超越2:4:在GPU上高效变换器推理的V:N:M稀疏性探索

原文中文,约400字,阅读约需1分钟。发表于:

本研究针对现有2:4稀疏模式在GPU推理中低加速效益及固定稀疏比的问题,探索了V:N:M稀疏性的应用。通过提出启发式的V和M选择、特定通道置换和三阶段LoRA训练技术,提高了V:N:M稀疏变换器的适用性和准确性。实验结果表明,V:N:M稀疏变换器能够在低的稀疏比下实现无损准确性,并在速度-准确性权衡上优于2:4稀疏性,为成本敏感的推理场景提供了有效的加速解决方案。

研究分析了参数稀疏性对Transformer模型在大规模数据集扩展中的影响,涵盖视觉和语言领域。通过ViT/JFT-4B和T5/C4实验,探讨了权重稀疏性与训练数据量的关系,确定了最佳稀疏度,并发现其随数据量增加而增加。研究还分析了不同稀疏结构和策略,揭示了稀疏性的能力和局限性,为提升计算效率提供了理论和实践指导。

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