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在 GPU 上实现快速 2 位硬件离线量化低内存映射：内存对齐、稀疏离群值和异步解量化
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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
本文介绍了一种高效的仅权重量化方法，用于解决大型语言模型的内存需求和推断成本问题。该方法通过减少内存消耗和加速推断来实现，无需额外的微调。通过分析量化大型语言模型的挑战和问题，并采用自适应的量化粒度进行解决，展示了该方法的有效性。此外，作者还实现了高效的 GPU 矩阵乘法和解量化算法，支持不同类型的激活和权重。在评估中，该方法展示了最小的准确性损失，并在相同数量的 GPU 上实现了高吞吐量。
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关键要点
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提出了一种高效的仅权重量化方法，解决大型语言模型的内存需求和推断成本问题。
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该方法通过减少内存消耗和加速推断来实现，无需额外的微调。
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引入了一种简单而有效的启发式方法，仅利用预训练模型的模型权重，确保最小质量降低。
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适用于混合专家模型和密集模型，并分析量化大型语言模型的挑战和问题。
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采用自适应的量化粒度解决问题，展示了方法的有效性。
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实现了高效的 GPU 矩阵乘法和解量化算法，支持不同类型的激活和权重。
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在大规模开源模型上评估方法，展示了最小的准确性损失和高达 3.65 倍的吞吐量。
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