背景
卷积神经网络（CNN）广泛应用于移动端视觉任务，GEMM 是其推理的性能瓶颈，脉动阵列（SA）通过局部寄存器通信高效加速 GEMM，被广泛应用于 TPU 等商用产品，但传统架构仍有优化空间。
面临问题
CNN 模型中普遍存在稀疏性，但利用稀疏性面临四大挑战：随机稀疏难以利用、结构化稀疏影响精度、索引存储开销大、SA 寄存器比率失衡。本文提出的 STA 架构一次性解决了这些问题。
| 问题 | 描述 |
|---|---|
| 随机稀疏难以利用 | 零元素位置无规律，需额外存储索引，负载不均衡导致硬件利用率低下 |
| 结构化稀疏影响精度 | 将零值按固定块组织虽便于硬件实现，但块尺寸较大时会显著损害 CNN 精度 |
| 索引存储开销大 | 传统方法需为每个非零元素存储索引，在 INT8 权值场景下开销尤为严重 |
| SA 寄存器比率失衡 | 每个 MAC 单元需要两个 INT8 寄存器 + 一个 INT32 累加器，比例存在优化空间 |
1. 引言
本文两大贡献：将标量 PE 泛化为 Tensor-PE 衍生出 STA 架构；引入 DBB 稀疏格式实现 STA-DBB，在面积效率和功耗上均大幅领先 SA 基线，同时完全向后兼容密集模型。
卷积层通常通过将二维卷积"降维"为 GEMM 核来执行。SA 由一列 MAC 处理单元（PE）构成，各单元之间仅通过局部的寄存器到寄存器通信传递操作数和结果，使其非常高效且易于扩展，不产生时序问题。这些优势使其被部署在 Google TPU 等商用产品中。
本文针对移动端 CNN 推理的窄 INT8 操作数，描述了两项对传统 SA 架构的重大改进：
- 第一（STA）：将传统的标量 PE 泛化为Tensor-PE，衍生出Systolic Tensor Array（STA）微架构家族。STA 通过增加 PE 内操作数复用和 datapath 效率，在同吞吐量下与时钟门控 SA 相比，电路面积减少最高2.08 倍，功耗降低1.36 倍。
- 第二（STA-DBB）：扩展 STA 以支持Density-Bound Block（DBB）新型块稀疏数据格式。该变体在处理专门训练的 DBB 稀疏模型时，相较于 SA 基线在同吞吐量下面积效率提升3.14 倍，功耗效率提升1.97 倍，同时完全向后兼容密集模型。
2. 背景与相关工作
2.1 面向 CNN 推理的脉动阵列
INT8 微架构的 datapath 成本相对较低，数据移动成本占比更高；本文以 TPU-like SA 为基线，通过时钟门控和输出驻留数据流进行优化。
本文以 TPU-like SA 为起点进行了修改：（1）对零操作数进行时钟门控；（2）采用输出驻留数据流——让较大的 INT32 累加器保持不动，而移动较小的 INT8 操作数。
2.2 CNN 的稀疏矩阵
DBB 是随机稀疏与结构化块稀疏之间的完美折中：对每个块的非零元素数量设定上限，在相同 NNZ 下获得更高精度，同时硬件计算量已知，保证高利用率。
CNN 层在权值数据和激活数据中均存在稀疏性。
- 随机稀疏（图 1a）：零的位置没有约束，很难利用
- 结构化块稀疏（图 1b）：硬件友好，但块尺寸较大时会损害 CNN 精度
本文提出DBB（图 1c）：对每个块的非零（NNZ）元素数量设定上限。例如由 8 个 8×1 块组成，每个块最多 3 个非零值（NNZ≤3）。这在相同 NNZ 下能获得更高 CNN 精度，同时硬件计算量已知，保证高利用率。DBB 采用位掩码压缩，可实现权重内存占用减少 37.5%。
Fig 1. 三种稀疏矩阵格式对比：(a) 随机稀疏；(b) 块稀疏（4×2 块）；© DBB（8×1 块）。填充元素表示非零值。
2.3 稀疏矩阵乘法加速器
索引方法存储开销巨大；本文在 SA 架构基础上另辟蹊径，采用 Tensor-PE + 新型结构化稀疏方案，而非随机稀疏。
利用零操作数的方法包括时钟门控和索引存储（例如 EIE、SCNN）。然而索引方法开销巨大。本文在 SA 架构基础上利用Tensor-PE + 新型结构化稀疏方案，而非随机稀疏，开创了一条新路径。
3. 密集 GEMM 加速器
3.1 传统脉动阵列（SA）
SA 通过局部寄存器通信实现高效 GEMM，但存在寄存器/MAC 比率失衡的优化空间；基线 SA 采用 INT8 操作数寄存器和 INT32 累加器。
Fig 2. SA 微architectures，将每个标量 PE 泛化为执行矩阵乘法的 tensor PE。Notation：A×B×C_M×N 表示 M×N 个 A×B×C tensor PE 的阵列。
