SmoothQuant 技术原理 将量化难度从激活迁移到权重 将SmoothQuant 应用于 Transformer 块 SmoothQuant 推理性能及精度 SmoothQuant 应用 SmoothQuant 生态 总结 参考文档 近年来,随着Transformer、MOE架构的提出,使得深度学习模型轻松突破上万亿规模参数,从而导致模型变得越来越大,因此,我们需要一些大模型压缩技术来降低模型部...
为了应对这一挑战,量化技术应运而生,成为降低模型存储和计算复杂性的有效手段。其中,SmoothQuant作为一种先进的训练后量化方法,以其独特的激活平滑技术,在保持模型精度的同时,显著提升了推理效率。本文将深入解析SmoothQuant的技术原理,帮助读者理解其背后的科学逻辑。 一、量化技术概述 量化技术是指将模型中的浮点数参数...
SmoothQuant是一种针对大语言模型(LLMs)的训练后量化(PTQ)方法,旨在实现8比特权重和8比特激活(W8A8)的量化,同时保持模型的准确率并提升推理速度。其核心思想是通过数学上等效的变换,将量化难度从激活转移到权重上,从而实现对大模型的有效压缩。 二、SmoothQuant技术原理 1. 量化难点分析 在LLMs的量化过程中,激活(...
SmoothQuant技术对每个通道的输入激活除以一个平滑因子公式，并在相反方向上缩放权重，以保持矩阵乘法的数学等价性。这样可以在不增加INT8内核开销的前提下，将平滑因子融合到前一层。将量化难度从激活转移到权重，并引入超参数迁移强度来控制从激活转移到权重的量，以平衡权重和激活的量化难度。针对特定模型...