Fused Multi-Head Attention:做 Context phase 时,Attention 计算中的 batch GEMM 可以用 FP8 计算。因为 FMHA 是一个融合的 kernel,由两个 batch GEMM 和中间的 softmax 组成。由于 softmax 是累加的过程,所以必须用高精度 FP32 处理。但对于 batch GEMM,可以直接借助 FP8 的 Tensor Core 计算,最终输出是...
Fused Multi-Head Attention:做 Context phase 时,Attention 计算中的 batch GEMM 可以用 FP8 计算。因为 FMHA 是一个融合的 kernel,由两个 batch GEMM 和中间的 softmax 组成。由于 softmax 是累加的过程,所以必须用高精度 FP32 处理。但对于 batch GEMM,可以直接借助 FP8 的 Tensor Core 计算,最终输出是...
想要使用高性能 GEMM kernels,只能在 activation token 维度做 scaling,也就是 activation 采用 per-token 量化,weight 采用 per-channel 量化。这种做法在精度方面只比 per-tensor 量化稍好一点。 3. SmoothQuant 3.1 SmoothQuant的平滑做法 SmoothQuant 对 input activation 的每个 channel 除以一个平滑因子 s \...
以卷积kernel为例: 输入为:INT8_INPUT,I8_weights 输出为:INT8_OUTPUT 所需参数:FP32 bias (来自于FP32模型中),FP32 scaling factors: input_scale, output_scale, weights_scale[K] 利用DP4A指令计算 INT8_INPUT与I8_weights的乘积获得I32_gemm_out 利用input_scale以及weights_scale将I32_gemm_out转化成...
因为 FMHA 是一个融合的 kernel,由两个 batch GEMM 和中间的 softmax 组成。由于 softmax 是累加的过程,所以必须用高精度 FP32 处理。但对于 batch GEMM,可以直接借助 FP8 的 Tensor Core 计算,最终输出是一个 FP8 的输出。这样输出的原因是 FMHA kernel 后,紧跟着一个 FP8 的矩阵乘 project GEMM,可以...
通用低位GEMM内核研究:将现有的技术创新扩展到GEMM(通用矩阵-矩阵乘法)计算领域,这对于提升模型训练阶段的计算效率具有重要意义。 智能化运行时内核调度:开发基于硬件指令集架构(ISA)、数据特征和计算模式的自适应内核选择机制,实现计算资源的最优配置。 异构计算平台支持:针对x86等主流CPU架构开发专门的低位计算内核,扩...
Motivation Support fused int8 gemm for W8A8 quantization. Tested on A100 with benchmark script benchmark/bench_int8_gemm.py (measured with GB/s): N = 4096, K = 8192 batch_size vllm int8 gemm s...
// number of pipeline stages in threadblock-scoped GEMM cutlass::arch::OpMultiplyAddSaturate, cutlass::conv::IteratorAlgorithm::kAnalytic // global memory iterator algorithm >::Kernel; using Conv2dFprop = cutlass::conv::device::ImplicitGemmConvolution<Conv2dFpropKernel>; // Define problem size...
要启用任何量化操作,必须在构建器配置中设置 INT8 标志。 7.1.1. Quantization Workflows 创建量化网络有两种工作流程: 训练后量化(PTQ: Post-training quantization) 在网络经过训练后得出比例因子。 TensorRT 为 PTQ 提供了一个工作流程,称为校准(calibration),当网络在代表性输入数据上执行时,它测量每个激活张量内...
以卷积kernel为例: 输入为:INT8_INPUT,I8_weights 输出为:INT8_OUTPUT 所需参数:FP32 bias (来自于FP32模型中),FP32 scaling factors: input_scale, output_scale, weights_scale[K] 利用DP4A指令计算 INT8_INPUT与I8_weights的乘积获得I32_gemm_out ...