BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-02-27T00:00:00Z HALO: Hardware-Aware Quantization and Low Critical-Path Delay Weights for Accelerating Large-Scale Language Models 💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。 📝 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。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上平均提升性能270%，节省51%能量，同时保持稳定精度。 🏷️ 标签 HALO框架 halo models 性能提升 硬件适应性 能量节省 量化方法 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