图 2a 展示了经典的 SA，被广泛应用于产品中。目标应用为移动视觉场景，采用 INT8 操作数寄存器（REG）和 INT32 累加器寄存器（ACC）。传统 SA 仍有很大改进空间——放松操作数寄存器（REG）与 MAC 的比率。
3.2 脉动张量阵列（STA）
STA 将多个标量 PE 融合为一个 Tensor-PE，每个 Tensor-PE 内执行向量点积；经典 SA 是 STA 的特例（A=B=C=1）；通过减少操作数缓冲区和累加器缓冲区，实现显著效率提升。
Fig 3. Example 2×2×2_2×2 STA 数据流。tensor PE 执行 4×4 × 4×4 矩阵乘法。
图 2b 展示了传统 SA，图 2a 展示了Systolic Tensor Array（STA）——通过将一组标量 PE 融合为单个tensor PE来实现泛化。
每个 STA 架构包含 M×N 个 tensor PE，每个 tensor PE 由 A×C 个 MAC 子阵列构成，每个 MAC 对 B 对操作数执行点积运算，表示为：
A×B×CM×N A \times B \times C_{M \times N}A×B×CM×N
图 2c 展示了一个 2×2 的 tensor PE 阵列，每个 tensor PE 有 2×2 的 datapath，包含 4 个操作数对点积单元（DP4）。经典 SA 是 STA 的特例（A=B=C=1，即 1×1×1_M×N）。
通过将每个 MAC 的操作数缓冲区减少2 倍，累加器缓冲区减少4 倍，实现了显著的效率提升。
4. CNN 稀疏 GEMM 加速器
4.1 Density-Bound Block（DBB）
DBB 对每个块的非零元素数量设定上限，是随机稀疏与块稀疏之间的完美折中：精度损失仅 0.1%~1.1%，内存减少 37.5%，硬件高利用率。
【请在此处插入 Fig 1 图片：liu2020_images/fig1_page2.jpeg】
Fig 1©. DBB（8×1 块）稀疏矩阵格式，对每个块的 NNZ 设定上限。
DBB 矩阵格式的核心理念很简单：对每个块的非零（NNZ）元素数量设定上限。这与传统的块稀疏格式不同——在传统格式中，每个块要么完全不受约束，要么全为零。DBB 是随机稀疏与块稀疏之间的完美折中，在相同 NNZ 下能获得更高的 CNN 精度。
DBB 采用简单的位掩码压缩来编码每个 8 元素块（每个块 1 字节开销），外加 4 字节非零数据，可实现权重内存占用减少 37.5%。
4.2 面向 DBB 的 STA（STA-DBB）
STA-DBB 利用 DBB 上限削减物理 MAC 单元（节省 50%）；用 MUX 替代乘法器，成本远低于 8 位乘法器；保持一半吞吐量密集 GEMM 向后兼容。
将 STA 架构扩展以支持 DBB 稀疏权值矩阵。当 DBB 块大小为 8、NNZ≤4 时，每个 8 输入点积单元（DP8）只需 4 个 MAC 单元而非 8 个，实现物理 MAC 减少 50%。
该方案在 MAC 前加一个多路复用器（MUX），根据非零权值的索引选择对应的激活值。在每个 SDP4 中，用两个 8 位 4:1 MUX 换取两个 8 位乘法器——MUX 的成本远低于 8 位乘法器。该阵列在每个时钟周期执行16 个有效 MAC，但仅使用8 个物理乘法器。
重要的是，该架构仍以一半吞吐量支持传统密集 GEMM，完全向后兼容。
5. 结论
本文通过将标量 PE 泛化为 Tensor-PE（STA），增加 PE 内操作数复用，显著减少电路面积和功耗；进一步扩展的 STA-DBB 在处理 DBB 稀疏模型时效率和兼容性兼得，完全向后兼容传统密集模型。
文章信息
标题：Systolic Tensor Array: An Efficient Structured-Sparse GEMM Accelerator for Mobile CNN Inference
作者：Zhi-Gang Liu, Paul N. Whatmough, Matthew Mattina
单位：Arm ML Research Lab, Boston, MA, USA
期刊：IEEE Computer Architecture Letters, Vol. 19, No. 1, January-June 2020
DOI：https://doi.org/10.1109/LCA.2020.2979965
