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HALO: 硬件感知量化与低关键路径延迟权重用于大规模语言模型加速
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出HALO框架，解决传统量化方法在硬件适应性和效率上的不足。HALO通过硬件感知后训练量化，优化关键路径延迟，实现动态频率调整。研究表明，HALO在TPU和GPU上的性能提高了270%，能量节省51%，且精度稳定。
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关键要点
- 本研究提出HALO框架，解决传统量化方法在硬件适应性和效率上的不足。
- HALO采用硬件感知后训练量化，优化关键路径延迟。
- HALO实现动态频率调整。
- 研究表明，HALO在TPU和GPU上的性能提高了270%。
- HALO能量节省51%，且精度稳定。
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