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pruned_acc) for name, module in self.model.named_modules(): if name layer_name: module.weight.data original_weight.clone() return sensitivities def _generate_prune_mask(self, weight, ratio): threshold np.percentile(np.abs(weight.cpu().numpy()), ratio * 100) return (torch.abs(weight) threshold).float() def _evaluate(self): self.model.eval() correct, total 0, 0 with torch.no_grad(): for inputs, targets in self.dataloader: outputs self.model(inputs) _, predicted outputs.max(1) total targets.size(0) correct predicted.eq(targets).sum().item() return correct / total class PatternBasedPruner: def __init__(self, block_size4, n_patterns16): self.block_size block_size self.n_patterns n_patterns self.pattern_codebook None def extract_patterns(self, weight_matrix): h, w weight_matrix.shape patterns [] positions [] for i in range(0, h - self.block_size 1, self.block_size): for j in range(0, w - self.block_size 1, self.block_size): block weight_matrix[i:iself.block_size, j:jself.block_size] patterns.append(block.flatten()) positions.append((i, j)) return np.array(patterns), positions def build_codebook(self, patterns): kmeans KMeans(n_clustersself.n_patterns, random_state42) kmeans.fit(patterns) self.pattern_codebook kmeans.cluster_centers_ return kmeans.labels_ def compress_weights(self, weight_matrix): patterns, positions self.extract_patterns(weight_matrix.cpu().numpy()) labels self.build_codebook(patterns) compressed {codebook: self.pattern_codebook, indices: labels, positions: positions} return compressed def decompress_weights(self, compressed, original_shape): reconstructed np.zeros(original_shape) for idx, (i, j) in enumerate(compressed[positions]): pattern_idx compressed[indices][idx] block compressed[codebook][pattern_idx].reshape(self.block_size, self.block_size) reconstructed[i:iself.block_size, j:jself.block_size] block return reconstructed class ActivationPruner(nn.Module): def __init__(self, threshold0.01): super(ActivationPruner, self).__init__() self.threshold threshold self.sparsity_stats [] def forward(self, x): mask (torch.abs(x) self.threshold).float() self.sparsity_stats.append(1 - mask.mean().item()) return x * mask class ReRAMCrossbarSimulator: def __init__(self, rows, cols, bits4): self.rows rows self.cols cols self.bits bits self.conductance_matrix np.zeros((rows, cols)) self.max_conductance 1e-4 self.min_conductance 1e-6 def program_weights(self, weights): normalized (weights - weights.min()) / (weights.max() - weights.min() 1e-8) self.conductance_matrix self.min_conductance normalized * (self.max_conductance - self.min_conductance) def compute_mvm(self, input_vector): voltage input_vector * 0.2 current np.dot(voltage, self.conductance_matrix) return current class PatternReuseEngine: def __init__(self, crossbar_size128): self.crossbar_size crossbar_size self.pattern_cache {} self.mapping_table {} def detect_patterns(self, weight_matrix, block_size8): unique_patterns {} pattern_map [] h, w weight_matrix.shape for i in range(0, h, block_size): row_patterns [] for j in range(0, w, block_size): block weight_matrix[i:iblock_size, j:jblock_size] block_hash hash(block.tobytes()) if block_hash not in unique_patterns: unique_patterns[block_hash] block.copy() row_patterns.append(block_hash) pattern_map.append(row_patterns) return unique_patterns, pattern_map def allocate_crossbars(self, unique_patterns): allocated {} crossbar_id 0 offset 0 for pattern_hash, pattern in unique_patterns.items(): if offset pattern.shape[0] self.crossbar_size: crossbar_id 1 offset 0 allocated[pattern_hash] (crossbar_id, offset) offset pattern.shape[0] return allocated class PIMComputeUnit: def __init__(self, unit_id, pipeline_stages6): self.unit_id unit_id self.pipeline_stages pipeline_stages self.pipeline_registers [None] * pipeline_stages self.crossbar ReRAMCrossbarSimulator(128, 128) self.cycle_count 0 def execute_layer(self, inputs, weights): self.crossbar.program_weights(weights) outputs [] for inp in inputs: self._advance_pipeline() result self.crossbar.compute_mvm(inp) outputs.append(result) return np.array(outputs) def _advance_pipeline(self): for i in range(self.pipeline_stages - 1, 0, -1): self.pipeline_registers[i] self.pipeline_registers[i-1] self.pipeline_registers[0] None self.cycle_count 1 class EdgeDNNAccelerator: def __init__(self, num_units4): self.compute_units [PIMComputeUnit(i) for i in range(num_units)] self.pruner PatternBasedPruner() self.pattern_engine PatternReuseEngine() def deploy_model(self, model_weights): compressed_layers [] for layer_weight in model_weights: compressed self.pruner.compress_weights(torch.tensor(layer_weight)) compressed_layers.append(compressed) return compressed_layers def run_inference(self, inputs, compressed_model): current inputs for layer_idx, layer_data in enumerate(compressed_model): weights self.pruner.decompress_weights(layer_data, (128, 128)) unit self.compute_units[layer_idx % len(self.compute_units)] current unit.execute_layer(current, weights) current np.maximum(current, 0) return current如有问题可以直接沟通