[论文解读] Sensitivity-Guided Framework for Pruned and Quantized Reservoir Computing Accelerators

Atousa Jafari, Mahdi Taheri+3 more|arXiv (Cornell University)|Feb 24, 2026

Neural Networks and Reservoir Computing被引用 0

一句话总结

对FPGA上的储层计算进行敏感性引导的压缩框架，结合量化和剪枝，在精度与硬件效率之间探索设计权衡，支持端到端加速器综合并优于传统剪枝方法。

ABSTRACT

This paper presents a compression framework for Reservoir Computing that enables systematic design-space exploration of trade-offs among quantization levels, pruning rates, model accuracy, and hardware efficiency. The proposed approach leverages a sensitivity-based pruning mechanism to identify and remove less critical quantized weights with minimal impact on model accuracy, thereby reducing computational overhead while preserving accuracy. We perform an extensive trade-off analysis to validate the effectiveness of the proposed framework and the impact of pruning and quantization on model performance and hardware parameters. For this evaluation, we employ three time-series datasets, including both classification and regression tasks. Experimental results across selected benchmarks demonstrate that our proposed approach maintains high accuracy while substantially improving computational and resource efficiency in FPGA-based implementations, with variations observed across different configurations and time series applications. For instance, for the MELBOEN dataset, an accelerator quantized to 4-bit at a 15\% pruning rate reduces resource utilization by 1.2\% and the Power Delay Product (PDP) by 50.8\% compared to an unpruned model, without any noticeable degradation in accuracy.

研究动机与目标

• 通过在资源受限的边缘设备上降低模型大小和计算量，同时不牺牲精度，推动储层计算的可扩展部署。
• 开发一个敏感性引导的剪枝机制，识别并去除对精度损失最小的量化权重。
• 实现压缩后的RC模型在FPGA上的端到端硬件映射，以研究资源使用、延迟、吞吐量和功耗等硬件指标。
• 提供一个设计空间探索框架，量化等级、剪枝率、模型精度与硬件参数之间的权衡。

提出的方法

• 引入基于敏感性的分析，通过对量化权重进行比特翻转仿真并测量输出性能偏差来评估每个权重的功能影响。
• 使用线性量化方案对储层权重进行量化，并采用对硬件友好的简化映射方法将激活映射到整数步进。
• 为每个权重计算敏感性分数，等于所有比特位的平均性能偏差，并按给定剪枝率剪去最低敏感性的权重。
• 采用四阶段加速器综合流程：数据集/配置、超参数优化、量化与剪枝，随后进行RTL生成与FPGA综合。
• 实现端到端的设计空间探索算法，在量化等级和剪枝率之间迭代，以为硬件实现产生多种加速器配置。

实验结果

研究问题

• RQ1 敏感性引导剪枝在量化下与相关性剪枝方法相比，在保持RC精度方面的效果如何？
• RQ2 不同量化/剪枝配置对FPGA基RC加速器的硬件性能（LUT/FF使用、延迟、吞吐量、PDP）有何影响？
• RQ3 所提出的框架能否在不同时间序列任务中识别在精度与资源和能效之间平衡的最优量化-剪枝配置？
• RQ4 敏感性引导方法在剪枝后是否需要重新训练，以及它对模型正则化与泛化能力的影响？

主要发现

• 敏感性引导剪枝在4、6、8位量化与剪枝率下的精度/RMSE方面总体低于不那么复杂的剪枝方法，除少数情况。
• 在MELBORN分类任务中，4位量化在15%剪枝下实现50.88%的PDP节省，同时资源节省为1.26%，且保持精度。
• 在不同数据集上，敏感性引导剪枝相对于MI、随机、Spearman、PCA和Lasso剪枝，表现出更小的精度/ RMSE降幅以及更慢的性能下降。
• 硬件结果显示在激进剪枝下PDP显著下降且吞吐量维持或提高，这是因为直接逻辑FPGA映射避免了内存瓶颈。
• 该框架使设计空间探索在比特宽度、剪枝率与硬件指标之间的权衡成为可能，有助于为不同任务优化RC加速器。