AccLLM: Accelerating Long-Context LLM Inference Via Algorithm-Hardware Co-Design

📄 arXiv: 2505.03745v1 📥 PDF

作者: Yanbiao Liang, Huihong Shi, Haikuo Shao, Zhongfeng Wang

分类: cs.AR, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-04-07

💡 一句话要点

AccLLM：通过算法-硬件协同设计加速长文本LLM推理

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

关键词: 大型语言模型 边缘计算 FPGA加速 算法硬件协同设计 模型压缩 量化 剪枝

📋 核心要点

  1. 现有LLM部署在边缘设备上，面临计算密集、模型巨大、内存带宽需求高以及长序列处理能力有限等挑战。
  2. AccLLM通过算法和硬件协同设计，集成了剪枝、Λ形注意力以及W2A8KV4量化方案，降低内存带宽需求，提升长序列生成能力。
  3. 实验结果表明，在Xilinx Alveo U280 FPGA上，AccLLM相比FlightLLM，能源效率提升4.07倍，吞吐量提升2.98倍。

📝 摘要（中文）

近年来，大型语言模型（LLMs）在自然语言处理（NLP）领域取得了巨大成功，推动了将其部署从云端扩展到边缘设备的日益增长的需求。然而，在资源受限的边缘设备上部署LLMs面临着严峻的挑战，包括（1）密集的计算和巨大的模型尺寸，（2）自回归生成过程带来的巨大的内存和带宽需求，以及（3）处理长序列的有限可扩展性。为了应对这些挑战，我们提出了AccLLM，这是一个全面的加速框架，通过算法和硬件协同设计，实现高效快速的长文本LLM推理。在算法层面，我们集成了（1）剪枝，（2）Λ形注意力，以及（3）一种创新的W2A8KV4（2位权重，8位激活，4位KV缓存）量化方案，从而有效地降低了内存和带宽需求，同时促进了LLMs的长序列生成。在硬件层面，我们设计了一个专用的基于FPGA的加速器，该加速器具有可重构的计算引擎，可以有效且灵活地适应来自我们的压缩算法的各种操作，从而将算法创新完全转化为有形的硬件效率。我们在Xilinx Alveo U280 FPGA上验证了AccLLM，与最先进的FlightLLM相比，展示了4.07倍的能源效率和2.98倍的吞吐量。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在资源受限的边缘设备上部署长文本LLM时面临的计算量大、内存带宽需求高以及长序列处理能力不足的问题。现有方法难以在边缘设备上实现高效的LLM推理，限制了LLM在边缘计算场景下的应用。

核心思路：论文的核心思路是通过算法和硬件的协同设计，在算法层面压缩模型，降低计算和存储需求，在硬件层面设计专用加速器，充分利用算法的优势，实现高效的LLM推理。通过这种协同优化，可以在边缘设备上实现高性能的长文本LLM应用。

技术框架：AccLLM框架包含算法优化和硬件加速两个主要部分。算法优化包括剪枝、Λ形注意力和W2A8KV4量化。硬件加速部分是一个基于FPGA的可重构计算引擎，专门用于执行压缩后的LLM操作。整个流程是先通过算法优化压缩LLM，然后将压缩后的模型部署到FPGA加速器上进行推理。

关键创新：论文的关键创新在于算法和硬件的协同设计。算法层面，Λ形注意力是一种新颖的注意力机制，可以有效降低计算复杂度。W2A8KV4量化是一种针对LLM的混合精度量化方案，可以在保证精度的前提下显著降低存储需求。硬件层面，可重构计算引擎可以灵活适应不同的算法操作，充分发挥算法优化的优势。

关键设计：W2A8KV4量化方案中，权重使用2位量化，激活使用8位量化，KV缓存使用4位量化。Λ形注意力的具体实现细节未知。FPGA加速器的具体架构和配置也未知，但强调了其可重构性，以适应不同的算法操作。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，AccLLM在Xilinx Alveo U280 FPGA上实现了显著的性能提升。与最先进的FlightLLM相比，AccLLM的能源效率提高了4.07倍，吞吐量提高了2.98倍。这些数据表明，AccLLM在边缘设备上部署LLM方面具有显著的优势。

🎯 应用场景

AccLLM可应用于各种边缘计算场景，例如智能手机、物联网设备和自动驾驶汽车等。通过在这些设备上部署高效的LLM，可以实现本地化的自然语言处理，提高响应速度和隐私保护。该研究对于推动LLM在边缘计算领域的应用具有重要意义，并有望促进各种智能边缘应用的普及。

📄 摘要（原文）

Recently, large language models (LLMs) have achieved huge success in the natural language processing (NLP) field, driving a growing demand to extend their deployment from the cloud to edge devices. However, deploying LLMs on resource-constrained edge devices poses significant challenges, including (1) intensive computations and huge model sizes, (2) great memory and bandwidth demands introduced by the autoregressive generation process, and (3) limited scalability for handling long sequences. To address these challenges, we propose AccLLM, a comprehensive acceleration framework that enables efficient and fast long-context LLM inference through algorithm and hardware co-design. At the algorithmic level, we integrate (1) pruning, (2) Λ-shaped attention, and (3) an innovative W2A8KV4 (2-bit weights, 8-bit activations, and 4-bit KV cache) quantization scheme, thus effectively reducing memory and bandwidth requirements while facilitating LLMs' long-sequence generation. At the hardware level, we design a dedicated FPGA-based accelerator with a reconfigurable computing engine to effectively and flexibly accommodate diverse operations arising from our compression algorithm, thereby fully translating the algorithmic innovations into tangible hardware efficiency. We validate AccLLM on the Xilinx Alveo U280 FPGA, demonstrating a 4.07x energy efficiency and a 2.98x throughput compared to the state-of-the-art work FlightLLM.