[Paper] 抽取式摘要在 CMOS Ising 机器上

发布: 3天前 (2026年1月17日 GMT+8 02:14)

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原文: arXiv

Source: arXiv - 2601.11491v1

概览

抽取式摘要（ES）从文档中挑选最重要的句子，以生成简洁的摘要。本文展示了如何利用低功耗 CMOS 基的伊辛机——一种求解组合优化问题的模拟硬件加速器——运行最先进的 ES 算法，显著降低能耗且速度可与传统的 CPU/GPU 方法相媲美，从而为边缘设备上的实时摘要打开了大门。

硬件感知的 Ising 表述，在局部场和耦合之间取得平衡，使 ES 问题能够容忍仅整数自旋相互作用的有限精度。
随机舍入与迭代细化 流程，恢复系数量化过程中丢失的精度。
问题分解策略，将大型 ES 实例拆分为可在 CMOS Ising 芯片上求解的更小子问题，然后重新组合部分解。
实证验证，在 CNN/DailyMail 基准上展示了相较于暴力搜索的 3–4.5 倍加速、2–3 个数量级的能耗节省，以及与基于软件的 Tabu 搜索相当的摘要质量。

Mapping ES to an Ising model – 经典的 McDonald ES 目标（最大化相关性，最小化冗余）被表述为二次无约束二进制优化（QUBO）问题。每个二进制变量表示一句是否被选中。
Coefficient scaling – 作者提出了一种缩放技巧，降低“局部场”项（句子相关性）与成对耦合项（冗余）之间的差异。这使得仅整数硬件对四舍五入误差的敏感性降低。
Stochastic rounding – 与确定性截断不同，每个实数系数以概率方式四舍五入到最近的整数，从而保持原模型的期望值。
Iterative refinement – 在 Ising 求解器返回候选摘要后，轻量级的后处理步骤重新评估目标函数，并在能提升分数时翻转少量比特。
Decomposition – 对于句子很多的文档，完整的 QUBO 会超出芯片容量。该流水线将句子集合划分为重叠窗口，在硬件上独立求解每个窗口，并使用贪心选择合并结果，遵守全局预算（k 句）。

指标	COBI（提议）	暴力搜索	软件禁忌搜索
运行时间（相对）	1×	慢 3–4.5×	≈1×（相似）
能耗	↓ 10⁻²–10⁻³ J	基准	基准
ROUGE‑1/2/L 分数*	0.38 / 0.16 / 0.34	0.40 / 0.17 / 0.35	0.39 / 0.16 / 0.35

*分数基于 CNN/DailyMail 测试集；差异在 ES 模型的典型方差范围内。

硬件感知的公式化和随机舍入使得解决方案质量仅比软件基准低几个百分点，同时实现 3–4.5 倍更快的推理 和 100–1000 倍更低的能耗。

边缘摘要 – 手机、物联网网关或自主机器人可以在不将数据上传至云端的情况下生成新闻简报、事件报告或日志摘要，从而保护隐私并降低延迟。
能源受限的部署 – 采用电池供电的设备（如可穿戴设备、无人机）可以运行此前只能在云端推理的 NLP 流程，因为 CMOS Ising 引擎的功耗是毫瓦级而非瓦特级。
加速组合式 NLP – 同样的硬件感知 Ising 编码可复用于其他选择类任务（关键词提取、文档聚类、特征选择），为一系列低功耗 AI 工作负载提供可复用的加速器模块。
混合 AI 堆栈 – 开发者可以将大型语言模型推理保留在 GPU 上，同时将轻量级的组合后处理（如句子选择）委派给片上 Ising 求解器，从而实现计算与能耗的平衡权衡。

总体而言，本文展示了模拟组合硬件能够显著加速核心自然语言处理任务，为边缘计算中的超低功耗 AI 铺平了道路。