The Energy-Efficient Hierarchical Neural Network with Fast FPGA-Based Incremental Learning

📄 arXiv: 2509.15097v1 📥 PDF

作者: Mohammad Saleh Vahdatpour, Huaiyuan Chu, Yanqing Zhang

分类: cs.LG

发布日期: 2025-09-18

备注: Published at IJCNN 2025

💡 一句话要点

提出基于FPGA加速的能量高效分层神经网络，用于快速增量学习。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 分层神经网络 FPGA加速 增量学习 能量效率 边缘计算

📋 核心要点

  1. 深度学习模型日益增长的计算和能源需求是可持续AI发展的重要瓶颈。
  2. 论文提出一种混合框架，结合分层分解、FPGA加速的直接方程求解和增量学习，降低计算成本。
  3. 该方法在保持模型高性能的同时，显著降低了计算成本，适用于边缘部署和实时自适应。

📝 摘要（中文）

深度学习，特别是基础模型和大型语言模型（LLM）等大规模架构，日益增长的计算和能源需求对可持续性提出了重大挑战。传统的基于梯度的训练方法效率低下，需要大量的迭代更新和高功耗。为了解决这些限制，我们提出了一种混合框架，该框架结合了分层分解与基于FPGA的直接方程求解和增量学习。我们的方法将神经网络分为两个功能层：下层通过FPGA上的单步方程求解进行优化，以实现高效且可并行化的特征提取，而上层采用自适应增量学习来支持持续更新，无需完全重新训练。在此基础上，我们引入了复合LLM框架，该框架在两个层次上显式部署LLM模块。下层LLM以最小的能量开销处理可重用的表示学习，而上层LLM通过能量感知的更新执行自适应决策。这种集成设计增强了可扩展性，减少了冗余计算，并符合可持续AI的原则。理论分析和架构见解表明，我们的方法在保持高模型性能的同时显著降低了计算成本，使其非常适合边缘部署和能源受限环境中的实时自适应。

🔬 方法详解

问题定义：现有深度学习模型，特别是大型语言模型，在训练过程中需要大量的计算资源和能量消耗，传统的基于梯度的训练方法效率低下，难以满足可持续AI的需求。如何在保证模型性能的前提下，降低计算成本和能源消耗，是本文要解决的核心问题。

核心思路：论文的核心思路是将神经网络进行分层分解，下层负责高效的特征提取，上层负责自适应决策。下层采用FPGA加速的直接方程求解，实现单步优化，减少迭代次数；上层采用增量学习，支持持续更新，避免完全重新训练。通过这种分层结构和混合训练方法，降低整体的计算复杂度和能量消耗。

技术框架：整体框架包含两个主要层次：下层为特征提取层，采用FPGA加速的直接方程求解方法进行优化；上层为决策层，采用自适应增量学习方法进行更新。此外，论文还提出了复合LLM框架，将LLM模块部署在两个层次上，下层LLM负责可重用的表示学习，上层LLM负责能量感知的自适应决策。

关键创新：论文的关键创新在于将分层分解、FPGA加速和增量学习相结合，构建了一种能量高效的神经网络架构。与传统的基于梯度的训练方法相比，该方法能够显著降低计算成本和能源消耗，同时保持模型性能。复合LLM框架的提出，进一步提升了模型的可扩展性和适应性。

关键设计：下层FPGA加速的直接方程求解，具体实现方式未知，但强调了单步优化和并行计算的优势。上层自适应增量学习的具体算法未知，但强调了支持持续更新和避免完全重新训练的特性。复合LLM框架中，LLM模块的具体选择和配置未知，但强调了能量感知的更新机制。

📊 实验亮点

论文通过理论分析和架构设计，验证了所提出方法的有效性，但具体的实验数据和对比基线未知。论文声称该方法能够在保持高模型性能的同时，显著降低计算成本，使其非常适合边缘部署和能源受限环境中的实时自适应。具体的性能提升幅度未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于边缘计算设备、嵌入式系统和移动设备等能源受限的环境中，实现高效的实时推理和自适应学习。例如，可用于智能监控、自动驾驶、机器人导航等领域，提升设备在资源有限条件下的智能化水平，并降低碳排放，促进可持续AI的发展。

📄 摘要（原文）

The rising computational and energy demands of deep learning, particularly in large-scale architectures such as foundation models and large language models (LLMs), pose significant challenges to sustainability. Traditional gradient-based training methods are inefficient, requiring numerous iterative updates and high power consumption. To address these limitations, we propose a hybrid framework that combines hierarchical decomposition with FPGA-based direct equation solving and incremental learning. Our method divides the neural network into two functional tiers: lower layers are optimized via single-step equation solving on FPGAs for efficient and parallelizable feature extraction, while higher layers employ adaptive incremental learning to support continual updates without full retraining. Building upon this foundation, we introduce the Compound LLM framework, which explicitly deploys LLM modules across both hierarchy levels. The lower-level LLM handles reusable representation learning with minimal energy overhead, while the upper-level LLM performs adaptive decision-making through energy-aware updates. This integrated design enhances scalability, reduces redundant computation, and aligns with the principles of sustainable AI. Theoretical analysis and architectural insights demonstrate that our method reduces computational costs significantly while preserving high model performance, making it well-suited for edge deployment and real-time adaptation in energy-constrained environments.