論文の概要: LLMEasyQuant: Scalable Quantization for Parallel and Distributed LLM Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.19657v4
• Date: Mon, 12 May 2025 04:21:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-13 14:13:12.165847
• Title: LLMEasyQuant: Scalable Quantization for Parallel and Distributed LLM Inference
• Title（参考訳）: LLMEasyQuant:並列および分散LLM推論のためのスケーラブル量子化
• Authors: Dong Liu, Yanxuan Yu,
• Abstract要約: textbfLLMEasyQuantは,大規模言語モデル(LLM)のためのシステム対応量子化フレームワークである。 単一ノードマルチGPU、マルチノード、エッジハードウェア上でのLLMの効率的な低ビット推論のために設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.185573921868495
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As large language models (LLMs) grow in size and deployment scale, quantization has become an essential technique for reducing memory footprint and improving inference efficiency. However, existing quantization toolkits often lack transparency, flexibility, and system-level scalability across GPUs and distributed environments. We present \textbf{LLMEasyQuant}, a modular, system-aware quantization framework designed for efficient, low-bit inference of LLMs on single-node multi-GPU, multi-node, and edge hardware. LLMEasyQuant supports a wide range of quantization methods -- including Symmetric Quantization, ZeroQuant, SmoothQuant, and SimQuant -- with unified interfaces for per-layer calibration, bitwidth assignment, and runtime adaptation. It integrates fused CUDA kernels with NCCL-based distributed synchronization and supports both static and online quantization. Empirical results show that LLMEasyQuant can achieve substantial speedups in GEMM execution, HBM load time, and near-linear multi-GPU scaling. Ablation studies further validate its ability to balance latency, memory, and accuracy under diverse deployment conditions. LLMEasyQuant offers a practical quantization serving system for scalable, hardware-optimized LLM inference.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)のサイズと展開規模が大きくなるにつれて、量子化はメモリフットプリントの削減と推論効率の向上に欠かせない技術となっている。 しかしながら、既存の量子化ツールキットは、透過性、柔軟性、GPUと分散環境間のシステムレベルのスケーラビリティを欠いていることが多い。 本稿では,単一ノードマルチGPU,マルチノード,エッジハードウェア上でのLLMの効率的な低ビット推定を目的とした,モジュール型システム対応量子化フレームワークである‘textbf{LLMEasyQuant} を提案する。 LLMEasyQuantは、Symmetric Quantization、ZeroQuant、SmoothQuant、SimQuantを含む幅広い量子化メソッドをサポートし、層ごとのキャリブレーション、ビット幅割り当て、実行時適応のための統一インターフェースを備えている。 CUDAカーネルとNCCLベースの分散同期を統合し、静的およびオンラインの量子化をサポートする。 実験の結果,LLMEasyQuantはGEMMの実行,HBMロード時間,ニアリニアマルチGPUスケーリングにおいて,大幅な高速化を実現することができた。 アブレーション研究は、様々なデプロイメント条件下でのレイテンシ、メモリ、精度のバランスをとる能力をさらに検証する。 LLMEasyQuantは、スケーラブルでハードウェア最適化されたLLM推論のための実用的な量子化サービスシステムを提供する。

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