Hardware-Aware Transformers (HAT)——Transformer模型的NAS策略

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分类专栏： NAS 模型压缩 自然语言处理 文章标签： 人工智能 自然语言处理 Transformer 网络结构搜索
于 2021-06-16 11:43:42 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/nature553863/article/details/117951759
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本文介绍了硬件感知Transformer（HAT）的方法，它针对自然语言处理任务进行网络结构搜索，考虑了硬件平台的特性。研究中，通过预训练超网络和速度预测模型，使用进化算法在满足计算资源约束下寻找最优子网络结构。实验表明，这种方法能有效提高Transformer模型的效率。

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Google综述：细数Transformer模型的17大高效变种
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在NLP领域transformer已经是成功地取代了RNN（LSTM/GRU），在CV领域也出现了应用，比如目标检测和图像加注，还有RL领域。这是一篇谷歌2020年9月份在arXiv发表的综述论文 “Efficient Transformers: A Survey“，值得读读。
DL-Paper精读：HAT
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HAT: Hardware-Aware Transformers for Efficient Natural Language BackgroundIssueProposed ApproachesArbitrary Encode-Decoder AttentionHeterogeneous LayersExperimentsThoughts Paper PDF Background Transformer被广泛应用于NLP领域，但是它在移动端的部署问题一直都是一个巨大的挑战。例如，处理一个30words的翻
hardware-aware-transformers:[ACL 2020] HAT
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摘要 Transformer在自然语言处理（NLP）任务中无处不在，但是由于需要大量的计算，因此很难将其部署在硬件上。为了在资源受限的硬件平台上实现低延迟推理，我们建议使用神经结构搜索设计Hardware-Aware Transformer（HAT）。我们首先构造一个具有任意编码器-解码器注意力模块和异构层的大型设计空间。然后，我们训练一个涵盖设计空间中所有候选对象的SuperTransformer，并有效地产生许多具有权重共享的SubTransformer。最后，我们在硬件延迟约束下执行进化搜索，以找到n
激活更多像素的图像超分辨率Transformer：HAT方法详解
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本文提出一种混合注意力Transformer（HAT），用于提升图像超分辨率性能。HAT结合通道注意力与自注意力机制，通过重叠交叉注意力模块增强跨窗口信息交互，并采用同任务预训练策略充分挖掘模型潜力。实验表明，HAT在多个基准数据集上PSNR指标领先现有方法0.3dB~1.2dB，尤其在复杂纹理重建中优势显著。消融实验验证了模块设计的有效性，大模型HAT-L进一步拓展了任务性能上限。
[Transformer]HAT: Hardware-Aware Transformers for Efficient Natural Language Processing
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HAT：硬件感知的Transformer用于高效自然语言处理AbstractSection I IntroductionSection II Proposed ApproachesPart 1 Design SpacePart 2 SuperTransformerPart 3 Evolutionary Search for SubTransformerSection III ExperimentsSection IV ResultsPart 1 HAT PerformancePart 2 AnalysisP
HAT: Hardware-Aware Transformers for Efficient Natural Language Processing论文解读
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1 介绍 Transformer网络取得了非常大的成功并具有广泛的应用。 然而由于它巨大的计算代价，使得部署到手机等端侧设备面临巨大的挑战。 在评估Transformer网络的效率时有两个常见的陷进： 1） FLOPs不能反映真实的时延； 2）不同硬件偏好不同的Transformer结构。 上图表明， 在一个硬件上表现好的网络在另一个硬件上表现反而不好。 上图表明： 1）FLOPs在lateny并不完全是线性关系； 2）不用硬件的影响因素不同。 受NAS成功的启发， 我们提出了搜索硬件感知的Transf
Hardware-Aware-Transformers开源项目笔记
weixin_41021342的博客
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本文是基于论文《HAT: Hardware-Aware Transformers for Efficient Natural Language Processing》同步开源的项目整理的，如需更详细的内容，请移步至项目https://github.com/mit-han-lab/hardware-aware-transformers。种群大小 125，母种群大小 25，重组 (Crossover) 种群大小 50，突变 (Mutation) 种群大小 50，0.3 突变几率。
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随着Transformer模型在NLP、ASR等序列建模中的普及应用，其在端侧等资源受限场景的部署需求日益增加。经典的mobile-transformer结构包括evolved tansformer、lite-transformer、mobile-bert、miniLM等模型，借助结构改进、知识蒸馏等策略实现了transformer模型的小型化、并确保精度鲁棒性。 The Evolved Transformer Paper Link:https://arxiv.org/abs/1901.1111.
