提升推理的速度:通过量化,模型能够使用速度更快的 kernel(核心算法或计算单元),从而加速推理过程。 增加上下文长度:量化有助于在处理数据时能够考虑更长的上下文,提升模型对上下文的理解和处理能力。 降低I/O 延迟:量化能够减少数据输入 / 输出的延迟,使数据处理更加高效。 降低推理成本:由于减少了存储和计算负担,量化...
在推理时,我看torch_npu.npu_weight_quant_batchmatmul是调用的aclnnWeightQuantBatchMatmulV2,于是直接采用torch_npu.npu_weight_quant_batchmatmul。我在800T上测试了量化前后的性能,发现w4a16的性能比fp16的性能低了10%~20%,请问这是正常的吗? 我分别拉取了internlm2-chat-7b和internlm2-chat-7b-4bit在promp...
由于Kernel实现在一定程度上与量化算法是独立的,因此,Marlin Kernel也可以支持AWQ量化模型的执行。社区主流的大模型量化框架如Auto-GPTQ,AutoAWQ以及大模型推理框架如vLLM都集成了Marlin Kernel的实现。原始的Marlin Kernel只支持W4A16计算模式。最近,[QQQ](Ying Zhang)在Marlin Kernel的基础上,支持了W4A8计算模式,在...
ight-activation量化和kvcache量化。量化的一般步骤是:1、对浮点类型的权重镜像量化并保存量化完的权重;2、使用量化完的权重进行推理部署。 什么是W4A16量化W4A16量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数(约75%)。大幅降低小batch下的增量推理时延。
Motivation 通过这个流程,得到 llama2-7b w4a16 量化模型 https://github.com/InternLM/lmdeploy/blob/main/docs/en/w4a16.md#4-bit-llm-model-inference 通过 opencompass 测试 对比 精度 open-compass/opencompass#484 w4a16的config [llama] model_name = llama2 head_n
【预期结果】:量化成功,推理精度正常 6.Related log / screenshot / 日志 / 截图 (Mandatory / 必填) File "/home/miniconda3/envs/ci_310/lib/python3.10/site-packages/mindspore_gs/ptq/ptq/wrappers/mindformers/linear_smooth_wrappers.py", line 332, in smooth smooth_scale = self._search_best_...
大幅降低小batch下的增量推理时延。 约束限制 支持AWQ W4A16、 per-group(group-size=128)和perchannel量化。 来自:帮助中心 查看更多 → 告警设置 告警设置 设置告警颜色 设置告警展示方式 设置告警声音 设置告警字体颜色 设置告警高亮显示 通过紧急维护通知监控告警 设置全局告警灯 配置屏蔽规则 配置闪断/...
``` 然后,在浏览器中打开 http://{ip_addr}:{port},即可在线对话 ## 推理速度 我们在 NVIDIA GeForce RTX 4090 上使用 [profile_generation.py](https://github.com/InternLM/lmdeploy/blob/main/benchmark/profile_generation.py),分别测试了 4-bit Llama-2-7B-chat 和 Llama...
对于一个绿框中2次mma所需的int4 fragB 按照0,128,8,136,16,144,24,152的顺序用于实现int4->fp16快速转换,详细可以参考DefTruth:[LLM推理优化] WINT8/4-(03): LOP3指令详解及INT4转FP16/BF16分析。 // gemm/marlin_gemm/marlin_cute_trait.hDEVICEstaticautodequant(intq){autohalf4_frag=make_...
理论上,AWQ推理速度也会更快,而且不同于GPTQ,AWQ不需要重新排序权重,省去了一些额外操作。作者认为GPTQ还可能有过拟合的风险(类似回归)。现在GPTQ已经有许多优化和改版(如exllama,https://github.com/turboderp/exllama)。另外,GPTQ占优的是它的量化速度会比AWQ快,还有VRAM使用会更少。