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E-Sparse: 通过基于熵的 N:M 稀疏性提升大型语言模型推理
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了E-Sparse修剪度量设计，利用信息熵提高大型语言模型的稀疏性准确性，快速优化信息分布和节省内存。实验结果表明，E-Sparse可以显著加速模型推理，同时实现内存节省。
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关键要点
- 该研究提出了E-Sparse修剪度量设计，利用信息熵提高大型语言模型的稀疏性准确性。
- 传统修剪方法在大型语言模型中的使用具有挑战性，训练过程代价高且计算需求大。
- E-Sparse通过引入信息熵和创新技术快速优化信息分布，解决N:M稀疏性对准确性的影响。
- E-Sparse通过FasterTransformer实现为Sparse-GEMM，并在NVIDIA Ampere GPU上运行。
- 对LLaMA系列和OPT模型的实验表明，E-Sparse可以显著加速模型推理（高达1.53倍），并实现内存节省（高达43.52%），在可接受的准确性损失范围内。
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