一、引言

視頻Transformer模型在視頻理解、動(dòng)作識(shí)別等任務(wù)中展現(xiàn)出強(qiáng)大性能，然而其高計(jì)算復(fù)雜度和內(nèi)存消耗限制了實(shí)際應(yīng)用。為解決這一問(wèn)題，本文從算法和硬件層面出發(fā)，探討視頻Transformer模型的稀疏化加速方法，包括算法冗余剪枝和硬件并行架構(gòu)設(shè)計(jì)。

二、算法冗余剪枝

（一）剪枝原理

視頻Transformer模型存在大量冗余參數(shù)，通過(guò)剪枝可去除不重要的參數(shù)，減少模型大小和計(jì)算量。剪枝方法主要有非結(jié)構(gòu)化剪枝和結(jié)構(gòu)化剪枝，本文采用結(jié)構(gòu)化剪枝中的通道剪枝，以減少卷積層和全連接層的通道數(shù)。

（二）剪枝算法實(shí)現(xiàn)

以下是一個(gè)簡(jiǎn)單的通道剪枝代碼示例：

python

import torch

import torch.nn as nn

import torch.nn.functional as F

class SimpleVideoTransformer(nn.Module):

   def __init__(self):

       super(SimpleVideoTransformer, self).__init__()

       self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)

       self.conv2 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1)

       self.fc = nn.Linear(128 * 8 * 8, 10)  # 假設(shè)輸入視頻經(jīng)過(guò)卷積后特征圖大小為8x8

   def forward(self, x):

       x = F.relu(self.conv1(x))

       x = F.relu(self.conv2(x))

       x = x.view(x.size(0), -1)

       x = self.fc(x)

       return x

# 定義剪枝函數(shù)

def prune_model(model, prune_ratio=0.5):

   for name, module in model.named_modules():

       if isinstance(module, nn.Conv2d):

           # 獲取卷積層的權(quán)重

           weight = module.weight.data.abs().mean(dim=(1, 2, 3))

           # 計(jì)算要保留的通道數(shù)

           num_keep = int((1 - prune_ratio) * len(weight))

           # 獲取保留通道的索引

           _, keep_indices = torch.topk(weight, num_keep)

           # 創(chuàng)建新的卷積層

           new_conv = nn.Conv2d(num_keep, module.out_channels, module.kernel_size, module.stride, module.padding)

           # 復(fù)制權(quán)重

           with torch.no_grad():

               new_weight = module.weight[keep_indices, :, :, :].clone()

               new_conv.weight.copy_(new_weight)

               if module.bias is not None:

                   new_conv.bias.copy_(module.bias[keep_indices])

           # 替換原卷積層

           setattr(model, name, new_conv)

# 創(chuàng)建模型并剪枝

model = SimpleVideoTransformer()

prune_model(model, prune_ratio=0.3)

三、硬件并行架構(gòu)設(shè)計(jì)

（一）架構(gòu)設(shè)計(jì)思路

為加速稀疏化后的視頻Transformer模型，設(shè)計(jì)一種硬件并行架構(gòu)。該架構(gòu)采用多核處理器和專用加速器相結(jié)合的方式，將模型的計(jì)算任務(wù)分配到不同的計(jì)算單元上并行執(zhí)行。

（二）架構(gòu)實(shí)現(xiàn)

假設(shè)使用FPGA作為硬件平臺(tái)，采用Verilog語(yǔ)言進(jìn)行設(shè)計(jì)。以下是一個(gè)簡(jiǎn)單的并行計(jì)算模塊示例：

verilog

module parallel_compute(

   input clk,

   input rst_n,

   input [7:0] data_in [0:3],  // 輸入數(shù)據(jù)，假設(shè)有4個(gè)通道

   output reg [15:0] result_out [0:3]  // 輸出結(jié)果

);

reg [7:0] data_reg [0:3];

integer i;

always @(posedge clk or negedge rst_n) begin

   if (!rst_n) begin

       for (i = 0; i < 4; i = i + 1) begin

           data_reg[i] <= 8'b0;

           result_out[i] <= 16'b0;

       end

   end

   else begin

       // 假設(shè)進(jìn)行簡(jiǎn)單的加法運(yùn)算

       for (i = 0; i < 4; i = i + 1) begin

           data_reg[i] <= data_in[i];

           result_out[i] <= data_reg[i] + 8'd10;  // 示例運(yùn)算

       end

   end

end

endmodule

四、結(jié)論

本文從算法和硬件層面探討了視頻Transformer模型的稀疏化加速方法。通過(guò)算法冗余剪枝減少模型大小和計(jì)算量，通過(guò)硬件并行架構(gòu)設(shè)計(jì)提高計(jì)算效率。未來(lái)，可以進(jìn)一步優(yōu)化剪枝算法和硬件架構(gòu)，以實(shí)現(xiàn)更高效的視頻Transformer模型加速。