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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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。

原文中文,约400字,阅读约需1分钟。
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