Ceva与欧洲核子研究中心的合作标志着迈向这一未来的重要一步。通过升级欧洲核子研究中心的触发系统以支持Transformer架构，并采用先进量化策略攻克相关挑战，双方正在为构建高性能、高效率的下一代人工智能系统奠定基础。

在粒子物理研究的核心领域，欧洲核子研究中心（CERN）运行着世界上功能最强大的粒子加速器——大型强子对撞机（LHC）。大型强子对撞机每秒产生约4000万次粒子碰撞，而每次碰撞都会生成大约1MB的原始数据。这意味着每秒将产生高达40 TB的数据——远远超出完整存储或分析的能力。为了应对如此庞大的信息洪流，欧洲核子研究中心依赖一套名为触发系统的精密实时过滤机制。它的任务是快速识别并仅保留科学价值最高的事件以供深入分析，同时以极高的精准度和速度舍弃其余数据。

在早先的一个协作项目中，Ceva曾与欧洲核子研究中心共同参与了大型强子对撞机触发系统的研发——这是一种应对对撞机实验产生的庞大数据流的精密实时过滤机制。它的任务是快速识别并仅保留科学价值最高的事件以供深入分析，同时以极高的精准度和速度舍弃其余数据。Ceva与欧洲核子研究中心通过采用先进的模型压缩技术来应对这一挑战，具体而言，是实现了卷积神经网络（CNN）的自动化混合精度量化，并探索了二值神经网络（BNN）与三值权重网络（TWN）在喷流粒子检测与分类中的应用。这类模型结构紧凑、资源利用率高，很好地满足了欧洲核子研究中心对于低延迟和硬件资源的严苛限制。然而，随着对撞数据复杂度的提升，以及对事件筛选精度要求的不断提高，这些早期模型的局限变得越来越明显。

Transformer：科研事件筛选的新一代方案

Transformer模型的问世，指明了一条充满希望的前进道路。它最早诞生于自然语言处理领域，如今已成为计算机视觉、生物学乃至科研数据分析等多个领域的基础模型。在欧洲核子研究中心的使用场景中，Transformer模型展现出了超越传统架构的独特优势。

Transformer模型在理解高维数据中复杂、长程的关系方面表现尤为突出。它的注意力机制可以动态地将焦点集中在输入序列中最关键的部分，使其非常适合识别粒子碰撞数据中细微而罕见的模式。再者，Transformer具备处理结构化和多模态输入的能力，能并行处理多个探测器信号——这一点是传统卷积神经网络（CNN）等局部感受野模型所难以胜任的。由此，Transformer 模型为科研人员提供了一个更强大、更灵活的事件筛选框架，能实时从背景噪声中甄别出有意义的事件。

就性能、能效与可扩展性而言，Transformer模型能够实现更强的表达能力和更高的分类准确率，同时支持多通道的并行处理。它能够在不显著增加误报率的情况下，更灵敏地捕捉罕见信号，从而在带宽受限条件下实现更优的事件筛选。就能效而言，尽管Transformer原始计算需求很高，但经过智能量化处理，其输出仍能保持紧凑，足以支持高效的实时部署。此外，Transformer模型的可扩展性特性，也让它能够更平稳地适应未来不断增长的数据量及日益复杂的探测环境。

Transformer模型带来的挑战

尽管Transformer具备上述优势，但在实时触发环境中部署时，会面临一系列新的重大挑战。Transformer模型往往规模庞大，参数动辄百万甚至十亿级，因而计算量巨大、内存占用极高。这对FPGA及边缘计算加速器等硬件平台是严峻考验，因为这些平台必须在严苛的延迟与资源约束下高效运作。

除此之外，Transformer模型对量化处理尤为敏感。如果权重或激活值的精度降低过多，模型性能就可能出现大幅滑坡。这种问题主要源于大型语言模型（LLM）中普遍存在的激活与权重异常值，这些异常值使得模型呈现出极高的动态范围，难以用低位宽精度准确捕捉。因此，往往需要采用特殊技术来抑制异常值带来的影响，并维持模型的准确性。要将如此复杂的架构映射到低延迟、可预测的系统中，同时不损失其性能优势，就必须依靠创新的工程方法和算法优化。

如何克服Transformer模型的部署挑战

为克服这些挑战，Ceva正凭借其专业优势，研发专为实时应用场景打造的Transformer优化方法。核心策略之一在于实现智能量化（而非统一量化），即基于逐层网络的特点动态调整其精度水平。

