QForce-RL: Quantized FPGA-Optimized Reinforcement Learning Compute Engine

📄 arXiv: 2506.07046v1 📥 PDF

作者: Anushka Jha, Tanushree Dewangan, Mukul Lokhande, Santosh Kumar Vishvakarma

分类: cs.AR, cs.CV, cs.RO, eess.IV

发布日期: 2025-06-08

💡 一句话要点

提出QForce-RL以解决FPGA上强化学习计算资源消耗问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 强化学习 FPGA 量化技术 硬件加速 资源优化 轻量级架构 智能决策

📋 核心要点

  1. 现有FPGA上强化学习的部署成本高，尤其是在处理高质量图像时，计算资源消耗显著。
  2. QForce-RL通过量化技术和轻量级架构，旨在提升吞吐量并降低能耗，同时保持性能稳定。
  3. 实验结果显示，QForce-RL在性能上提升了2.3倍，FPS提升了2.6倍，优于现有最先进技术。

📝 摘要（中文）

强化学习（RL）在序列决策和动态环境控制中表现优异，但在FPGA部署中面临高资源消耗和计算挑战。本文提出QForce-RL，通过量化技术提升吞吐量并降低能耗，构建轻量级的RL架构，且性能损失不显著。QForce-RL利用E2HRL减少RL动作以学习所需策略，并结合QuaRL实现基于量化的SIMD硬件加速。我们对不同RL环境进行了详细分析，强调模型大小、参数和加速计算操作。该架构可扩展至资源受限设备，提供参数化的高效部署，灵活调整延迟、吞吐量、功耗和能效。QForce-RL在性能上提升了2.3倍，FPS提升了2.6倍，相较于现有最先进技术表现更佳。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决FPGA上强化学习计算资源消耗高的问题，现有方法在训练高质量图像的代理时面临大量计算和资源挑战。

核心思路：QForce-RL通过量化技术优化计算，提升吞吐量并降低能耗，构建轻量级的强化学习架构，确保性能损失最小化。

技术框架：QForce-RL的整体架构包括量化模块、E2HRL策略学习模块和QuaRL硬件加速模块，协同工作以实现高效的RL计算。

关键创新：QForce-RL的主要创新在于结合了E2HRL和QuaRL，利用量化技术实现基于SIMD的硬件加速，显著提升了计算效率。

关键设计：在设计中，模型参数经过精细调整，采用了适应性损失函数和优化的网络结构，以确保在资源受限环境中的高效运行。

📊 实验亮点

实验结果表明，QForce-RL在性能上实现了2.3倍的提升，且在帧率（FPS）方面提升了2.6倍，相较于现有最先进技术，展现出显著的优势，证明了其在FPGA优化强化学习计算中的有效性。

🎯 应用场景

QForce-RL的研究成果在多个领域具有潜在应用价值，包括智能机器人、自动驾驶、智能家居等需要实时决策的场景。其高效的计算能力和灵活的部署方式使其适用于资源受限的嵌入式设备，推动了边缘计算的发展。

📄 摘要（原文）

Reinforcement Learning (RL) has outperformed other counterparts in sequential decision-making and dynamic environment control. However, FPGA deployment is significantly resource-expensive, as associated with large number of computations in training agents with high-quality images and possess new challenges. In this work, we propose QForce-RL takes benefits of quantization to enhance throughput and reduce energy footprint with light-weight RL architecture, without significant performance degradation. QForce-RL takes advantages from E2HRL to reduce overall RL actions to learn desired policy and QuaRL for quantization based SIMD for hardware acceleration. We have also provided detailed analysis for different RL environments, with emphasis on model size, parameters, and accelerated compute ops. The architecture is scalable for resource-constrained devices and provide parametrized efficient deployment with flexibility in latency, throughput, power, and energy efficiency. The proposed QForce-RL provides performance enhancement up to 2.3x and better FPS - 2.6x compared to SoTA works.