清华开源混合精度推理系统MixQ,实现大模型近无损量化并提升推理吞吐

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清华开源混合精度推理系统MixQ,实现大模型近无损量化并提升推理吞吐

阎荟 2024-10-21 00:00:00 326
清华大学PACMAN实验室开发了一款名为MixQ的创新开源混合精度推理系统,其独特之处在于支持8位和4位混合精度推理。
清华大学PACMAN实验室开发了一款名为MixQ的创新开源混合精度推理系统,其独特之处在于支持8位和4位混合精度推理。该系统以近无损量化著称,能够在保持高准确性的同时显著提高推理吞吐量。MixQ通过量化权重和激活值,并巧妙地分解矩阵以将大部分数据存储在低位中,而将异常值存储在FP16中来实现这一目标。这种方法不仅保持了准确性,还通过减少与异常值相关的内存访问和计算成本来优化性能。 MixQ与其他系统的不同之处在于其实际应用,已被青城智能等公司采用。此外,其性能在SC'24会议上得到了认可。在速度方面,MixQ展现出了令人印象深刻的结果,超越了Bitsandbytes和AWQ等系统,推理吞吐量高达6倍。对于对机器学习领域感兴趣并希望提高模型效率的人来说,MixQ在混合精度推理方面的方法可能是值得探索的重大进展。- 清华大学计算机系PACMAN实验室发布开源混合精度推理系统MixQ - MixQ实现大模型近无损量化并提升推理吞吐 - MixQ支持8比特和4比特混合精度推理 - MixQ同时量化权重和激活,使用低精度张量核心实现推理加速 - MixQ已支持多个主流大模型LLaMA3,Qwen2,Baichuan2,ChatGLM等 - MixQ的设计基于离群点的局部性,通过等价变换、混合精度数据结构和高性能的混合精度算子提升系统性能 - MixQ在准确率和性能方面表现优秀,相对Bitsandbytes和AWQ加速分别为1.78倍和6倍

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