論文の概要: Effective Interplay between Sparsity and Quantization: From Theory to Practice

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20935v1
• Date: Fri, 31 May 2024 15:34:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-03 13:48:55.107958
• Title: Effective Interplay between Sparsity and Quantization: From Theory to Practice
• Title（参考訳）: 空間性と量子化の効果的な相互作用:理論から実践へ
• Authors: Simla Burcu Harma, Ayan Chakraborty, Elizaveta Kostenok, Danila Mishin, Dongho Ha, Babak Falsafi, Martin Jaggi, Ming Liu, Yunho Oh, Suvinay Subramanian, Amir Yazdanbakhsh,
• Abstract要約: 空間性と量子化は、モデル精度を保ちながら計算量とメモリフットプリントの大幅な削減を個別に示す2つの顕著な圧縮手法である。 これら2つの手法間の相互作用を調査し、それらの組み合わせが最終的なモデルの精度に影響を及ぼすかどうかを評価する。 我々の研究結果は、リソース制限された計算プラットフォームにおける大規模モデルの効率的なデプロイと、サービスコストの削減にまで及んでいる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.697590845745815
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The increasing size of deep neural networks necessitates effective model compression to improve computational efficiency and reduce their memory footprint. Sparsity and quantization are two prominent compression methods that have individually demonstrated significant reduction in computational and memory footprints while preserving model accuracy. While effective, the interplay between these two methods remains an open question. In this paper, we investigate the interaction between these two methods and assess whether their combination impacts final model accuracy. We mathematically prove that applying sparsity before quantization is the optimal sequence for these operations, minimizing error in computation. Our empirical studies across a wide range of models, including OPT and Llama model families (125M-8B) and ViT corroborate these theoretical findings. In addition, through rigorous analysis, we demonstrate that sparsity and quantization are not orthogonal; their interaction can significantly harm model accuracy, with quantization error playing a dominant role in this degradation. Our findings extend to the efficient deployment of large models in resource-limited compute platforms and reduce serving cost, offering insights into best practices for applying these compression methods to maximize efficacy without compromising accuracy.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークのサイズが大きくなると、効率的なモデル圧縮が必要になり、計算効率が向上し、メモリフットプリントが削減される。 空間性と量子化は、モデル精度を維持しながら計算量とメモリフットプリントの大幅な削減を個別に示す2つの顕著な圧縮手法である。 効果はあるものの、これらの2つの方法間の相互作用は未解決の問題である。 本稿では,これら2つの手法間の相互作用を調査し,それらの組み合わせが最終モデルの精度に影響を及ぼすかどうかを評価する。 量子化に先立ってスパーシティを適用することがこれらの演算の最適シーケンスであることを数学的に証明し、計算における誤差を最小化する。 OPTおよびLlamaモデルファミリー(125M-8B)とViTを含む、幅広いモデルにわたる実証研究は、これらの理論的な知見を裏付けるものである。 さらに、厳密な分析により、空間と量子化は直交ではなく、それらの相互作用はモデルの精度を著しく損なうことが示され、量子化誤差はこの分解において支配的な役割を果たす。 本研究は,資源制限型計算プラットフォームにおける大規模モデルの効率的な展開とサービスコストの低減を両立させ,これらの圧縮手法を適用し,精度を損なうことなく効率を最大化するためのベストプラクティスの洞察を提供する。

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