以经典的 Transform 结构为例,量化主要围绕红色、蓝色和绿色框进行,涉及 4 种 GEMM 运算和 Multi-Head Attention 的量化。 PTQ 量化需计算 Scaling Factor,Multi-Head Attention 中的 GEMM 运算在 Scaling Facotr 为 1 就可以保持不错的精度(目前,TensorRT-LLM 中为了提高精度,在该部分做了 Scaling Factor 不...
SmoothQuant 量化(W8A8) 与FP16 构建引擎处理 HF 权重并直接加载到 TensorRT-LLM 不同,SmoothQuant 需要加载 INT8 权重,该权重应在构建引擎之前进行预处理。 python3 hf_bloom_convert.py \ -i /workspace/model/bloomz-3b \ -o /workspace/model/bloom-3b-c-model/smooth/ \ --smoothquant 0.5 \ --ten...
下面,我们主要测试了 batch size 为 1 时,不同的输入输出长度和量化精度情况下,TensorRT-LLM 在 A10/A100 上的推理速度表现。可以看到,在 A100 上,TensorRT-LLM 的 int4 相对 fp16,最高能够带来 2.4 倍的加速,相对 int8 最高也能带来 1.7 倍的加速。 注意:以上性能测试均基于 TensorRT-LLM 的 0.6.1 版...
TensorRT-LLM[1]是 NVIDIA 推出的大语言模型（LLM）推理优化框架。它提供了一组 Python API 用于定义 LLMs，并且使用最新的优化技术将 LLM 模型转换为 TensorRT Engines，推理时直接使用优化后的 TensorRT Engines。TensorRT-LLM 主要利用以下四项优化技术提升 LLM 模型推理效率。1. 量化 模型量化技术是通过降低原始...
本文将分享 TensorRT-LLM 中低精度量化内容,并从精度和速度角度对比 FP8 与 INT8。首先介绍性能,包括速度和精度。其次,介绍量化工具 NVIDIA TensorRT Model Optimizer(简称 ModelOpt)及其快速实现量化功能的方法。第三部分为 Debug。随后讲解 FP8 的 Deep-Dive,并进行
因为LLM包含数十亿个模型权重和激活函数，通常用FP16或BF16值进行训练和表示，每个值占用16位内存。然而，在推理时，大多数模型可以使用量化（Quantization）技术以较低精度有效表示，例如8位甚至4位整数（INT8或 INT4）。 量化（Quantization）是在不牺牲准确性的情况下降低模型权重和激活精度的过程。使用较低的精度...
TensorRT-LLM[1]是NVIDIA 推出的大语言模型(LLM)推理优化框架。它提供了一组 Python API 用于定义 LLMs,并且使用最新的优化技术将 LLM 模型转换为 TensorRT Engines,推理时直接使用优化后的 TensorRT Engines。 TensorRT-LLM 主要利用以下四项优化技术提升 LLM 模型推理效率。 1.1 量化 模型量化技术是通过降低原始模型...
TensorRT-LLM 主要利用以下四项优化技术提升 LLM 模型推理效率。 1. 量化 模型量化技术是通过降低原始模型的精度来减少模型推理时的 GPU 显存使用。TensorRT 支持多种模型的多种精度,以下列举了部分主流模型支持的量化精度。 W8A8 SQ 使用了 SmoothQuant 技术[2],在不降低模型推理准确率的前提下,将模型权重和激活层...
在LLM的推理和部署中,低精度量化对于性能的提升十分关键,本次分享将为大家介绍TRT-LLM中是如何基于CUTLASS 2.x来实现PerChannel/AWQ/SmoothQuant等量化方法在模型推理过程的计算。, 视频播放量 2171、弹幕量 2、点赞数 37、投硬币枚数 16、收藏人数 90、转发人数 22, 视频