神经网络均衡器计算复杂度优化

逍遥设计自动化

引言
神经网络在信号处理应用中显示出强大的能力，特别是在光通信中的信道均衡方面。然而，要实现这些神经网络均衡器以进行实时数字信号处理仍面临挑战。本文探讨了设计和评估低复杂度神经网络均衡器的系统方法，重点关注优化策略和复杂度度量标准[1]。

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0 j% D0 U) W& M2 {& u/ q1
2 J0 m* j; m9 e' V8 b9 m+ x/ O复杂度降低的主要策略
. \' V8 ~" x# E, i0 J: E1 t神经网络均衡器的优化涉及三个关键阶段：训练、推理和硬件合成。每个阶段都需要特定的策略来降低复杂度，同时保持性能。
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* A9 Y4 p, I9 ]. c; I9 l图1展示了在训练、推理和硬件合成阶段设计低复杂度神经网络均衡器的主要策略。
( `* U1 C" E: p, K
在训练阶段，可以采用多种技术来降低复杂度。迁移学习允许模型从较大的预训练模型中继承知识，并针对特定任务进行微调，显著减少训练时间和计算资源。域随机化生成合成训练数据以改善模型泛化能力，同时减少对真实世界数据的依赖。半监督学习结合标记和未标记数据，实现对可用训练数据更高效的利用。
/ e" `" _5 p7 ^0 Q1 q8 F
+ L4 l+ A7 a3 l7 n0 K" l* |2 z! ]在推理阶段，网络剪枝移除冗余参数而不显著影响性能。网络量化降低权重和激活的精度，而权重共享通过合并相似权重值来压缩网络。知识蒸馏将知识从较大的教师模型转移到更紧凑的学生模型。

' y. W$ o' U: a8 V, T' ?在硬件合成方面，近似乘法器/加法器、并行化和记忆化等技术优化硬件实现。层流水线和数据分区提高处理效率。
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! T% X8 [8 T3 m6 z( l& G, @5 m% N! g复杂度度量和评估

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图2显示了评估训练阶段复杂度的主要度量标准，包括时间复杂度、空间/架构复杂度、并行复杂度和泛化能力。

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图3说明了评估推理阶段复杂度的关键度量标准，从软件级到硬件级的考虑因素。
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9 `4 w$ a3 f$ h) g* P0 W对于训练，度量标准包括：
' n) x+ {* C( P# J. J  Q$ O, `4 S  x时间复杂度：总训练时间和轮次数
% A% C3 a& i4 L空间/架构复杂度：可训练参数数量和内存需求
( A, p; v2 ?1 Z8 [2 c+ s; V( p并行复杂度：数据和模型并行能力
: E5 M3 a* _4 p9 U泛化能力：操作范围数量和再训练频率
+ F" ~; E# @# I& u/ ^" r
对于推理，主要使用四种度量标准：
1. 实数乘法(RM)：计算算法中实数乘法的数量
2. 位操作数量(BOP)：评估不同位宽精度的影响
1 ?% t! E8 s0 R7 o, {3 {3. 加法和位移数量(NABS)：考虑使用移位和加法器的实现
/ w& X; f" e' G4 M# X( ]8 `4. 逻辑门数量(NLG)：衡量硬件实现复杂度
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/ A0 b* G4 c: |' Q神经网络架构的比较分析
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. ]. I" T6 B2 g6 _% S7 G& Z图4比较了前馈层的实数乘法数量，显示了不同架构参数下的复杂度变化。
# ?4 v0 `" e' M- `. O  G* V0 W
, h; k# c  ~1 t

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图5展示了循环层的计算复杂度，演示了复杂度如何随不同网络参数变化。

6 N. F1 a& |  y在循环架构中，由于多个门结构，LSTM显示出最高的复杂度，而简单RNN表现出最低的复杂度。隐藏单元的数量对所有架构的复杂度影响最大，其次是时间步长数量。输入向量大小对整体复杂度的影响最小。
+ Q, o8 Y' n( p: V' f! g& E5 K& y
4
实际实现和优化

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图6演示了不同神经网络模型的每个均衡符号的BOPs和NABS如何随权重位宽变化。

% K% \  M1 Z% @0 G+ C复杂度降低技术必须与性能要求仔细平衡。例如，将权重精度从8位降低到4位可以在不同网络类型中降低约40%的计算复杂度。但必须在保持可接受的均衡性能的同时实现这一点。

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9 V& a# l  U: e8 F图7提供了神经网络均衡器与传统信道均衡器之间的复杂度比较，显示了性能和计算需求之间的权衡。

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结论和未来发展方向
2 N% j. B) o  U& T1 t计算复杂度优化是实现神经网络均衡器实际应用的基础。结合新兴硬件架构和优化技术的发展，神经网络均衡器展现出良好的应用前景。主要研究方向包括：
4 y% Z; @; A0 G9 O; t开发更先进的自动化优化技术，动态平衡复杂度降低和性能需求
1 p  o5 C3 S( K- E集成新兴硬件架构，特别是光计算领域
* ?4 r* f. N9 C* b9 f; j改进量化和剪枝策略，在实现更高压缩率的同时更好地保持模型性能
( I1 H1 p' ?' S" Y探索跨所有三个阶段结合不同优化技术的混合方法

参考文献
[1] P. Freire et al., "Computational Complexity Optimization of Neural Network-Based Equalizers in Digital Signal Processing: A Comprehensive Approach," Journal of Lightwave Technology, vol. 42, no. 12, pp. 4177-4201, June 15, 2024.
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