論文の概要: Understanding INT4 Quantization for Transformer Models: Latency Speedup,
Composability, and Failure Cases
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.12017v1
- Date: Fri, 27 Jan 2023 22:44:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-31 19:41:52.575546
- Title: Understanding INT4 Quantization for Transformer Models: Latency Speedup,
Composability, and Failure Cases
- Title（参考訳）: int4量子化のトランスフォーマモデルへの応用 : レイテンシ高速化,コンポーザビリティ,障害ケース
- Authors: Xiaoxia Wu, Cheng Li, Reza Yazdani Aminabadi, Zhewei Yao, Yuxiong He
- Abstract要約: 言語モデルにおけるINT4量子化の実現可能性について検討する。
INT4はエンコーダのみのモデルとエンコーダ・デコーダのモデルに対して,非あるいは無視可能な精度劣化を生じさせるが,デコーダのみのモデルでは相当な精度低下を引き起こすことを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.34969722921442
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Improving the deployment efficiency of transformer-based language models has
been challenging given their high computation and memory cost. While INT8
quantization has recently been shown to be effective in reducing both the
memory cost and latency while preserving model accuracy, it remains unclear
whether we can leverage INT4 (which doubles peak hardware throughput) to
achieve further latency improvement. In this work, we fully investigate the
feasibility of using INT4 quantization for language models, and show that using
INT4 introduces no or negligible accuracy degradation for encoder-only and
encoder-decoder models, but causes a significant accuracy drop for decoder-only
models. To materialize the performance gain using INT4, we develop a
highly-optimized end-to-end INT4 encoder inference pipeline supporting
different quantization strategies. Our INT4 pipeline is $8.5\times$ faster for
latency-oriented scenarios and up to $3\times$ for throughput-oriented
scenarios compared to the inference of FP16, and improves the SOTA BERT INT8
performance from FasterTransformer by up to $1.7\times$. We also provide
insights into the failure cases when applying INT4 to decoder-only models, and
further explore the compatibility of INT4 quantization with other compression
techniques, like pruning and layer reduction.
- Abstract（参考訳）: 高い計算コストとメモリコストを考えると、トランスフォーマーベースの言語モデルのデプロイ効率の向上は困難である。
INT8量子化は、モデル精度を維持しながらメモリコストとレイテンシの両方を削減するのに有効であることが最近示されているが、INT4(ハードウェアスループットのピークを2倍にする)を活用してさらなるレイテンシ改善を実現することができるかどうかは不明だ。
本研究では,言語モデルにおけるINT4量子化の実現可能性について検討し,Encoder-onlyおよびEncoder-decoderモデルに対してINT4を用いた場合の精度劣化は無視できないが,decoder-onlyモデルの精度低下は顕著であることを示す。
INT4を用いた性能向上を実現するために,異なる量子化戦略をサポートする高最適化エンドツーエンドINT4エンコーダ推論パイプラインを開発した。
私たちのINT4パイプラインは、レイテンシ指向のシナリオでは8.5\times$、スループット指向のシナリオでは最大$3\times$でFP16の推論よりも高速です。
また、デコーダのみのモデルにINT4を適用する際の障害事例についても洞察を提供し、プルーニングやレイヤリダクションといった他の圧縮技術とINT4量子化の互換性について検討する。
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