Unified Accelerator for Attention and Convolution in Inference Based on FPGA

计算机科学 现场可编程门阵列 推论 卷积神经网络 计算 卷积(计算机科学) 计算机工程 并行计算 硬件加速 变压器 高效能源利用 建筑 人工智能 计算科学 嵌入式系统 人工神经网络 算法 物理 量子力学 电压 电气工程 工程类 艺术 视觉艺术
作者
Tianyang Li,Fan Zhang,Xitian Fan,Jianliang Shen,Wei Guo,Wei Cao
标识
DOI:10.1109/iscas46773.2023.10182145
摘要

Many models combining Transformers with convolutional neural networks (CNNs) for computer vision tasks have achieved state-of-the-art results. However, due to the different computation patterns between attention and convolution, using a dedicated Transformer or CNN accelerator will inevitably reduce the computing efficiency of the other. To overcome this problem, we propose a unified architecture for attention and convolution on FPGA. We reduce runtime overhead by offloading part of self-attention computations offline before inference. Furthermore, we present a unified mapping method according to the computing characteristics of attention-based and convolution-based models. This accelerator implements multi-head attention in Transformer, independent ResNet-50 and hybrid blocks of attention and con-volution in BoTNet-50 at 200MHz on Xilinx Virtex Ultrascale+ XCVU37P. Experimental results show that the solution is nearly 3.62 times more energy-efficient than the NVIDIA V100 GPU, and the computational efficiency is 11.86% and 28.29% higher than the state-of-the-art Transformer and ResNet-50 accelerators, respectively.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
可靠的如之完成签到,获得积分10
1秒前
专注棒棒糖完成签到 ,获得积分10
1秒前
1秒前
Lily发布了新的文献求助10
1秒前
2秒前
YZQ发布了新的文献求助10
3秒前
黑咖啡完成签到,获得积分10
3秒前
Liufgui应助可靠的如之采纳,获得10
5秒前
科研通AI2S应助阿俊采纳,获得10
6秒前
7秒前
9秒前
11秒前
11秒前
JamesPei应助YZQ采纳,获得10
12秒前
Orange应助邪恶花生米采纳,获得10
12秒前
weijie发布了新的文献求助10
12秒前
hf完成签到,获得积分10
12秒前
12秒前
14秒前
量子星尘发布了新的文献求助30
15秒前
硅负极完成签到,获得积分10
15秒前
zzt发布了新的文献求助10
15秒前
16秒前
Dr.Yang发布了新的文献求助10
17秒前
19秒前
刻苦的秋柔完成签到,获得积分10
21秒前
意大利种马完成签到,获得积分20
22秒前
orixero应助写得出发的中采纳,获得10
24秒前
刘雨森完成签到 ,获得积分10
25秒前
坦率白萱应助littleblack采纳,获得10
26秒前
香蕉觅云应助意大利种马采纳,获得10
27秒前
ZS完成签到,获得积分10
27秒前
帅哥的事情少管完成签到,获得积分10
28秒前
littlestone完成签到,获得积分10
29秒前
NexusExplorer应助ShuXU采纳,获得10
31秒前
果果完成签到,获得积分10
31秒前
项绝义完成签到,获得积分10
32秒前
32秒前
空古悠浪发布了新的文献求助20
32秒前
32秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
‘Unruly’ Children: Historical Fieldnotes and Learning Morality in a Taiwan Village (New Departures in Anthropology) 400
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3988920
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3531290
关于积分的说明 11253247
捐赠科研通 3269903
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1804830
邀请新用户注册赠送积分活动 882027
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809052