論文の概要: BlockDialect: Block-wise Fine-grained Mixed Format Quantization for Energy-Efficient LLM Inference
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.01144v3
- Date: Tue, 21 Jan 2025 07:34:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-22 14:18:00.801495
- Title: BlockDialect: Block-wise Fine-grained Mixed Format Quantization 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量子化
- Authors: Wonsuk Jang, Thierry Tambe,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、メモリ使用量と計算コストにおいて大きな課題をもたらす。
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: The rapidly increasing size of large language models (LLMs) presents significant challenges in memory usage and computational costs. Quantizing both weights and activations can address these issues, with hardware-supported fine-grained scaling emerging as a promising solution to mitigate outliers. However, existing methods struggle to capture nuanced block data distributions. We propose BlockDialect, a block-wise fine-grained mixed format technique that assigns a per-block optimal number format from a formatbook for better data representation. Additionally, we introduce DialectFP4, a formatbook of FP4 variants (akin to dialects) that adapt to diverse data distributions. To leverage this efficiently, we propose a two-stage approach for online DialectFP4 activation quantization. Importantly, DialectFP4 ensures energy efficiency by selecting representable values as scaled integers compatible with low-precision integer arithmetic. BlockDialect achieves 10.78% (7.48%) accuracy gain on the LLaMA3-8B (LLaMA2-7B) model compared to MXFP4 format with lower bit usage per data, while being only 5.45% (2.69%) 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)の急速なサイズ拡大は、メモリ使用量と計算コストに大きな課題をもたらす。
重み付けとアクティベーションの両方を定量化すれば、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。
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。
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。
これを効果的に活用するために、オンラインDialectFP4アクティベーション量子化のための2段階のアプローチを提案する。
重要なことは、DialectFP4は、低精度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、エネルギー効率を確保することである。
BlockDialect は LLaMA3-8B (LLaMA2-7B) モデルで 10.78% (7.48%) 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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