May, 2024

P$^2$-ViT: 完全量化的视觉变换器的二次幂后训练量化和加速

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TL;DRVision Transformers（ViTs）在计算机视觉任务中表现卓越，但它们在资源受限设备上的部署受到内存消耗和计算密集性的挑战。为了解决这个限制，我们提出了第一个适用于 P2-ViT 的后训练量化和加速框架，通过专门的量化方案有效量化 ViTs，并设计硬件加速器和数据流来提高效率。
发现论文，激发创造
  • MPTQ-ViT：VisionTransformer 的混合精度后训练量化

    提出了 SmoothQuant with bias term (SQ-b) 和 optimal scaling factor ratio search (OPT-m) 方法以及一种多精度后训练量化框架 (MPTQ-ViT)，在 ImageNet 数据集上进行的实验表明，与现有方法相比，所提方法在 4 位和 5 位量化的 ViTs 上均取得了显著的准确度提高。

    Jan, 2024

  • FQ-ViT: 完全量化视觉 Transformer 的后训练量化

    本研究开发了基于 Power-of-Two Factor（PTF）和 Log-Int-Softmax（LIS）的技术来简化全量化视觉 Transformer 的推理复杂度，并应用于各种基于 Transformer 的体系结构和基准测试中，以达到更高的性能。

    Nov, 2021

  • Q-HyViT: 桥接块重构的混合视觉 Transformer 后训练量化

    为了解决 vision transformers 在移动设备上的高计算需求问题，我们提出了一种新的 post-training quantization 方法，成功地让 efficient hybrid vision transformers（MobileViTv1 和 MobileViTv2）的平均准确性有了显著提高（达到 7.75%），我们将在指定的网址上发布我们的代码。

    Mar, 2023

  • Trio-ViT：面向无 softmax 的高效视觉 Transformer 的后训练量化与加速

    通过量化和加速高效 ViTs 的方法，提出了 Trio-ViT 框架，该框架在可比准确度下获得了可观的 FPS 和 DSP 效率提升，解决了 Vision Transformers 在嵌入式设备上部署困难的问题。

    May, 2024

  • I&S-ViT：推进 Post-Training ViTs 量化极限的包容稳定方法

    提出了一种新颖的方法 I&S-ViT，用于稳定地进行 ViTs 的 PTQ，包括引入 shift-uniform-log2 量化器（SULQ）和三阶段平滑优化策略（SOS），并通过对多样的视觉任务进行全面评估，证明了其在低位场景下相对于现有的 ViTs PTQ 方法的优越性。

    Nov, 2023

  • PTQ4ViT：基于双等距量化的视觉 Transformer 后训练量化框架

    本文提出了双均匀量化方法和用 Hessian 指导的指标方法来优化视觉转换器上量化的准确度，提出了一个高效的框架 PTQ4ViT，实验证明量化视觉转换器在 ImageNet 分类任务上能够实现接近无损的预测准确度（8 位量化的准确度降低小于 0.5%）。

    Nov, 2021

  • Bi-ViT: 推动视觉 Transformer 量化极限

    介绍一种专门用于大规模预训练模型在硬件受限设备上快速部署的量化方法，并提出一种基于可训练缩放因子和排名感知蒸馏的 Binarized ViT 模型。该方法在 ImageNet 等数据集上都取得了较高的 Top-1 准确率，并在 FLOPs 方面获得了显著的理论加速。

    May, 2023

  • Vision Transformer 的补丁混合精度量化

    本文提出了一种基于 patch 的混合精度量化方法，用于 ViTs 神经网络的高效推理，通过引入轻量级全局度量并采用帕累托前沿法自动分配最佳的位精度来减少搜索成本。实验证明这种方法大大减少了搜索成本，使混合精度量化应用于 ViTs 变得容易。

    May, 2023

  • I-ViT：整数量化优化视觉 Transformer 推理

    本文提出 I-ViT 作为 Vision Transformers 的整数量化方案，在不使用浮点算数的情况下，通过整数算术和位移来完成计算图的整个计算过程，并使用 Shiftmax 和 ShiftGELU 等方法来近似非线性组件，以减少模型复杂性并提高在边缘设备上的有效性，实验结果表明整数量化达到与 FP 基线相当（甚至略高）的准确率，并且使用 TVM 在 GPU 的整数算术单元上实现了 3.72-4.11 倍的推断加速。

    Jul, 2022

  • 基于二次幂量化的神经网络能效硬件加速

    通过使用二次幂量化和基于位移乘累加运算代替传统的乘累加运算，以及基于对数量化的新型剪枝方法，本文在基于 Zynq UltraScale + MPSoC ZCU104 SoC FPGA 的硬件神经网络加速器中实现了 Power-of-Two (PoT) 权重，实现了至少 $1.4x$ 的能效提升。

    Sep, 2022