清华大学计算机系PACMAN实验室发布开源混合精度推理系统——MixQ。MixQ支持8比特和4比特混合精度推理，可实现近无损的量化部署并提升推理的吞吐。△图1 MixQ吞吐与已有开源工作比较 MixQ同时量化权重和激活，使用低精度张量核心（INT8/INT4 Tensor Core）实现推理加速；同时，MixQ提取激活中少量的离群值，使用高精度...
MixQ支持8比特和4比特混合精度推理,可实现近无损的量化部署并提升推理的吞吐。 △图1 MixQ吞吐与已有开源工作比较 MixQ同时量化权重和激活,使用低精度张量核心(INT8/INT4 Tensor Core)实现推理加速;同时,MixQ提取激活中少量的离群值,使用高精度张量核心(FP16 Tensor Core)保持推理准确性,通过系统优化掩盖高精度访...
MixQ支持8比特和4比特混合精度推理,可实现近无损的量化部署并提升推理的吞吐。 △图1 MixQ吞吐与已有开源工作比较 MixQ同时量化权重和激活,使用低精度张量核心(INT8/INT4 Tensor Core)实现推理加速;同时,MixQ提取激活中少量的离群值,使用高精度张量核心(FP16 Tensor Core)保持推理准确性,通过系统优化掩盖高精度访...
MixQ支持8比特和4比特混合精度推理,可实现近无损的量化部署并提升推理的吞吐。 △图1 MixQ吞吐与已有开源工作比较 MixQ同时量化权重和激活,使用低精度张量核心(INT8/INT4 Tensor Core)实现推理加速;同时,MixQ提取激活中少量的离群值,使用高精度张量核心(FP16 Tensor Core)保持推理准确性,通过系统优化掩盖高精度访...
清华开源混合精度推理系统MixQ https://news.miracleplus.com/share_link/45087 1. 量化权重与激活:MixQ同时量化权重和激活,使用INT8/INT4张量核心进行推理加速,并通过FP16张量核心处理少量激活中的离群值,既保持精度又提升吞吐量。其混合精度量化策略使推理精度几乎无损,精度下降不到0.1%。
清华大学计算机系PACMAN实验室发布开源混合精度推理系统——MixQ。 MixQ支持8比特和4比特混合精度推理,可实现近无损的量化部署并提升推理的吞吐。 △图1 MixQ吞吐与已有开源工作比较 MixQ同时量化权重和激活,使用低精度张量核心(INT8/INT4 Tensor Core)实现推理加速;同时,MixQ提取激活中少量的离群值,使用高精度张...
清华大学计算机系PACMAN实验室发布开源混合精度推理系统——MixQ。 MixQ支持8比特和4比特混合精度推理,可实现近无损的量化部署并提升推理的吞吐。 △图1 MixQ吞吐与已有开源工作比较 MixQ同时量化权重和激活,使用低精度张量核心(INT8/INT4 Tensor Core)实现推理加速;同时,MixQ提取激活中少量的离群值,使用高精度张...
清华大学计算机系PACMAN实验室发布开源混合精度推理系统——MixQ。 MixQ支持8比特和4比特混合精度推理,可实现近无损的量化部署并提升推理的吞吐。 △图1 MixQ吞吐与已有开源工作比较 MixQ同时量化权重和激活,使用低精度张量核心(INT8/INT4 Tensor Core)实现推理加速;同时,MixQ提取激活中少量的离群值,使用高精度张...
一键部署LLM混合精度推理,端到端吞吐比AWQ最大提升6倍! 清华大学计算机系PACMAN实验室发布开源混合精度推理系统——MixQ。 MixQ支持8比特和4比特混合精度推理,可实现近无损的量化部署并提升推理的吞吐。 △图1 MixQ吞吐与已有开源工作比较 MixQ同时量化权重和激活,使用低精度张量核心(INT8/INT4 Tensor Core)实现...