論文の概要: Agile-Quant: Activation-Guided Quantization for Faster Inference of LLMs on the Edge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.05693v1
• Date: Sat, 9 Dec 2023 22:12:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-12 19:26:45.514184
• Title: Agile-Quant: Activation-Guided Quantization for Faster Inference of LLMs on the Edge
• Title（参考訳）: Agile-Quant: エッジ上のLCMの高速推論のためのアクティベーションガイド付き量子化
• Authors: Xuan Shen, Peiyan Dong, Lei Lu, Zhenglun Kong, Zhengang Li, Ming Lin, Chao Wu, Yanzhi Wang
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は、複雑な言語モデリングタスクにおける印象的なパフォーマンスで際立っている。 近年の研究では、エンド・ツー・エンドのタスク性能に最小限の影響を伴って、8ビット以下のウェイト量子化が可能であることが示されている。 我々は、人気のある大規模言語モデルのためのアクティベーション誘導量子化フレームワークであるAgile-Quantを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.690907522226794
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) stand out for their impressive performance in intricate language modeling tasks. However, their demanding computational and memory needs pose obstacles for broad use on edge devices. Quantization is then introduced to boost LLMs' on-device efficiency. Recent works show that 8-bit or lower weight quantization is feasible with minimal impact on end-to-end task performance, while the activation is still not quantized. On the other hand, mainstream commodity edge devices still struggle to execute these sub-8-bit quantized networks effectively. In this paper, we propose Agile-Quant, an activation-guided quantization framework for popular Large Language Models (LLMs), and implement an end-to-end accelerator on multiple edge devices for faster inference. Considering the hardware profiling and activation analysis, we first introduce a basic activation quantization strategy to balance the trade-off of task performance and real inference speed. Then we leverage the activation-aware token pruning technique to reduce the outliers and the adverse impact on attentivity. Ultimately, we utilize the SIMD-based 4-bit multiplier and our efficient TRIP matrix multiplication to implement the accelerator for LLMs on the edge. We apply our framework on different scales of LLMs including LLaMA, OPT, and BLOOM with 4-bit or 8-bit for the activation and 4-bit for the weight quantization. Experiments show that Agile-Quant achieves simultaneous quantization of model weights and activations while maintaining task performance comparable to existing weight-only quantization methods. Moreover, in the 8- and 4-bit scenario, Agile-Quant achieves an on-device speedup of up to 2.55x compared to its FP16 counterparts across multiple edge devices, marking a pioneering advancement in this domain.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、複雑な言語モデリングタスクにおける印象的なパフォーマンスで際立っている。 しかし、それらの要求する計算とメモリは、エッジデバイスで広く使用するための障害となる。 その後、LCMのデバイス上での効率を高めるために量子化が導入される。 近年の研究では、8ビット以下の量子化が可能であり、エンド・ツー・エンドのタスク性能への影響は最小限であるが、アクティベーションは定量化されていない。 一方、一般的なエッジデバイスは、これらのサブ8ビット量子化ネットワークを効果的に実行するのに苦労している。 本稿では,人気のある大規模言語モデル(llms)のためのアクティベーション誘導量子化フレームワークであるagile-quantを提案する。 ハードウェアのプロファイリングとアクティベーション分析を考慮し,タスク性能のトレードオフと実際の推論速度のバランスをとるための基本的なアクティベーション量子化戦略を導入する。 次に,アクティベーション・アウェア・トークン・プルーニング技術を利用して,アウトリアーとアテンティビティへの悪影響を低減した。 最終的に、SIMDベースの4ビット乗算器と効率的なTRIP行列乗算を用いて、エッジ上のLCMのアクセラレータを実装する。 llama, opt, bloom, 4ビットまたは8ビットのアクティベーションと4ビットの重み量子化を含む,さまざまなスケールのllmに適用した。 実験によると、agile-quantは、既存のウェイトのみの量子化法に匹敵するタスクパフォーマンスを維持しながら、モデルウェイトとアクティベーションの同時量子化を達成している。 さらに、8ビットと4ビットのシナリオでは、Agile-Quantは複数のエッジデバイスにまたがるFP16と比較して、デバイス上でのスピードアップを最大2.55倍に達成している。

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