AP-DRL: A Synergistic Algorithm-Hardware Framework for Automatic Task Partitioning of Deep Reinforcement Learning on Versal ACAP

📄 arXiv: 2603.29369v1 📥 PDF

作者: Enlai Li, Zhe Lin, Sharad Sinha, Wei Zhang

分类: cs.AR, cs.LG

发布日期: 2026-03-31

💡 一句话要点

AP-DRL：用于Versal ACAP上深度强化学习自动任务划分的协同算法-硬件框架

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

关键词: 深度强化学习 任务划分 异构计算 FPGA AI引擎 量化 Versal ACAP

📋 核心要点

  1. 现有DRL训练方法在异构硬件平台上的任务划分和量化策略选择上存在挑战，难以充分利用硬件资源。
  2. AP-DRL提出了一种自动任务划分框架，通过硬件感知的优化策略，智能地将DRL任务分配到Versal ACAP的CPU、FPGA和AI引擎上。
  3. 实验结果表明，AP-DRL在保持训练收敛的前提下，相比于传统方法，能够显著提升DRL训练速度，最高可达4.17倍。

📝 摘要（中文）

深度强化学习在各个领域都取得了显著成功。然而，训练和推理过程的紧密耦合使得加速DRL训练成为DRL优化的一个重要挑战。两个关键问题阻碍了高效的DRL训练：（1）不同DRL算法之间，甚至同一算法内部不同操作之间，计算强度的显著变化使得硬件平台选择变得复杂；（2）DRL的宽动态范围可能导致使用传统FP16+FP32混合精度量化时产生显著的奖励误差。现有工作主要集中在加速特定计算单元的DRL或优化推理阶段的量化，而我们提出了AP-DRL来解决上述挑战。AP-DRL是一个自动任务划分框架，它利用AMD Versal ACAP的异构架构（集成了CPU、FPGA和AI引擎），通过智能的硬件感知优化来加速DRL训练。我们的方法首先分析CPU、FPGA和AIE在不同DRL工作负载下的性能瓶颈，从而为AP-DRL的组件间任务划分和量化优化提供设计原则。然后，该框架通过基于设计空间探索的分析和基于ILP的划分模型来解决平台选择的挑战，这些模型根据操作的计算特性将操作匹配到最佳计算单元。对于量化挑战，AP-DRL采用了一种硬件感知算法，通过利用Versal ACAP对这些精度格式的本地支持来协调FP32（CPU）、FP16（FPGA/DSP）和BF16（AI引擎）操作。综合实验表明，AP-DRL可以实现高达4.17倍于可编程逻辑和高达3.82倍于AI引擎基线的加速，同时保持训练收敛。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决深度强化学习（DRL）训练过程中，由于不同算法和操作的计算特性差异大，以及DRL固有的宽动态范围，导致在异构计算平台（如AMD Versal ACAP）上难以进行高效的任务划分和量化的问题。现有方法通常针对特定计算单元进行优化，或仅关注推理阶段的量化，无法充分利用异构硬件的优势，并且容易因量化引入较大的奖励误差。

核心思路：论文的核心思路是提出一个自动任务划分框架AP-DRL，该框架能够根据不同DRL算法和操作的计算特性，以及Versal ACAP的硬件架构特点（CPU、FPGA、AI引擎），智能地将任务划分到最适合的计算单元上，并采用硬件感知的量化策略，在保证训练收敛的前提下，最大化训练速度。

技术框架：AP-DRL框架主要包含以下几个阶段：1) 性能瓶颈分析：对CPU、FPGA和AIE在不同DRL工作负载下的性能进行分析，确定瓶颈所在。2) 任务划分模型：基于设计空间探索的分析和基于ILP的划分模型，根据操作的计算特性将操作匹配到最佳计算单元。3) 硬件感知量化：采用硬件感知算法，协调FP32（CPU）、FP16（FPGA/DSP）和BF16（AI引擎）操作，利用Versal ACAP对这些精度格式的本地支持。

关键创新：AP-DRL的关键创新在于其自动化的任务划分和硬件感知的量化策略。它能够根据DRL算法的特点和硬件平台的特性，动态地调整任务的分配和数据的精度，从而实现最佳的性能。与现有方法相比，AP-DRL更加灵活和高效，能够更好地适应不同的DRL算法和硬件平台。

关键设计：AP-DRL的关键设计包括：1) 基于设计空间探索的性能分析方法，用于确定不同计算单元的性能瓶颈。2) 基于整数线性规划（ILP）的任务划分模型，用于将操作分配到最佳计算单元。3) 硬件感知的量化策略，根据不同计算单元的精度支持，选择合适的量化格式，并协调不同精度的数据转换。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，AP-DRL框架在Versal ACAP平台上能够显著提升DRL训练速度。相比于仅使用可编程逻辑（FPGA）的基线，AP-DRL实现了高达4.17倍的加速；相比于仅使用AI引擎的基线，AP-DRL实现了高达3.82倍的加速。同时，AP-DRL能够保持训练的收敛性，保证DRL模型的性能。

🎯 应用场景

AP-DRL框架可应用于各种需要高性能DRL训练的场景，例如机器人控制、自动驾驶、游戏AI、金融交易等。通过充分利用异构计算平台的优势，AP-DRL能够加速DRL模型的训练过程，降低开发成本，并提升DRL应用的性能和效率，具有广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

Deep reinforcement learning has demonstrated remarkable success across various domains. However, the tight coupling between training and inference processes makes accelerating DRL training an essential challenge for DRL optimization. Two key issues hinder efficient DRL training: (1) the significant variation in computational intensity across different DRL algorithms and even among operations within the same algorithm complicates hardware platform selection, while (2) DRL's wide dynamic range could lead to substantial reward errors with conventional FP16+FP32 mixed-precision quantization. While existing work has primarily focused on accelerating DRL for specific computing units or optimizing inference-stage quantization, we propose AP-DRL to address the above challenges. AP-DRL is an automatic task partitioning framework that harnesses the heterogeneous architecture of AMD Versal ACAP (integrating CPUs, FPGAs, and AI Engines) to accelerate DRL training through intelligent hardware-aware optimization. Our approach begins with bottleneck analysis of CPU, FPGA, and AIE performance across diverse DRL workloads, informing the design principles for AP-DRL's inter-component task partitioning and quantization optimization. The framework then addresses the challenge of platform selection through design space exploration-based profiling and ILP-based partitioning models that match operations to optimal computing units based on their computational characteristics. For the quantization challenge, AP-DRL employs a hardware-aware algorithm coordinating FP32 (CPU), FP16 (FPGA/DSP), and BF16 (AI Engine) operations by leveraging Versal ACAP's native support for these precision formats. Comprehensive experiments indicate that AP-DRL can achieve speedup of up to 4.17$\times$ over programmable logic and up to 3.82$\times$ over AI Engine baselines while maintaining training convergence.