这意味着，对于激活值分布稳定的层级，可使用预计算参数进行静态量化；而对于那些存在明显激活值异常值的层级，则更适合在运行时执行动态量化。另一项关键技术是分组量化，即将权重或激活值划分为更小的、逻辑一致的组别，并对各分组实施独立量化。这种方法能更精细地控制精度损失，并有助于维持模型准确性。

此外，通过采用混合精度推理，系统可为敏感模块分配更高计算精度，而对容错性较强的部分使用低精度，从而实现精度与效率的平衡。这些策略能够打造出既快速又轻量的Transformer模型，并确保其足以胜任欧洲核子研究中心触发系统中的复杂决策任务。

量化技术及其应对的挑战

智能量化意味着，它并非一种通用型解决方案。Ceva综合运用多种量化手段，每一种都精准应对Transformer部署过程中的特定挑战。这些量化策略共同构成了一套完整的工具体系，使欧洲核子研究中心能够在不损失模型性能的前提下压缩Transformer模型。

Ceva在本次协作项目中的角色

静态量化需在校准阶段预计算量化参数，比如如缩放因子和零点。该方法特别适用于激活值分布稳定、行为可预测的网络层。因为无需在运行时重复计算，这种方式推理效率极高；但对于运行时方差大、波动剧烈的层则效果不佳。

动态量化则不同，它会在推理阶段实时计算比例因子和零点等量化参数。这种方法非常适用于输入模式不可预测、激活值中存在大量异常值的Transformer层。虽然动态量化会带来一定的运行时开销，但它能让模型适应不断变化的数据分布，从而在静态量化难以处理的情况下保持精度。

至于分组量化，它通过把模型权重或激活值划分为更小、逻辑上相关联的子组（如按注意力头、通道或向量片段）分别量化，从而提升精度。各分组分别独立量化，从而在过于粗糙的整体量化（会损害模型精度）与逐权重量化的高复杂度之间取得实用的平衡。分组量化对Transformer模型尤其重要，因为该模型对异常值和分布变化非常敏感。为应对大型向量中的异常值，token向量会被划分为更小的子组，并在每个子组上独立执行动态量化。通过将分组量化与动态量化相结合，模型能够更细致地控制数值精度，提升了实时推理的准确性与稳定性。

欧洲核子研究中心在本次协作项目中的角色

混合精度量化指的是为模型的不同层或模块分配不同的位宽精度。例如，对计算较为敏感的层使用16位浮点（FP16），而次要层则可使用8位整数（INT8）甚至4位格式。这一灵活机制在Transformer模型中尤为重要，因为其不同层面对整体性能的贡献度并不均衡。

逐层量化决策是双方合作中的一个新兴研究方向，旨在通过算法自动为每个Transformer层确定最佳量化策略（静态或动态、低位宽或高位宽）。该决策过程会同时考虑硬件效率与精度敏感度，从而在无需大量人工调整的情况下生成可直接部署的模型。

欧洲核子研究中心将运用Ceva在本项目中的开发成果，强化Transformer模型混合信号精度量化的自动化能力。这项工作将基于前期合作项目的成果（已开发的FIT算法）展开后续研究。

Ceva在边缘AI市场的角色

作为边缘AI与神经处理领域的资深企业，Ceva推出的神经网络处理器（NPU）系列旨在实现可扩展的性能表现，可支持从超低功耗嵌入式机器学习到高吞吐量生成式模型的全场景AI推理任务。这些NPU针对量化操作进行了专门优化，非常适合用于在资源受限的边缘AI环境中部署经过压缩的Transformer模型。

Ceva还提供强大的AI软件开发套件和软件栈，可自动化执行关键的模型压缩流程——包括混合精度量化、分组量化以及硬件感知优化。

总结

随着大型强子对撞机产生数据的规模与复杂度持续攀升，对高效、智能、可扩展的实时数据分析系统的需求已变得前所未有地紧迫。Ceva与欧洲核子研究中心的合作标志着迈向这一未来的重要一步。通过升级欧洲核子研究中心的触发系统以支持Transformer架构，并采用先进量化策略攻克相关挑战，双方正在为构建高性能、高效率的下一代人工智能系统奠定基础。

Ceva与欧洲核子研究中心会将Transformer的量化技术应用于各自的使用场景。Ceva将把合作研发的量化算法与优化技术应用到生成式AI的大语言模型、视觉模型和多模态模型中。欧洲核子研究中心则将在强子对撞机的高吞吐量实时环境中，利用这些技术进行事件筛选与数据处理。