論文の概要: EfficientVLA: Training-Free Acceleration and Compression for Vision-Language-Action Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.10100v1
• Date: Wed, 11 Jun 2025 18:34:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-13 15:37:22.392766
• Title: EfficientVLA: Training-Free Acceleration and Compression for Vision-Language-Action Models
• Title（参考訳）: ビジョン・ランゲージ・アクションモデルにおける学習自由加速と圧縮の効率化
• Authors: Yantai Yang, Yuhao Wang, Zichen Wen, Luo Zhongwei, Chang Zou, Zhipeng Zhang, Chuan Wen, Linfeng Zhang,
• Abstract要約: VLA(Vision-Language-Action)モデルは、エンボディインテリジェンスに対する変換ポテンシャルを示すが、高い計算とメモリ要求によって著しく妨げられる。 本稿では,構造化およびトレーニング不要な推論促進フレームワークであるEfficientVLAを紹介する。 提案手法を標準VLAモデルであるCogACTに適用し,予測速度を1.93倍に向上し,FLOPを28.9%に削減し,SIMPLERベンチマークでは0.6%の成功率の低下に留まった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.42353501209045
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vision-Language-Action (VLA) models, particularly diffusion-based architectures, demonstrate transformative potential for embodied intelligence but are severely hampered by high computational and memory demands stemming from extensive inherent and inference-time redundancies. While existing acceleration efforts often target isolated inefficiencies, such piecemeal solutions typically fail to holistically address the varied computational and memory bottlenecks across the entire VLA pipeline, thereby limiting practical deployability. We introduce EfficientVLA, a structured and training-free inference acceleration framework that systematically eliminates these barriers by cohesively exploiting multifaceted redundancies. EfficientVLA synergistically integrates three targeted strategies: (1) pruning of functionally inconsequential layers from the language module, guided by an analysis of inter-layer redundancies; (2) optimizing the visual processing pathway through a task-aware strategy that selects a compact, diverse set of visual tokens, balancing task-criticality with informational coverage; and (3) alleviating temporal computational redundancy within the iterative diffusion-based action head by strategically caching and reusing key intermediate features. We apply our method to a standard VLA model CogACT, yielding a 1.93X inference speedup and reduces FLOPs to 28.9%, with only a 0.6% success rate drop in the SIMPLER benchmark.
• Abstract（参考訳）: VLA(Vision-Language-Action)モデル、特に拡散型アーキテクチャは、インボディードインテリジェンスに対する変換ポテンシャルを示すが、広範囲な固有性と推論時間の冗長性に起因する高い計算とメモリ要求によって著しく妨げられている。 既存のアクセラレーションの取り組みは、しばしば孤立した非効率を目標としているが、そのような断片的なソリューションは通常、VLAパイプライン全体にわたる様々な計算およびメモリボトルネックに全体的に取り組むことができず、実用的なデプロイ可能性を制限する。 EfficientVLAは、多面的冗長性を利用してこれらの障壁を体系的に排除する構造化およびトレーニング不要な推論促進フレームワークである。 効率的なVLAは,(1)言語モジュールから機能的に不連続なレイヤを抽出し,層間冗長性の分析によって誘導する,(2)視覚的処理経路を,コンパクトで多様な視覚トークン群を選択するタスク認識戦略,(3)反復拡散に基づくアクションヘッド内の時間的計算冗長性を,戦略的キャッシングと再利用によって緩和する,という3つの戦略を相乗的に統合する。 提案手法を標準VLAモデルであるCogACTに適用し,予測速度を1.93倍に向上し,FLOPを28.9%に削減し,SIMPLERベンチマークでは0.6%の成功率の低下に留まった。

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