FPGA Co-Design for Efficient N:M Sparse and Quantized Model Inference
作者: Fen-Yu Hsieh, Yun-Chang Teng, Ding-Yong Hong, Jan-Jan Wu
分类: cs.LG, cs.AR
发布日期: 2025-12-31 (更新: 2026-01-20)
备注: Withdrawn due to substantial inconsistencies between the machine-learning pipeline and the independently developed FPGA-based hardware accelerator. The manuscript does not reflect a coherent, jointly developed system and a clearly integrated methodology
💡 一句话要点
提出基于FPGA的软硬件协同设计框架，加速稀疏量化大语言模型推理。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: FPGA加速 稀疏量化 大语言模型 软硬件协同设计 N:M剪枝
📋 核心要点
- 大型语言模型部署受限于高昂的计算和内存需求，尤其是在资源受限的环境中。
- 论文提出一种软硬件协同设计框架，结合N:M稀疏剪枝和低比特量化，优化LLM推理。
- 实验表明，该方法在FPGA上实现了显著的权重存储减少和推理加速，优于GPU基线。
📝 摘要（中文）
大型语言模型(LLMs)在各种语言处理任务中表现出卓越的性能。然而，这种成功是以巨大的计算和内存需求为代价的，这严重阻碍了它们在资源受限环境中的部署。为了应对这一挑战，本文介绍了一种自动化框架，该框架利用权重剪枝和低比特量化，并提出了一种硬件-软件协同设计方法，用于在现场可编程门阵列(FPGA)平台上生成加速器。特别地，我们实现了一个统一的pipeline，该pipeline应用N:M结构化剪枝和4比特整数量化来减少内存占用，然后进行优化的反量化和矩阵乘法，以增强LLM在包括cpu、具有密集和2:4稀疏张量核心的NVIDIA gpu以及基于定制的systolic-array的FPGA加速器等多种硬件平台上的推理。通过在$4096 imes 4096$矩阵上利用2:4稀疏性和量化相结合，我们的方法实现了高达4倍的权重存储减少和1.71倍的矩阵乘法加速，与密集GPU基线相比，端到端延迟降低了1.29倍。对LLaMA-7B模型的缩放分析进一步表明，结构化稀疏性将每token的吞吐量提高了1.36倍。这些结果表明了细粒度N:M稀疏性和量化在实现高效和可部署的LLM推理方面的协同作用，而所提出的FPGA加速器为支持超出固定2:4硬件约束的更广泛的稀疏模式类别提供了一种灵活的架构路径。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大型语言模型（LLMs）计算和内存需求巨大，难以在资源受限的设备上部署。现有的优化方法，如剪枝和量化，虽然可以降低模型大小，但往往受限于硬件平台的特定稀疏模式支持，通用性和效率难以兼顾。
核心思路：本文的核心思路是利用软硬件协同设计，通过自动化框架结合N:M结构化剪枝和低比特量化，在FPGA上定制加速器，从而在降低模型大小的同时，最大化硬件利用率，实现高效的LLM推理。这种方法旨在克服现有硬件对特定稀疏模式的限制，提供更灵活的加速方案。
技术框架：该框架包含以下主要阶段：1) 模型分析与稀疏量化：对LLM进行N:M结构化剪枝和4比特整数量化，降低模型大小。2) 硬件架构设计：根据稀疏量化后的模型特性，设计基于systolic-array的FPGA加速器。3) 软硬件协同优化：优化反量化和矩阵乘法等关键操作，以适应FPGA架构。4) 部署与评估：在FPGA平台上部署加速器，并评估其性能。
关键创新：该论文的关键创新在于软硬件协同设计方法，它将模型压缩（稀疏化和量化）与硬件加速器设计紧密结合，针对FPGA的特性进行优化，从而突破了传统硬件对特定稀疏模式的限制，实现了更高的性能和灵活性。
关键设计：N:M结构化剪枝策略，在保证模型性能的同时，降低计算复杂度。4比特整数量化，进一步减少模型大小。定制的systolic-array架构，针对稀疏矩阵乘法进行优化。优化的反量化和矩阵乘法实现，充分利用FPGA的并行计算能力。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，在4096x4096矩阵上，2:4稀疏性和量化相结合，实现了4倍的权重存储减少和1.71倍的矩阵乘法加速。与密集GPU基线相比，端到端延迟降低了1.29倍。在LLaMA-7B模型上，结构化稀疏性将每token的吞吐量提高了1.36倍。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于边缘设备、嵌入式系统等资源受限场景下的大语言模型部署，例如智能手机、机器人、物联网设备等。通过降低模型大小和提高推理速度，可以使这些设备具备更强大的自然语言处理能力，从而实现更智能的人机交互和更广泛的应用。
📄 摘要（原文）
Large language models (LLMs) have demonstrated remarkable performance across a wide range of language processing tasks. However, this success comes at the cost of substantial computation and memory requirements, which significantly impedes their deployment in resource-constrained environments. To address this challenge, this work introduces an automation framework that leverages weight pruning and low-bit quantization, and presents a hardware-software co-design method that generates accelerators on the Field-Programmable Gate Array (FPGA) platform. In particular, we implement a unified pipeline that applies N:M structured pruning and 4-bit integer quantization to reduce the memory footprint, followed by optimized dequantization and matrix multiplication to enhance LLM inference on several hardware platforms, including CPUs, NVIDIA GPUs with Dense and 2:4 Sparse Tensor Cores, and a custom systolic-array-based FPGA accelerator. Utilizing 2:4 sparsity combined with quantization on $4096 \times 4096$ matrices, our approach achieves a reduction of up to $4\times$ in weight storage and a $1.71\times$ speedup in matrix multiplication, yielding a $1.29\times$ end-to-end latency reduction compared to dense GPU baselines. Scaling analysis on the LLaMA-7B model further shows that structured sparsity enhances the throughput per token by $1.36\times$. These results demonstrate the synergy of fine-grained N:M sparsity and quantization for enabling efficient and deployable LLM inference, while the proposed FPGA accelerator offers a flexible architectural path for supporting a broader class of sparsity patterns beyond the fixed 2:4 hardware constraints.