LightRot: A Light-Weighted Rotation Scheme and Architecture for Accurate Low-Bit Large Language Model Inference

📄 arXiv: 2607.27704v1 📥 PDF

作者: Sangjin Kim, Yuseon Choi, Jungjun Oh, Byeongcheol Kim, Hoi-Jun Yoo

分类: cs.AR, cs.LG

发布日期: 2026-07-30

备注: 13 pages, journal version. Published in IEEE Journal on Emerging and Selected Topics in Circuits and Systems (JETCAS), vol. 15, no. 2, pp. 231-243, 2025, DOI: 10.1109/JETCAS.2025.3558300

期刊: IEEE Journal on Emerging and Selected Topics in Circuits and Systems, vol. 15, no. 2, pp. 231-243, June 2025

DOI: 10.1109/JETCAS.2025.3558300

💡 一句话要点

提出LightRot以解决低比特大语言模型推理的能效与准确性问题

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

关键词: 低比特推理 大语言模型 能效优化 硬件加速 算法创新 对话系统 可持续AI

📋 核心要点

  1. 现有方法在低比特量化推理中面临能效和准确性之间的权衡，难以满足实际应用需求。
  2. 论文提出LightRot，通过结合GLR和ODA算法，以及FHT旋转单元，优化低比特LLM推理的能效与性能。
  3. 实验结果表明，LightRot在4比特推理中实现了27.4 TOPS/W的能效，显著超越了现有设计，并在真实场景中表现出色。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）在各个领域展现出卓越能力，实现能效高且准确的推理变得愈发重要。本研究提出了LightRot，一种轻量级旋转方案和专用硬件加速器，旨在低比特LLM推理中解决关键挑战。该架构结合了分组局部旋转（GLR）和异常方向对齐（ODA）算法，以及基于分层快速Hadamard变换（FHT）的旋转单元，以应对低比特量化中的能量开销问题。该加速器在28nm CMOS工艺下实现了4比特推理的峰值能效27.4 TOPS/W，超越了现有的最先进设计。LightRot针对LLaMA2-13B和LLaMA3-8B等高级模型进行了优化，其性能在MT-Bench上得到了验证，展示了在真实对话场景中的强大适用性，为基于聊天的AI系统重新定义了基准。通过算法创新与硬件效率的协同，本研究为可扩展的低比特LLM推理设定了新范式，为可持续的AI进步铺平了道路。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决低比特大语言模型推理中的能效与准确性问题。现有方法通常依赖于高精度推理，导致能耗过高，且在复杂任务中的表现不佳。

核心思路：LightRot的核心思路是通过轻量级旋转方案和专用硬件加速器，结合创新算法来降低能耗，同时保持推理的准确性。通过优化旋转操作的能量开销，提升低比特量化的性能。

技术框架：LightRot的整体架构包括分组局部旋转（GLR）、异常方向对齐（ODA）算法和基于分层快速Hadamard变换（FHT）的旋转单元。该架构通过模块化设计，确保各个部分高效协同工作。

关键创新：本研究的关键创新在于提出了GLR和ODA算法的结合，及其与FHT旋转单元的集成。这种设计使得LightRot在低比特推理中实现了前所未有的能效和准确性，区别于传统依赖高精度推理的方法。

关键设计：在设计中，采用了28nm CMOS工艺，优化了旋转单元的能耗，并通过实验验证了在4比特推理下的性能，确保了在实际应用中的有效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，LightRot在4比特推理中达到了27.4 TOPS/W的峰值能效，显著超过了现有的最先进设计。此外，其在MT-Bench上的表现验证了其在真实对话场景中的强大适用性，重新定义了聊天AI系统的基准。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括对话系统、智能助手和其他需要高效推理的大型语言模型应用。通过提升低比特推理的能效，LightRot为可持续AI技术的发展提供了新的可能性，能够在资源受限的环境中实现高效的智能服务。

📄 摘要（原文）

As large language models (LLMs) continue to demonstrate exceptional capabilities across various domains, the challenge of achieving energy-efficient and accurate inference becomes increasingly critical. This work presents LightRot, a lightweight rotation scheme and dedicated hardware accelerator designed for low-bit LLM inference. The proposed architecture integrates Grouped Local Rotation (GLR) and Outlier Direction Aligning (ODA) algorithms with a hierarchical Fast Hadamard Transform (FHT)-based rotation unit to address key challenges in low-bit quantization, including the energy overhead of rotation operations. The proposed accelerator, implemented in a 28nm CMOS process, achieves a peak energy efficiency of 27.4 TOPS/W for 4-bit inference, surpassing prior state-of-the-art designs. Unlike conventional approaches that rely on higher-precision inference or evaluate on basic language modeling tasks like GPT-2, LightRot is optimized for advanced models such as LLaMA2-13B and LLaMA3-8B. Its performance is further validated on MT-Bench, demonstrating robust applicability to real-world conversational scenarios and redefining benchmarks for chat-based AI systems. By synergizing algorithmic innovations and hardware efficiency, this work sets a new paradigm for scalable, low-bit LLM inference, paving the way for sustainable AI advancements.