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署的成本,并提升模型的推理性能。 模型压缩主要分为如下几类: 剪枝(Pruning) 知识蒸馏(Knowledge Distillation) 量化 本系列将针对一些...
SmoothQuant 是一种准确和高效的 LLM 训练后量化 (PTQ) 解决方案。SmoothQuant 依赖于一个关键的观察结果:即使由于异常值的存在[3],activation 比 weight 更难量化,不同的 token 在其 channel 中表现出相似的变化。基于这一观察,SmoothQuant 离线将量化难度从激活迁移到权重,如图1所示。SmoothQuant 提出了一种数学...
SmoothQuant的O1和O2级成功地保持了浮点精度,而O3级(per-tensor static)使平均精度下降了0.8%,可能是因为静态收集的统计数据与真实评估样本的激活统计数据之间的差异。 尽管如此,SmoothQuant-O1可以与FP16的准确性相匹配,而SmoothQuant-O3只降低了1%的准确性,明显优于基线。 SmoothQuant不仅对超过100B参数的非常大的...
SmoothQuant作为一种创新的大模型量化技术,通过引入平滑因子和逐通道缩放变换,成功解决了激活值量化难题,实现了高精度、高效率的模型压缩与加速。随着人工智能技术的不断发展,SmoothQuant技术将在更多领域得到广泛应用,为AI模型的部署与推广提供有力支持。未来,我们期待更多创新技术的涌现,共同推动人工智能技术的进步与发展...
在众多量化方法中,SmoothQuant以其高效且准确的特性脱颖而出,成为大模型压缩与部署的重要工具。本文将带您深入了解SmoothQuant的技术原理、优势以及实际应用。 一、SmoothQuant技术概述 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...
SmoothQuant通过引入平滑因子s,对激活值进行平滑处理,具体操作为按通道(channel)除以平滑因子s。为了保持线性层数学上的等价性,权重则相应地按行乘以平滑因子s。这种变换在数学上是等价的,不会改变模型输出,但能够显著降低量化难度。 平滑因子的计算 平滑因子s的计算是在校准阶段(离线执行)完成的。具体方法包括两种策略...
SmoothQuant(W8A8)量化方案能降低模型显存以及需要部署的卡数。也能同时降低首token时延和增量推理时延。支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。本章节介绍如何在Notebook使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。SmoothQuant量化工具使用到的
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...
增强型SmoothQuant：高效减重的神器 除了NeuralCompressor外，增强型SmoothQuant技术也是一种能够帮助大模型减重的重要工具。SmoothQuant可以看作是稀疏量化的一种升级版，它可以更加有效地将神经网络中的权重进行压缩和量化，从而实现模型的减重。在传统的量化技术中，权重通常被压缩成极少的离散值，这会导致模型的准确率...
SmoothQuant(W8A8)量化方案能降低模型显存以及需要部署的卡数。也能同时降低首token时延和增量推理时延。支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见表1。本章节介绍如何在Notebook使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在代码包Ascend