論文の概要: An exploration of the effect of quantisation on energy consumption and inference time of StarCoder2

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.12758v1
• Date: Fri, 15 Nov 2024 21:28:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-21 16:13:48.457756
• Title: An exploration of the effect of quantisation on energy consumption and inference time of StarCoder2
• Title（参考訳）: StarCoder2のエネルギー消費と推定時間に及ぼす量子化の影響の探索
• Authors: Pepijn de Reus, Ana Oprescu, Jelle Zuidema,
• Abstract要約: 本研究では,Large Language Models (LLMs) 推論におけるエネルギー消費を削減するための量子化とプルーニング戦略について検討する。 我々は,低スループットとある程度の精度の損失により,量子化によるエネルギー需要の増加を観察する。 精度の低下を最小限に抑えて効率を向上させるため,ハードウェア最適化量子化に関する今後の研究を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: This study examines quantisation and pruning strategies to reduce energy consumption in code Large Language Models (LLMs) inference. Using StarCoder2, we observe increased energy demands with quantization due to lower throughput and some accuracy losses. Conversely, pruning reduces energy usage but impairs performance. The results highlight challenges and trade-offs in LLM model compression. We suggest future work on hardware-optimized quantization to enhance efficiency with minimal loss in accuracy.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,Large Language Models (LLMs) 推論におけるエネルギー消費を削減するための量子化とプルーニング戦略について検討する。 StarCoder2を用いて、スループットの低下と精度の低下による量子化に伴うエネルギー需要の増加を観察した。 逆に、プルーニングはエネルギー消費を減らすが、性能を損なう。 その結果,LLMモデル圧縮における課題とトレードオフが浮き彫りになった。 精度の低下を最小限に抑えて効率を向上させるため,ハードウェア最適化量子化に関する今後の研究を提案する。

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