浅谈BERT/Transformer模型的压缩与优化加速
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©作者 | 姚益武单位 | 阿里巴巴集团研究方向 | AI算法与工程架构前言BERT/Transformer结构及其变体，已成为自然语言处理（NLP）、语音识别 （ASR）等领域的主流序...
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Abstract 在嵌入式系统上部署神经网络的主要障碍之一是现有神经网络的大内存和功耗。在这项工作中，我们介绍了SqueezeNext，这是一个新的神经网络架构系列，其设计是通过考虑先前的架构（如SqueezeNet）以及神经网络加速器的仿真结果来指导的。这个新网络能够将AlexNet在ImageNet基准测试中的准确度与112倍以下的参数相匹配，其中一个更深层次的变体能够实现VGG-19精度，...
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二进制网络的学习架构 （ BNAS ）的Pytorch实施（ECCV 2020） 如果您发现我们代码的任何部分对您的研究有用，请考虑引用我们的论文。 @inproceedings { kimSC2020BNAS , title = { Learning Architectures for Binary Networks } , author = { Dahyun Kim and Kunal Pratap Singh and Jonghyun Choi } , booktitle = { ECCV } , year = { 2020 } } 维护者 介绍 我们提出了一种用于搜索具有二进制权重和激活的网络体系结构的方法。 当使用相同的二值化方案时，我们搜索的体系结构要优于二进制网络，后者的体系结构是众所周知的浮点网络。 注意：与现有技术相比，我们的搜索架构在没有额外的预训练
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白水空空
05-10 777
SqueezeNext: Hardware-Aware Neural Network Design Abstract 在嵌入式系统上部署神经网络的主要障碍之一是现有神经网络的大存储器和功耗。在这项工作中，本文介绍了SqueezeNext，这是一个新的神经网络体系结构家族，其设计是通过考虑以前的体系结构(如SqueezeNet)以及神经网络加速器上的模拟结果来指导的。 这种新网络能够以112倍的较少参数在ImageNet基准上匹配AlexNet的精度，其更深层次的变体之一能够仅用440万个参数实现VGG-1
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***论文《 Fast Hardware-Aware Neural Architecture Search》-2020-CVPR ***** 论文链接 一、摘要及主要贡献 1.1 摘要 我们提出了在更大的搜索空间上探索自动硬件感知搜索和两阶段搜索算法，以有效地为不同类型的硬件生成定制模型。在图像网上的大量实验表明，我们的算法在三种硬件上在相同的延迟约束下优于最先进的硬件感知NAS方法。此外，所发现的架构比目前最先进的高效模型获得了更低的延迟和更高的精度。值得注意的是，飓风在图像网上达到了76.67%的最高精
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为大量硬件设计准确而高效的卷积神经架构是一项挑战，因为硬件设计复杂多样。本文解决了神经架构搜索 (NAS) 中的硬件多样性挑战。与以前在小型人工设计的搜索空间上应用搜索算法而不考虑硬件多样性的方法不同，我们提出了 HURRICANE，它在更大的搜索空间和两阶段搜索算法上探索自动硬件感知搜索，以有效地为不同类型的硬件生成定制模型。在 ImageNet 上进行的大量实验表明，在三种类型的硬件上，在相同的延迟约束下，我们的算法优于最先进的硬件感知 NAS 方法。此外，所发现的架构比目前最先进的高效模型实现了更低的
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