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 本系列将针对一些常见大模型量化方案(GPTQ、LLM....
提出了大语言模型后训练量化的通用技术"平滑操作 (Smoothing)"。 量化方案: SmoothQuant-O1:Weight:Per-tensor,Activation:Per-token Dynamic SmoothQuant-O2:Weight:Per-tensor,Activation:Per-tensor Dynamic SmoothQuant-O3:Weight:Per-tensor,Activation:Per-tensor Static 本文最开始发布于 2022 年 11 月,ChatGPT ...
LLM.int8() (或者叫做http://Gpt3.int(),具体参看文章LLM量化之LLM.int8())里面提出了activation里面有一小部分outlier,这导致activation很难量化。LLM.int8()采用outlier和非outlier分离,outlier使用fp16处理,非outlier使用int8量化处理的方法来处理这个问题。但是,分离outlier是一个硬件实现不友好的操作,整体效率...
SmoothQuant是一种同时确保准确率且推理高效的训练后量化 (PTQ) 方法,可实现 8 比特权重、8 比特激活 (W8A8) 量化。由于权重很容易量化,而激活则较难量化,因此引入平滑因子s来平滑激活异常值,通过数学上等效的…
一、概述该论文由麻省理工和Nvidia 联合发表在 2023 ICML 上,提出的 SmoothQuant 是一种训练后量化 post-training quantization (PTQ) 技术,支持大模型 8-bit weight 和 8-bit activation(W8A8) 量化。基于权重…
AWQ 和 SmoothQuant 等方法是大模型量化领域比较有代表性的文章,前面只分析了 AWQ,并且写的很简单,这两天在研究了其他量化工作以及进行了不少实践工作之后,决定再重新写一下 AWQ 等基础文章。 文章列表: AWQ: Activation-aware Weight Quantization for LLM Compression and Acceleration ArXiv 2306.00978 ...
SmoothQuant的目标,是提出一种W8A8的PTQ量化方法。作者为何要提出这个量化算法,提出这个量化算法是为了解决什么问题呢?一言以蔽之,解决离群值带来数值动态范围过大的问题。 大语言模型做W8A8量化,存在一个较明显的矛盾,8bit的量化精度,对于weight来说已经足够了,因为weight的动态范围相对较小,分布比较固定且均匀;但是...
至此,通过SmoothQuant解决了模型难以量化的问题,通过将模型量化至W8A8,我们能够充分利用INT8 GEMM kernel的能力,在支持INT8计算的设备上计算速度大幅度提升(如在A100上INT8计算速度是FP16的两倍)。 Quantizing model with AutoSmoothQuant GitHub:github.com/AniZpZ/AutoS...
在大模型量化之 LLM.int8()方法有介绍 LLM.int8()方法,采用一种混合进度分解(离群值使用FP16计算,其它使用 FP8 计算)的方法,虽然降低了模型显存占用,但很难在硬件加速器上高效地实现分解,导致推理效率不佳。 SmoothQuant 方法是一种不需要训练,能保持模型精度的训练后量化(PTQ)方法,它对权重 Weight和激活值Ac...
smoothquant的目的是进行大模型推理加速优化, 步骤为: Activation Channel Scales and Calibration 即找smooth参数. 按照官方步骤, 拿到一个act_scale.pt. python examples/generate_act_scales.py \ --model-name "/models/Llama-2-13b-hf" \ --output-path ./act_scale.pt \ --num-samples 100 \ --...