大模型终端部署新趋势：硬件直接支持混合矩阵乘法
💡
原文中文，约5600字，阅读约需14分钟。
📝
内容提要
微软亚洲研究院推出了数据编译器Ladder和算法T-MAC，支持低比特量化技术在硬件设备上的运行。Ladder转换数据类型指令，提高DNN计算效率；T-MAC通过查找表操作实现低比特混合精度矩阵乘法，提高CPU推理速度。研究员设计了LUT Tensor Core硬件架构，为人工智能硬件提供新思路。创新技术使大模型在资源受限设备上高效运行，推动人工智能应用。
🎯
关键要点
- 微软亚洲研究院推出数据编译器Ladder和算法T-MAC，支持低比特量化技术在硬件设备上的运行。
- Ladder转换数据类型指令，提高DNN计算效率，最高提速可达14.6倍。
- T-MAC通过查找表操作实现低比特混合精度矩阵乘法，使CPU推理速度比专用加速器快两倍。
- 研究员设计了LUT Tensor Core硬件架构，为人工智能硬件提供新思路。
- 低比特量化技术成为大模型在资源受限设备上高效运行的关键技术。
- Ladder支持各种低精度数据类型的表达和转换，弥合自定义数据类型与硬件支持之间的差距。
- T-MAC利用查找表方法减少乘法和加法运算次数，提升低比特量化大模型的推理效率。
- LUT Tensor Core通过查找表直接执行混合精度矩阵乘法，提升计算效率和灵活性。
- 低比特量化技术为模型参数扩展提供新空间，推动具身智能系统的部署。
- T-MAC和Ladder已在GitHub上开源，鼓励研发人员测试应用。
➡️
