論文の概要: ViTCoD: Vision Transformer Acceleration via Dedicated Algorithm and Accelerator Co-Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.09573v1
• Date: Tue, 18 Oct 2022 04:07:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-19 14:23:03.265867
• Title: ViTCoD: Vision Transformer Acceleration via Dedicated Algorithm and Accelerator Co-Design
• Title（参考訳）: ViTCoD:Dedicated AlgorithmとAccelerator Co-Designによるビジョントランスフォーマー高速化
• Authors: Haoran You, Zhanyi Sun, Huihong Shi, Zhongzhi Yu, Yang Zhao, Yongan Zhang, Chaojian Li, Baopu Li, Yingyan Lin
• Abstract要約: ビジョントランスフォーマー(ViT)は、様々なビジョンタスクにおいて最先端のパフォーマンスを実現している。 しかし、ViTsの自己保持モジュールは依然として大きなボトルネックである。 本稿では,ViTの高速化を目的とした,ViTCoDと呼ばれる専用アルゴリズムとアクセラレータ共設計フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.46121663652989
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Vision Transformers (ViTs) have achieved state-of-the-art performance on various vision tasks. However, ViTs' self-attention module is still arguably a major bottleneck, limiting their achievable hardware efficiency. Meanwhile, existing accelerators dedicated to NLP Transformers are not optimal for ViTs. This is because there is a large difference between ViTs and NLP Transformers: ViTs have a relatively fixed number of input tokens, whose attention maps can be pruned by up to 90% even with fixed sparse patterns; while NLP Transformers need to handle input sequences of varying numbers of tokens and rely on on-the-fly predictions of dynamic sparse attention patterns for each input to achieve a decent sparsity (e.g., >=50%). To this end, we propose a dedicated algorithm and accelerator co-design framework dubbed ViTCoD for accelerating ViTs. Specifically, on the algorithm level, ViTCoD prunes and polarizes the attention maps to have either denser or sparser fixed patterns for regularizing two levels of workloads without hurting the accuracy, largely reducing the attention computations while leaving room for alleviating the remaining dominant data movements; on top of that, we further integrate a lightweight and learnable auto-encoder module to enable trading the dominant high-cost data movements for lower-cost computations. On the hardware level, we develop a dedicated accelerator to simultaneously coordinate the enforced denser/sparser workloads and encoder/decoder engines for boosted hardware utilization. Extensive experiments and ablation studies validate that ViTCoD largely reduces the dominant data movement costs, achieving speedups of up to 235.3x, 142.9x, 86.0x, 10.1x, and 6.8x over general computing platforms CPUs, EdgeGPUs, GPUs, and prior-art Transformer accelerators SpAtten and Sanger under an attention sparsity of 90%, respectively.
• Abstract（参考訳）: ビジョントランスフォーマー(ViT)は、様々なビジョンタスクにおいて最先端のパフォーマンスを達成した。 しかし、ViTsの自己保持モジュールは依然として大きなボトルネックであり、達成可能なハードウェア効率を制限している。 一方、既存のnlpトランスフォーマー専用の加速器はvitには最適ではない。 これは、ViT と NLP 変換器の間には大きな違いがあるためである: ViT は比較的固定数の入力トークンを持ち、その注意マップは固定されたスパースパターンであっても最大90%までプルーニングできる;一方 NLP 変換器は、様々な数のトークンの入力シーケンスを処理し、各入力に対して、適切な間隔を達成するために、動的スパースパターンのオンザフライ予測に依存する必要がある(例: >=50%)。 そこで本研究では,ViTの高速化を目的とした,ViTCoDと呼ばれる専用アルゴリズムとアクセラレータ共設計フレームワークを提案する。 具体的には、アルゴリズムレベルでは、vitcod prunes and polarize the attention map to have denser or sparser fixed pattern for regularizing two level of workloads without hurts accuracy, much reduced the attention computations with easeing the remaining dominant data movement; そしてさらに、軽量で学習可能なオートエンコーダモジュールを統合して、低コストな計算のために、支配的な高コストデータ移動を取引できるようにする。 ハードウェアレベルでは,高密度/スパーサ負荷とエンコーダ/デコーダエンジンを併用してハードウェア利用を促進させる専用アクセラレータを開発した。 大規模な実験とアブレーション研究により、ViTCoDは最大235.3x, 142.9x, 86.0x, 10.1x, 6.8xのスピードアップをCPU、EdgeGPU、GPU、および先進的なトランスフォーマーアクセラレータSpAttenとSangerでそれぞれ90%の間隔で達成している。

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