論文の概要: Enabling Fast 2-bit LLM on GPUs: Memory Alignment and Asynchronous Dequantization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16442v2
• Date: Wed, 13 Dec 2023 13:50:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-14 23:25:08.994797
• Title: Enabling Fast 2-bit LLM on GPUs: Memory Alignment and Asynchronous Dequantization
• Title（参考訳）: GPU上で高速2ビットLLMを実現する:メモリアライメントと非同期デクエント化
• Authors: Jinhao Li, Shiyao Li, Jiaming Xu, Shan Huang, Yaoxiu Lian, Jun Liu, Yu Wang, Guohao Dai
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な領域において印象的な能力を示している。 最先端の手法は2ビット量子化をメインストリームのLCMに用いている。 1) 2ビット量子化の非無視的精度損失。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.045819613951124
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have demonstrated impressive abilities in various domains while the inference cost is expensive. The state-of-the-art methods use 2-bit quantization for mainstream LLMs. However, challenges still exist: (1) Nonnegligible accuracy loss for 2-bit quantization. Weights are quantized by groups, while the ranges of weights are large in some groups, resulting in large quantization errors and nonnegligible accuracy loss (e.g. >3% for Llama2-7b with 2-bit quantization in GPTQ and Greenbit). (2) Limited accuracy improvement by adding 4-bit weights. Increasing 10% extra average bit more 4-bit weights only leads to <0.5% accuracy improvement on a quantized Llama2-7b. (3) Time-consuming dequantization operations on GPUs. The dequantization operations lead to >50% execution time, hindering the potential of reducing LLM inference cost. To tackle these challenges, we propose the following techniques: (1) We only quantize a small fraction of groups with the larger range using 4-bit with memory alignment consideration on GPUs.(2) We design the asynchronous dequantization on GPUs, leading to up to 3.92X speedup. We conduct extensive experiments on different model sizes. We achieve 2.85-bit for each weight and the end-to-end speedup for Llama2-7b is 1.74X over the original model, and we reduce both runtime cost and hardware cost by up to 2.70X and 2.81X with less GPU requirements.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、推論コストが高価である間に、様々な領域で印象的な能力を示す。 最先端の手法は2ビット量子化をメインストリームのLCMに用いている。 しかし、(1)2ビット量子化の精度損失は無視できない。 重みはグループによって量子化されるが、重みの範囲はいくつかのグループで大きく、大きな量子化誤差と無視できない精度損失をもたらす(例えば、gptqとgreenbitの2ビット量子化を持つllama2-7bの3%)。 2) 4ビット重み付けによる精度向上の制限。 10%余分な平均ビットを4ビット重みに増やすと、定量化されたllama2-7bの精度が0.5%向上する。 (3)GPUにおける時間を要する復調処理。 dequantization操作は50%以上の実行時間をもたらし、LSM推論コストを削減する可能性を妨げている。 これらの課題に対処するために,(1)GPU上でのメモリアライメントを考慮した4ビットを用いて,より広い範囲の少数のグループのみを定量化する手法を提案する。 2)GPU上での非同期dequantizationを設計し,最大3.92倍の高速化を実現した。 異なるモデルサイズに関する広範な実験を行う。 我々はLlama2-7bの各重量に対して2.85ビットを達成し、Llama2-7bのエンドツーエンドのスピードアップはオリジナルのモデルよりも1.74倍、実行時コストとハードウェアコストの両方を2.70Xと2.81Xに削減し、GPUの要求を減らした。

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