FPGA Co-Design for Efficient N:M Sparse and Quantized Model Inference
作者: Fen-Yu Hsieh, Yun-Chang Teng, Ding-Yong Hong, Jan-Jan Wu
分类: cs.LG, cs.AR
发布日期: 2025-12-31
💡 一句话要点
提出基于FPGA的软硬件协同设计框架，加速稀疏量化大语言模型推理。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: FPGA加速 稀疏性 量化 大语言模型 软硬件协同设计
📋 核心要点
- 大型语言模型部署受限于高昂的计算和内存需求，现有方法难以在资源受限环境中有效部署。
- 提出一种软硬件协同设计框架，结合N:M稀疏剪枝和低比特量化，优化LLM在FPGA上的推理。
- 实验表明，该方法在权重存储、矩阵乘法和端到端延迟方面均有显著提升，并提高了LLaMA-7B模型的吞吐量。
📝 摘要（中文）
大型语言模型(LLMs)在各种语言处理任务中表现出卓越的性能。然而，这种成功是以巨大的计算和内存需求为代价的，这严重阻碍了它们在资源受限环境中的部署。为了应对这一挑战，本文介绍了一种自动化框架，该框架利用权重剪枝和低比特量化，并提出了一种硬件-软件协同设计方法，用于在现场可编程门阵列(FPGA)平台上生成加速器。特别地，我们实现了一个统一的pipeline，该pipeline应用N:M结构化剪枝和4比特整数量化来减少内存占用，然后进行优化的反量化和矩阵乘法，以增强LLM在包括CPU、具有密集和2:4稀疏张量核心的NVIDIA GPU以及定制的基于 systolic 阵列的FPGA加速器等多种硬件平台上的推理。通过在$4096 imes 4096$矩阵上利用2:4稀疏性和量化，我们的方法实现了高达4倍的权重存储减少和1.71倍的矩阵乘法加速，与密集GPU基线相比，端到端延迟降低了1.29倍。在LLaMA-7B模型上的缩放分析进一步表明，结构化稀疏性将每token的吞吐量提高了1.36倍。这些结果证明了细粒度N:M稀疏性和量化在实现高效且可部署的LLM推理方面的协同作用，而所提出的FPGA加速器为支持超出固定2:4硬件约束的更广泛的稀疏模式类别提供了一种灵活的架构路径。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大型语言模型（LLMs）计算和内存需求巨大，难以在资源受限的边缘设备上部署。现有的优化方法，如量化和剪枝，虽然可以降低模型大小和计算复杂度，但往往受限于硬件平台的特定约束，例如GPU的2:4稀疏性限制，缺乏灵活性和通用性。
核心思路：本文的核心思路是采用软硬件协同设计的方法，结合N:M结构化剪枝和低比特量化，并针对FPGA平台定制加速器。通过软件层面的稀疏化和量化降低模型复杂度，同时在硬件层面设计灵活的加速器架构，以充分利用稀疏性和量化的优势，从而实现高效的LLM推理。
技术框架：该框架包含一个统一的pipeline，首先对LLM进行N:M结构化剪枝和4比特整数量化，以减少内存占用。然后，针对不同的硬件平台（CPU、GPU、FPGA）进行优化的反量化和矩阵乘法。对于FPGA平台，设计了一个基于systolic阵列的定制加速器，以高效地执行稀疏矩阵乘法。整个框架旨在实现自动化，能够根据不同的模型和硬件平台自动生成优化的推理方案。
关键创新：最重要的技术创新点在于软硬件协同设计，特别是针对FPGA平台定制的加速器架构。该加速器能够灵活地支持不同的N:M稀疏模式，突破了传统硬件平台（如GPU）对稀疏模式的限制。此外，该框架还实现了自动化，能够根据不同的模型和硬件平台自动生成优化的推理方案，降低了部署的复杂性。
关键设计：该论文的关键设计包括：1) N:M结构化剪枝策略，在保证模型性能的同时，最大限度地减少非零元素的数量。2) 4比特整数量化，进一步降低模型大小和计算复杂度。3) 基于systolic阵列的FPGA加速器架构，能够高效地执行稀疏矩阵乘法。4) 优化的反量化和矩阵乘法实现，充分利用硬件平台的特性，提高推理速度。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，在4096x4096矩阵上，使用2:4稀疏性和量化后，权重存储减少了4倍，矩阵乘法加速了1.71倍，端到端延迟相比于密集GPU基线降低了1.29倍。在LLaMA-7B模型上的缩放分析表明，结构化稀疏性将每token的吞吐量提高了1.36倍。这些结果表明，该方法能够显著提高LLM的推理效率。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种资源受限的场景，例如边缘计算设备、移动设备和嵌入式系统。通过降低LLM的计算和内存需求，可以使这些设备能够运行复杂的AI模型，从而实现智能家居、自动驾驶、智能医疗等应用。此外，该研究还可以促进LLM在更多领域的应用，例如自然语言处理、机器翻译和语音识别。
📄 摘要（原文）
Large language models (LLMs) have demonstrated remarkable performance across a wide range of language processing tasks. However, this success comes at the cost of substantial computation and memory requirements, which significantly impedes their deployment in resource-constrained environments. To address this challenge, this work introduces an automation framework that leverages weight pruning and low-bit quantization, and presents a hardware-software co-design method that generates accelerators on the Field-Programmable Gate Array (FPGA) platform. In particular, we implement a unified pipeline that applies N:M structured pruning and 4-bit integer quantization to reduce the memory footprint, followed by optimized dequantization and matrix multiplication to enhance LLM inference on several hardware platforms, including CPUs, NVIDIA GPUs with Dense and 2:4 Sparse Tensor Cores, and a custom systolic-array-based FPGA accelerator. Utilizing 2:4 sparsity combined with quantization on $4096 \times 4096$ matrices, our approach achieves a reduction of up to $4\times$ in weight storage and a $1.71\times$ speedup in matrix multiplication, yielding a $1.29\times$ end-to-end latency reduction compared to dense GPU baselines. Scaling analysis on the LLaMA-7B model further shows that structured sparsity enhances the throughput per token by $1.36\times$. These results demonstrate the synergy of fine-grained N:M sparsity and quantization for enabling efficient and deployable LLM inference, while the proposed FPGA accelerator offers a flexible architectural path for supporting a broader class of sparsity patterns beyond the fixed 2:4 hardware constraints.