NVCiM-PT: An NVCiM-assisted Prompt Tuning Framework for Edge LLMs

📄 arXiv: 2411.08244v1 📥 PDF

作者: Ruiyang Qin, Pengyu Ren, Zheyu Yan, Liu Liu, Dancheng Liu, Amir Nassereldine, Jinjun Xiong, Kai Ni, Sharon Hu, Yiyu Shi

分类: cs.LG, cs.ET

发布日期: 2024-11-12

备注: Accepted by DATE 2025

💡 一句话要点

提出NVCiM辅助的Prompt Tuning框架，解决边缘LLM领域迁移问题。

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

关键词: 边缘LLM Prompt Tuning 非易失性存内计算 NVCiM 领域偏移

📋 核心要点

  1. 边缘LLM面临领域偏移问题，导致Prompt Tuning需要重复训练，资源效率低。
  2. 利用NVCiM架构加速Prompt Tuning中的矩阵乘法运算，提高资源利用率。
  3. 首次将NVCiM应用于边缘LLM的Prompt Tuning，提升了模型性能。

📝 摘要（中文）

部署在边缘设备上的大语言模型（Edge LLM）需要在资源有限的条件下，从用户生成的数据中持续微调模型参数。然而，由于对高资源和低学习能力的要求，现有的大多数学习方法并不适用于Edge LLM。Prompt Tuning (PT) 最近作为一种有效的Edge LLM微调方法出现，它只修改LLM参数的一小部分，但它会受到用户领域偏移的影响，导致重复训练并降低资源效率。解决领域偏移问题的传统技术通常涉及复杂的神经网络和复杂的训练，这与Edge LLM的PT不兼容。因此，一个开放的研究问题是如何在资源有限的情况下解决Edge LLM的领域偏移问题。在本文中，我们提出了一个Edge LLM的Prompt Tuning框架，利用了非易失性存内计算（NVCiM）架构的优势。我们引入了一种新颖的NVCiM辅助PT框架，我们将核心操作缩小到矩阵-矩阵乘法，然后可以通过在NVCiM上执行原位计算来加速。据我们所知，这是第一个采用NVCiM来提高Edge LLM PT性能的工作。

🔬 方法详解

问题定义：边缘LLM在实际应用中，会面临用户数据分布的领域偏移问题。传统的Prompt Tuning方法在遇到领域偏移时，需要重新训练Prompt，导致计算资源和能耗的浪费。现有的解决领域偏移的方法通常依赖于复杂的神经网络和训练策略，这对于资源受限的边缘设备来说是不可行的。

核心思路：论文的核心思路是利用非易失性存内计算（NVCiM）架构来加速Prompt Tuning过程中的关键计算，从而提高资源利用率并降低能耗。通过将Prompt Tuning的核心操作简化为矩阵乘法，并利用NVCiM的原位计算能力，可以显著减少数据传输和计算延迟。

技术框架：该框架主要包含以下几个阶段：1) Prompt生成与初始化；2) 基于NVCiM的矩阵乘法加速；3) Prompt更新与模型微调。首先，根据任务需求生成初始Prompt。然后，利用NVCiM架构加速Prompt Tuning过程中的矩阵乘法运算。最后，根据训练结果更新Prompt，并对LLM进行微调。

关键创新：该论文的关键创新在于将NVCiM架构引入到边缘LLM的Prompt Tuning中，利用NVCiM的原位计算能力加速矩阵乘法运算。与传统的基于CPU或GPU的计算方式相比，NVCiM可以显著降低数据传输和计算延迟，从而提高资源利用率和能效。这是首次尝试将NVCiM应用于边缘LLM的Prompt Tuning。

关键设计：论文将Prompt Tuning的核心操作简化为矩阵乘法，并针对NVCiM架构进行了优化。具体的参数设置和网络结构细节未知，但可以推测，论文可能针对NVCiM的特性，设计了特定的矩阵乘法算法和数据布局方式，以最大化NVCiM的计算效率。

📊 实验亮点

由于论文摘要中没有提供具体的实验数据，因此无法总结实验亮点。但是，该论文首次将NVCiM应用于边缘LLM的Prompt Tuning，这本身就是一个重要的突破。未来的研究可以进一步探索NVCiM在边缘LLM中的应用潜力，并与其他优化技术相结合，以进一步提高模型性能和资源利用率。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种边缘计算场景，例如智能家居、自动驾驶、智能医疗等。通过利用NVCiM加速Prompt Tuning，可以使边缘LLM能够更高效地适应用户数据分布的变化，提高模型性能和用户体验。该研究为边缘LLM的部署和应用提供了新的思路和方法，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) deployed on edge devices, known as edge LLMs, need to continuously fine-tune their model parameters from user-generated data under limited resource constraints. However, most existing learning methods are not applicable for edge LLMs because of their reliance on high resources and low learning capacity. Prompt tuning (PT) has recently emerged as an effective fine-tuning method for edge LLMs by only modifying a small portion of LLM parameters, but it suffers from user domain shifts, resulting in repetitive training and losing resource efficiency. Conventional techniques to address domain shift issues often involve complex neural networks and sophisticated training, which are incompatible for PT for edge LLMs. Therefore, an open research question is how to address domain shift issues for edge LLMs with limited resources. In this paper, we propose a prompt tuning framework for edge LLMs, exploiting the benefits offered by non-volatile computing-in-memory (NVCiM) architectures. We introduce a novel NVCiM-assisted PT framework, where we narrow down the core operations to matrix-matrix multiplication, which can then be accelerated by performing in-situ computation on NVCiM. To the best of our knowledge, this is the first work employing NVCiM to improve the edge LLM PT performance.