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IM-Unpack: 训练和推理使用任意低精度整数
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原文中文，约1400字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文介绍了多种低精度 DNN 加速方法，如 NGEMM、DeepGEMM、msGeMM 和 BiQGEMM，显著提升了计算性能。fbgemm 库实现了高效的量化计算，保持了准确性。此外，研究提出的新算法降低了 DNN 卷积的空间开销，适用于内存受限系统。
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关键要点
- NGEMM 是一种基于编译器的 GEMM 实现方法，能加速低精度 DNN 的训练和推理，性能提升 1.86 倍。
- DeepGEMM 通过查找表在 SIMD 硬件上执行超低精度卷积神经网络，性能提高高达 1.74 倍。
- msGeMM 新算法表明低精度 AI 模型可在更少的乘法和加法指令下运行，要求 CUDA 核心具备与 Tensor Cores 相同的能力。
- BiQGEMM 通过一次指令同时访问多个量化权重，提高计算性能，并降低计算总量。
- fbgemm 库使用低精度数据类型，保证与高精度数据类型相同的准确性，计算效率提高 2 倍以上。
- 新的推理框架通过非均匀量化和加速矩阵乘法，减少大型语言模型的推理延迟。
- 提出的两种新型基于 GEMM 的算法显著降低 DNN 卷积的空间开销，适用于内存受限的嵌入式系统。
- 使用廉价的哈达玛变换降低低精度训练中的计算精度，展示了在低位宽累加器下的有效性。
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延伸问答
什么是 NGEMM，它的主要优势是什么？
NGEMM 是一种基于编译器的 GEMM 实现方法，主要优势是能加速低精度 DNN 的训练和推理，性能提升达到 1.86 倍。
DeepGEMM 如何提高超低精度卷积神经网络的性能？
DeepGEMM 通过查找表在 SIMD 硬件上执行超低精度卷积神经网络，性能提高高达 1.74 倍。
msGeMM 算法的创新之处是什么？
msGeMM 算法表明低精度 AI 模型可以在更少的乘法和加法指令下运行，要求 CUDA 核心具备与 Tensor Cores 相同的能力。
BiQGEMM 是如何提高计算性能的？
BiQGEMM 通过一次指令同时访问多个量化权重，提高计算性能，并降低计算总量。
fbgemm 库的主要特点是什么？
fbgemm 库使用低精度数据类型，保证与高精度数据类型相同的准确性，计算效率提高 2 倍以上。
新的推理框架如何减少大型语言模型的推理延迟？
新的推理框架通过非均匀量化和加速矩阵乘法，减少大型语言模型的推理延迟。
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