Large Language Models Inference Engines based on Spiking Neural Networks
作者: Adarsha Balaji, Sandeep Madireddy, Prasanna Balaprakash
分类: cs.LG
发布日期: 2025-09-30 (更新: 2025-10-14)
💡 一句话要点
提出NeurTransformer，一种基于脉冲神经网络的大语言模型推理引擎设计方法。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 脉冲神经网络 Transformer模型 大语言模型 推理引擎 自注意力机制 低功耗计算 模型转换
📋 核心要点
- Transformer模型计算复杂度高，部署困难，现有SNN转换方法存在效率和可扩展性问题。
- NeurTransformer通过脉冲自注意力（SSA）替换传统自注意力，并结合转换和微调，构建高效SNN推理引擎。
- 实验表明，该方法在GPT-2模型上具有良好的准确性和可扩展性，并在能耗方面有显著降低。
📝 摘要（中文）
基于Transformer架构的基础模型是当前通用语言建模以及材料科学和气候等科学领域的最先进技术。然而，训练和部署这些模型在计算上具有挑战性，因为时间和空间复杂度与输入序列长度呈二次关系。目前已经有一些工作致力于探索高效的计算范式和模型架构来解决这些限制。本文探索使用脉冲神经网络（SNN）来设计Transformer模型。使用现有的替代学习方法训练大规模SNN效率低下且耗时。另一方面，将现有的基于Transformer的模型转换为等效的SNN的技术不具有可扩展性，因为实现最佳性能需要大量的脉冲时间步长，即增加延迟。为了解决这个问题，我们提出NeurTransformer，一种使用监督微调方法和现有转换方法设计用于推理的基于Transformer的SNN的方法。所提出的方法通过以下步骤工作：（1）用基于脉冲的自注意力（SSA）机制替换自注意力机制，（2）将训练后的Transformer模型的前馈块转换为等效的SNN，以及（3）使用基于SNN的替代学习算法微调SSA块。我们对所提出的方法进行了基准测试，并使用三种模型大小递增的GPT-2模型变体证明了其准确性和可扩展性。我们观察到，转换后的GPT-2小型模型在余弦相似度方面表现出5-12%的损失，困惑度降低了9.7%。最后，我们证明了SSA块相对于ASA块的能源效率，并表明在数字硬件上实现自注意力机制时，估计能耗降低了64.71%到85.28%。
🔬 方法详解
问题定义：现有Transformer模型在推理时计算复杂度高，时间和空间复杂度与输入序列长度呈二次关系，导致部署困难。将Transformer模型转换为SNN时，现有方法要么训练效率低，要么需要大量脉冲时间步长，导致延迟增加，可扩展性差。
核心思路：NeurTransformer的核心思路是将Transformer模型转换为SNN，并针对SNN的特性进行优化，以实现高效的推理。具体来说，它通过替换自注意力机制和微调等手段，在保证模型性能的同时，降低计算复杂度和能耗。
技术框架：NeurTransformer的整体流程包括三个主要步骤：(1) 将Transformer模型中的自注意力机制替换为基于脉冲的自注意力（SSA）机制；(2) 将训练好的Transformer模型的前馈块转换为等效的SNN；(3) 使用基于SNN的替代学习算法微调SSA块。整个框架旨在利用SNN的低功耗特性，同时保持Transformer模型的性能。
关键创新：NeurTransformer的关键创新在于提出了基于脉冲的自注意力（SSA）机制，并结合转换和微调策略，实现了Transformer模型到SNN的高效转换。SSA机制的设计考虑了SNN的脉冲特性，能够更有效地利用SNN的计算能力。
关键设计：在SSA机制的设计中，需要考虑如何将连续的注意力权重转换为脉冲信号，以及如何利用脉冲信号进行计算。微调过程中，需要选择合适的替代学习算法，以克服SNN训练中的梯度消失问题。此外，还需要仔细调整SNN的参数，例如阈值电压和时间常数，以获得最佳的性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，NeurTransformer在GPT-2小型模型上实现了较好的性能。转换后的模型在余弦相似度方面有5-12%的损失，但困惑度降低了9.7%。更重要的是，SSA块在能耗方面表现出显著的优势，与传统的自注意力机制相比，估计能耗降低了64.71%到85.28%。
🎯 应用场景
NeurTransformer具有广泛的应用前景，尤其是在资源受限的边缘设备上部署大型语言模型。例如，它可以应用于移动设备、物联网设备和机器人等，实现低功耗、高效的自然语言处理。此外，该方法还可以推广到其他基于Transformer的模型，为SNN在人工智能领域的应用开辟新的道路。
📄 摘要（原文）
Foundational models based on the transformer architecture are currently the state-of-the-art in general language modeling, as well as in scientific areas such as material science and climate. However, training and deploying these models is computationally challenging as the time and space complexity has a quadratic relation to the input sequence length. Several efforts exploring efficient computational paradigms and model architectures to address these limitations have been made. In this work, we explore spiking neural networks (SNNs) to design transformer models. A challenge in training large-scale SNNs, using existing surrogate learning methods is inefficient and time-consuming. On the other hand, techniques to convert existing transformer-based models to their SNN equivalent are not scalable, as achieving optimal performance comes at the cost of a large number of spike time-steps, i.e. increased latency. To address this, we propose NeurTransformer, a methodology for designing transformer-based SNN for inference using a supervised fine-tuning approach with existing conversion methods. The proposed methodology works by: (1) replacing the self-attention mechanism with a spike-based self-attention (SSA), (2) converting the feed-forward block of the trained transformer model to its equivalent SNN, and (3) fine-tuning the SSA block using SNN-based surrogate learning algorithms. We benchmark the proposed methodology and demonstrate its accuracy and scalability using three variants of the GPT-2 model of increasing model size. We observe that the converted GPT-2 small models demonstrate a 5-12% loss in cosine similarity and a 9.7% reduction in perplexity. Finally, we demonstrate the energy efficiency of the SSA block compared to the ASA block and show between 64.71% and 85.28% reductions in estimated energy consumption when implementing the self-attention mechanism on a digital hardware.