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LUT张量核心：查找表实现高效低比特大语言模型推理加速
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种基于查找表的方法，解决了低比特大语言模型推理中混合精度矩阵乘法需求的问题。通过优化的软件硬件协同设计，改进了表的预计算和存储效率，提升了计算密度和能效，为低比特LMM的执行提供了支持。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于查找表的方法，解决了低比特大语言模型推理中混合精度矩阵乘法需求的问题。
- 通过优化的软件硬件协同设计，改进了表的预计算和存储效率。
- 提升了计算密度和能效，为低比特LMM的执行提供了支持。
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