論文の概要: BlockDialect: Block-wise Fine-grained Mixed Format for Energy-Efficient LLM Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.01144v1
• Date: Thu, 02 Jan 2025 08:57:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-05 17:16:28.942655
• Title: BlockDialect: Block-wise Fine-grained Mixed Format for Energy-Efficient LLM Inference
• Title（参考訳）: BlockDialect:エネルギー効率の良いLLM推論のためのブロックワイド微粒混合フォーマット
• Authors: Wonsuk Jang, Thierry Tambe,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は目覚ましい成功を収めているが、メモリ使用量や計算コストの増大は大きな課題となっている。 ブロック単位の最適な数値形式をフォーマットブックから割り当ててデータ表現を改善する,ブロック単位できめ細かな混合形式であるBlockDialectを提案する。 また、さまざまなデータ分布に対応するFP4変種(方言と同様)のフォーマットブックであるDialectFP4を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5217870815854703
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have achieved remarkable success, but their increasing size poses significant challenges in memory usage and computational costs. Quantizing both weights and activations can address these issues, with fine-grained block-wise quantization emerging as a promising hardware-supported solution to mitigate outliers. However, existing methods struggle to capture nuanced block data distributions. To address this, we propose BlockDialect, a block-wise fine-grained mixed format technique that assigns a per-block optimal number format from formatbook for better data representation. Additionally, we introduce DialectFP4, a formatbook of FP4 variants (akin to dialects) that adapt to diverse data distributions. Importantly, DialectFP4 ensures hardware efficiency by selecting representable values as scaled integers compatible with low-precision integer arithmetic. Furthermore, we propose a two-stage approach for online DialectFP4 activation quantization. BlockDialect achieves 11.40% (6.90%) accuracy gain on the LLaMA3-8B (LLaMA2-7B) model compared to MXFP4 format with a comparable bit usage per data, while being only 5.89% (3.31%) below full precision even when quantizing full-path matrix multiplication. Focusing on how to represent over how to scale, our work presents a promising path for energy-efficient LLM inference.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は目覚ましい成功を収めているが、メモリ使用量や計算コストの増大は大きな課題となっている。 重み付けとアクティベーションの両面での量子化はこれらの問題に対処できる。 しかし、既存の手法では、ニュアンスドブロックのデータ分布を捉えるのに苦労している。 そこで本研究では,ブロック単位の最適な数値形式をフォーマットブックから割り当て,より優れたデータ表現を実現するブロック単位できめ細かな混合形式であるBlockDialectを提案する。 さらに,多種多様なデータ分布に対応するFP4変種(方言と同様)のフォーマットブックであるDialectFP4を紹介する。 重要なことは、DialectFP4は、低精度の整数演算と互換性のあるスケールした整数として表現可能な値を選択することで、ハードウェア効率を確保することである。 さらに,オンラインDialectFP4アクティベーション量子化のための2段階の手法を提案する。 BlockDialect は LLaMA3-8B (LLaMA2-7B) モデルでは 11.40% (6.90%) の精度向上を実現している。 スケールの仕方に焦点をあてて、我々の研究はエネルギー効率の良いLLM推論のための有望な道を示す。

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