Focus Session: Hardware and Software Techniques for Accelerating Multimodal Foundation Models
作者: Muhammad Shafique, Abdul Basit, Muhammad Abdullah Hanif, Alberto Marchisio, Rachmad Vidya Wicaksana Putra, Minghao Shao
分类: cs.LG, cs.AI, cs.AR, cs.NE, cs.RO
发布日期: 2026-04-23
备注: Accepted at the Design, Automation and Test in Europe Conference (DATE), April 20-22, 2026 in Verona, Italy
💡 一句话要点
提出软硬件协同优化方法，加速多模态基础模型在医疗和代码生成任务中的应用。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态基础模型 硬件加速 软件优化 模型压缩 软硬件协同设计
📋 核心要点
- 现有MFM计算和内存需求巨大，限制了其在资源受限环境中的部署和应用。
- 提出软硬件协同优化方法，包括模型压缩、算子融合、数据流优化和专用硬件加速器设计。
- 在医疗MFM和代码生成任务上验证了该方法的有效性，并探讨了脉冲神经网络MFM的节能潜力。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种多层方法，旨在高效加速多模态基础模型（MFM）。该方法结合了Transformer块的硬件和软件协同设计，以及一个优化流程，从而减少计算和内存需求。在模型开发过程中，通过微调进行特定领域的自适应，进一步提升性能。该方法还整合了硬件和软件技术来优化MFM，具体包括：使用层级感知的混合精度量化和结构化剪枝来压缩Transformer块和MLP通道；通过推测解码、模型级联（将查询路由到从小到大的级联模型，并使用轻量级自测来确定何时升级到更大的模型）来优化操作；以及协同优化序列长度、视觉分辨率和步长，以及图级别的算子融合。为了高效执行模型，基于底层硬件架构优化处理数据流，并采用内存高效的注意力机制，以满足片上带宽和延迟预算。为了支持这一点，采用了一种专门用于Transformer工作负载的硬件加速器，该加速器可以通过专家设计或LLM辅助设计方法开发。我们在医疗MFM和代码生成任务上验证了所提出方法的有效性，并以面向节能的脉冲神经网络MFM的扩展作为结论。
🔬 方法详解
问题定义：多模态基础模型（MFM）在各种任务中表现出色，但其庞大的规模带来了巨大的计算和内存开销，限制了其在边缘设备和资源受限环境中的部署。现有方法通常侧重于模型压缩或硬件加速的单一维度，缺乏软硬件协同优化，难以充分发挥MFM的潜力。
核心思路：本文的核心思路是采用软硬件协同设计的方法，从模型层面和硬件层面同时进行优化，以降低MFM的计算和内存需求，并提高其推理速度和能效。通过模型压缩、算子融合等软件优化技术，减少模型的参数量和计算量；通过数据流优化和专用硬件加速器设计，提高硬件的利用率和并行度。
技术框架：该方法包含以下几个主要阶段：1) 模型开发阶段：通过微调进行领域自适应，提升模型性能。2) 模型压缩阶段：采用层级感知的混合精度量化和结构化剪枝，压缩Transformer块和MLP通道。3) 算子优化阶段：利用推测解码、模型级联、序列长度/视觉分辨率/步长协同优化、图级别算子融合等技术，减少计算量。4) 硬件加速阶段：基于底层硬件架构优化处理数据流，并采用内存高效的注意力机制。同时，设计专用硬件加速器，加速Transformer工作负载。
关键创新：该方法最重要的创新点在于软硬件协同优化。与传统的单一维度优化方法相比，该方法能够更有效地降低MFM的计算和内存需求，并提高其推理速度和能效。此外，该方法还提出了层级感知的混合精度量化、模型级联等新的优化技术。
关键设计：在模型压缩方面，采用层级感知的混合精度量化，根据不同层的重要性分配不同的量化精度。在模型级联方面，设计从小到大的模型级联结构，并使用轻量级自测来确定何时升级到更大的模型。在硬件加速方面，针对Transformer工作负载设计专用硬件加速器，并优化数据流和内存访问模式。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该研究在医疗MFM和代码生成任务上验证了所提出方法的有效性。具体性能数据未知，但摘要表明该方法能够有效降低计算和内存需求，并提高推理速度和能效。此外，该研究还探讨了脉冲神经网络MFM的节能潜力，为未来的研究方向提供了参考。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于医疗影像分析、自然语言处理、代码生成等领域。通过降低多模态基础模型的计算和内存需求，使其能够在边缘设备和资源受限环境中部署，从而实现更智能、更高效的应用。例如，在医疗领域，可以利用该方法加速医疗影像的诊断和分析，提高诊断准确率和效率。在代码生成领域，可以利用该方法生成更高效、更可靠的代码。
📄 摘要（原文）
This work presents a multi-layered methodology for efficiently accelerating multimodal foundation models (MFMs). It combines hardware and software co-design of transformer blocks with an optimization pipeline that reduces computational and memory requirements. During model development, it employs performance enhancements through fine-tuning for domain-specific adaptation. Our methodology further incorporates hardware and software techniques for optimizing MFMs. Specifically, it employs MFM compression using hierarchy-aware mixed-precision quantization and structural pruning for transformer blocks and MLP channels. It also optimizes operations through speculative decoding, model cascading that routes queries through a small-to-large cascade and uses lightweight self-tests to determine when to escalate to larger models, as well as co-optimization of sequence length, visual resolution & stride, and graph-level operator fusion. To efficiently execute the model, the processing dataflow is optimized based on the underlying hardware architecture together with memory-efficient attention to meet on-chip bandwidth and latency budgets. To support this, a specialized hardware accelerator for the transformer workloads is employed, which can be developed through expert design or an LLM-aided design approach. We demonstrate the effectiveness of the proposed methodology on medical-MFMs and on code generation tasks, and conclude with extensions toward energy-efficient spiking-MFMs.