재구성 가능한 컴퓨팅 챌린지: Versal AI Engine에서의 Jet Tagging을 위한 Transformer

요약

CERN LHC의 jet tagging을 위해 AMD Versal AI Engine에 최적화된 양자화된 Transformer 구현을 제안합니다. Python 모델 설명으로부터 Vitis 그래프 코드를 자동 생성하는 재사용 가능한 소프트웨어 프레임워크를 소개합니다.

핵심 포인트

• 저지연 및 자원 제한적 환경을 위한 정수 전용 Transformer 구현
• AMD Versal AI Engine 타일에 밀집 및 멀티 헤드 어텐션 레이어 매핑
• Python 모델로부터 Vitis 그래프 코드를 자동 생성하는 프레임워크 개발
• 오픈 소스 소프트웨어로 구현되어 향후 연구 토대 제공