Large Language Models Inference Engines based on Spiking Neural Networks

📄 arXiv: 2510.00133v3 📥 PDF

作者: Adarsha Balaji, Sandeep Madireddy, Prasanna Balaprakash

分类: cs.LG

发布日期: 2025-09-30 (更新: 2025-10-14)

💡 一句话要点

提出NeurTransformer，利用脉冲神经网络加速Transformer模型推理。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 脉冲神经网络 Transformer 模型转换 低功耗推理 自然语言处理 自注意力机制 替代梯度学习

📋 核心要点

  1. Transformer模型计算复杂度高，难以高效部署，尤其是在长序列输入下，时间和空间复杂度呈平方关系。
  2. NeurTransformer提出一种Transformer-SNN转换方法，通过脉冲自注意力（SSA）替换传统自注意力，并微调SNN模型，实现高效推理。
  3. 实验表明，转换后的GPT-2模型在精度略有损失的情况下，显著降低了能耗，尤其是在自注意力机制的硬件实现上。

📝 摘要（中文）

基于Transformer架构的基础模型是当前通用语言建模以及材料科学和气候等科学领域的最先进技术。然而，训练和部署这些模型在计算上具有挑战性，因为时间和空间复杂度与输入序列长度呈二次关系。目前已经有一些工作致力于探索高效的计算范式和模型架构来解决这些限制。在这项工作中，我们探索使用脉冲神经网络（SNN）来设计Transformer模型。使用现有的替代学习方法训练大规模SNN效率低下且耗时。另一方面，将现有的基于Transformer的模型转换为其SNN等效模型的技术不具有可扩展性，因为实现最佳性能需要大量的脉冲时间步长，即增加延迟。为了解决这个问题，我们提出了一种名为NeurTransformer的方法，用于使用基于现有转换方法的监督微调方法设计用于推理的基于Transformer的SNN。所提出的方法通过以下步骤工作：（1）用基于脉冲的自注意力（SSA）机制替换自注意力机制，（2）将训练后的Transformer模型的前馈块转换为其等效的SNN，以及（3）使用基于SNN的替代学习算法微调SSA块。我们对所提出的方法进行了基准测试，并使用三种模型大小递增的GPT-2模型变体证明了其准确性和可扩展性。我们观察到，转换后的GPT-2小型模型在余弦相似度方面表现出5-12％的损失，困惑度降低了9.7％。最后，我们证明了SSA块相对于ASA块的能源效率，并表明在数字硬件上实现自注意力机制时，估计能耗降低了64.71％至85.28％。

🔬 方法详解

问题定义：现有Transformer模型在推理时计算量大，能耗高，难以在资源受限的设备上部署。将Transformer转换为脉冲神经网络（SNN）是一种潜在的解决方案，但直接训练大规模SNN困难，而现有转换方法又会导致过高的延迟。

核心思路：NeurTransformer的核心思路是结合转换和微调的优势。首先，将预训练的Transformer模型转换为SNN，然后针对SNN的特性进行微调，以弥补转换过程中的精度损失，同时保持SNN的低功耗特性。关键在于设计一种高效的脉冲自注意力机制（SSA）来替代传统的自注意力机制。

技术框架：NeurTransformer的整体流程如下： 1. 替换自注意力：将Transformer模型中的传统自注意力模块替换为基于脉冲的自注意力（SSA）模块。 2. SNN转换：将Transformer模型的前馈网络（FFN）部分转换为等效的SNN。 3. 微调：使用基于SNN的替代梯度学习算法对SSA模块进行微调，以优化SNN的性能。

关键创新：NeurTransformer的关键创新在于： 1. 脉冲自注意力（SSA）机制：设计了一种适用于SNN的自注意力机制，能够利用脉冲信号进行信息处理，从而降低计算复杂度。 2. 转换与微调结合：结合了模型转换和微调两种方法，既利用了预训练模型的知识，又针对SNN的特性进行了优化，避免了从头训练SNN的困难。

关键设计： 1. SSA设计：具体SSA的实现细节（例如脉冲编码方式、脉冲神经元的激活函数、注意力权重的计算方式）未知，但其核心目标是利用脉冲信号模拟自注意力的功能。 2. 替代梯度学习：由于SNN的不可导性，需要使用替代梯度学习算法进行微调。具体使用的替代梯度函数未知。 3. 模型选择：实验中使用了GPT-2模型作为基础模型，并选择了不同大小的模型变体进行验证。

📊 实验亮点

实验结果表明，NeurTransformer在GPT-2模型上的应用取得了显著的能耗降低。转换后的GPT-2小型模型在余弦相似度上损失了5-12%，困惑度降低了9.7%。更重要的是，与传统自注意力机制相比，SSA模块在数字硬件上的能耗降低了64.71%至85.28%。这些结果表明NeurTransformer在保持一定精度的前提下，显著提高了Transformer模型的能效。

🎯 应用场景

NeurTransformer具有广泛的应用前景，尤其是在需要低功耗、低延迟推理的场景中，例如边缘计算设备、移动设备和嵌入式系统。该方法可以应用于各种自然语言处理任务，如文本生成、机器翻译和文本分类，并有望推动人工智能在资源受限环境中的应用。

📄 摘要（原文）

Foundational models based on the transformer architecture are currently the state-of-the-art in general language modeling, as well as in scientific areas such as material science and climate. However, training and deploying these models is computationally challenging as the time and space complexity has a quadratic relation to the input sequence length. Several efforts exploring efficient computational paradigms and model architectures to address these limitations have been made. In this work, we explore spiking neural networks (SNNs) to design transformer models. A challenge in training large-scale SNNs, using existing surrogate learning methods is inefficient and time-consuming. On the other hand, techniques to convert existing transformer-based models to their SNN equivalent are not scalable, as achieving optimal performance comes at the cost of a large number of spike time-steps, i.e. increased latency. To address this, we propose NeurTransformer, a methodology for designing transformer-based SNN for inference using a supervised fine-tuning approach with existing conversion methods. The proposed methodology works by: (1) replacing the self-attention mechanism with a spike-based self-attention (SSA), (2) converting the feed-forward block of the trained transformer model to its equivalent SNN, and (3) fine-tuning the SSA block using SNN-based surrogate learning algorithms. We benchmark the proposed methodology and demonstrate its accuracy and scalability using three variants of the GPT-2 model of increasing model size. We observe that the converted GPT-2 small models demonstrate a 5-12% loss in cosine similarity and a 9.7% reduction in perplexity. Finally, we demonstrate the energy efficiency of the SSA block compared to the ASA block and show between 64.71% and 85.28% reductions in estimated energy consumption when implementing the self-attention mechanism on a digital hardware.