.46倍，相比于传统硬件具有显著的能效优势。
在FPGA上实现变压器架构的延迟是多少？
在FPGA上实现的变压器架构记录了低于2微秒的延迟，符合CERN实验的要求。
AIoT系统中Transformer模型的优化效果如何？
优化后的4位量化Transformer模型运行速度高达132.33倍，能耗减少48.19倍，精度与8位模型相当。
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