A Speed Odyssey for Deployable Quantization of LLMs

📄 arXiv: 2311.09550v1 📥 PDF

作者: Qingyuan Li, Ran Meng, Yiduo Li, Bo Zhang, Liang Li, Yifan Lu, Xiangxiang Chu, Yerui Sun, Yuchen Xie

分类: cs.LG, cs.CL

发布日期: 2023-11-16

💡 一句话要点

提出OdysseyLLM以实现高效的LLM量化部署

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 量化算法 大型语言模型 硬件加速 模型压缩 推理优化

📋 核心要点

  1. 现有的LLM压缩方法多为软件导向，忽视了硬件的实际支持，导致部署困难。
  2. 本文提出的OdysseyLLM方法基于硬件意识，优化量化算法，避免不切实际的选择。
  3. 实验结果显示，OdysseyLLM在推理速度上显著提升，尤其在FP16和INT8模式下表现优异。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）时代迫切需要更快且成本更低的推理。现有的模型压缩方法往往侧重于软件模拟量化性能，忽视了实际部署的可行性，导致在实际应用中效果不佳。本文提出了一种硬件中心的量化算法构建方法OdysseyLLM，结合了新颖的W4A8内核实现FastGEMM和多种量化策略，经过大量实验验证，OdysseyLLM在FP16推理中比Hugging Face快4倍，比TensorRT-LLM快2.23倍，在INT8推理中也快1.45倍，同时性能损失微乎其微。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有LLM量化方法在实际部署中的可行性问题，现有方法往往过于依赖软件模拟，导致在主流硬件上无法有效运行。

核心思路：OdysseyLLM的核心思路是采用硬件中心的设计理念，构建量化算法时充分考虑硬件特性，最大化硬件加速的优势，避免复杂的算法带来的额外开销。

技术框架：OdysseyLLM的整体架构包括一个新颖的W4A8内核实现FastGEMM，以及多种量化策略的组合，确保在不同硬件上均能高效运行。

关键创新：最重要的技术创新在于W4A8内核的实现，结合了硬件加速的特性，使得推理速度显著提升，与现有方法相比，能够在不显著损失性能的情况下实现更高的效率。

关键设计：在参数设置上，OdysseyLLM优化了量化位数，选择了适合主流硬件的配置，同时在损失函数和网络结构上进行了调整，以确保在加速的同时保持模型的准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，OdysseyLLM在FP16推理中比Hugging Face快4倍，比TensorRT-LLM快2.23倍，在INT8推理中也快1.45倍，显示出显著的性能提升，同时保持了模型的高效性和准确性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、对话系统以及其他需要高效推理的AI应用。通过提升LLM的推理速度和降低成本，OdysseyLLM能够在实际产品中实现更广泛的应用，推动AI技术的普及与发展。

📄 摘要（原文）

The large language model era urges faster and less costly inference. Prior model compression works on LLMs tend to undertake a software-centric approach primarily focused on the simulated quantization performance. By neglecting the feasibility of deployment, these approaches are typically disabled in real practice. They used to drastically push down the quantization bit range for a reduced computation which might not be supported by the mainstream hardware, or involve sophisticated algorithms that introduce extra computation or memory access overhead. We argue that pursuing a hardware-centric approach in the construction of quantization algorithms is crucial. In this regard, we are driven to build our compression method on top of hardware awareness, eliminating impractical algorithm choices while maximizing the benefit of hardware acceleration. Our method, OdysseyLLM, comes with a novel W4A8 kernel implementation called FastGEMM and a combined recipe of quantization strategies. Extensive experiments manifest the superiority of our W4A8 method which brings the actual speed boosting up to \textbf{4$\times$} compared to Hugging Face FP16 inference and \textbf{2.23$\times$} vs. the state-of-the-art inference engine TensorRT-LLM in FP16, and \textbf{1.45$\times$} vs. TensorRT-LLM in INT8, yet without substantially harming the performance.