論文の概要: BWTA: Accurate and Efficient Binarized Transformer by Algorithm-Hardware Co-design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.03957v1
• Date: Sun, 05 Apr 2026 04:25:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-07 15:49:18.849644
• Title: BWTA: Accurate and Efficient Binarized Transformer by Algorithm-Hardware Co-design
• Title（参考訳）: BWTA:アルゴリズムとハードウェアの共設計による2値変換器の精度と効率
• Abstract要約: バイナライゼーションにおけるゼロ点歪みを解析し,BWTA量子化方式を提案する。 本稿では,Smooth Multi-Stage Quantizationを提案し,レベルワイド・デグラデーション・ストラテジーとMagnitude Alignment Projection Factorを組み合わせた。 実験の結果、BWTAはTransformerベースのモデルに対して、GLUEでは平均3.5%、タスクでは2%未満の精度でフル精度のパフォーマンスにアプローチしていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.97035034203275
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Ultra low-bit quantization brings substantial efficiency for Transformer-based models, but the accuracy degradation and limited GPU support hinder its wide usage. In this paper, we analyze zero-point distortion in binarization and propose a Binary Weights & Ternary Activations (BWTA) quantization scheme, which projects tiny values to zero and preserves the accuracy of extremely low-bit models. For training, we propose Smooth Multi-Stage Quantization, combining a Levelwise Degradation Strategy and a Magnitude-Alignment Projection Factor to enable stable and fast convergence. For inference, we develop a BWTA MatMul CUDA kernel with instruction-level parallel bit-packing and comprehensive binary/ternary MatMul implementations for both linear and attention operators, allowing seamless integration across Transformer architectures. Experiments show that BWTA approaches full-precision performance for BERT, with an average 3.5% drop on GLUE and less than 2% drop on five tasks, and achieves comparable perplexity and accuracy for LLMs. In efficiency, it delivers 16 to 24 times kernel-level speedup over FP16 on NVIDIA GPUs, and 216 to 330 tokens/s end-to-end prefill speedup with lower memory footprint on LLMs. As an algorithm-hardware co-design, BWTA demonstrates practical, low-latency ultra-low-bit inference without sacrificing model quality.
• Abstract（参考訳）: 超低ビット量子化は、Transformerベースのモデルにかなりの効率をもたらすが、精度の低下とGPUサポートの制限は、その広範囲な使用を妨げる。 本稿では,バイナライゼーションにおけるゼロ点歪みを解析し,小さな値をゼロに投影し,極低ビットモデルの精度を保ったバイナリウェイト・アンド・サーナリー・アクティベーション(BWTA)量子化手法を提案する。 本研究では,Smooth Multi-Stage Quantizationを提案し,安定かつ高速な収束を実現するために,レベルワイド劣化戦略とMagnitude-Alignment Projection Factorを組み合わせた。 推論のために,命令レベル並列ビットパッキングと線形演算子とアテンション演算子の両方に対する包括的バイナリ/3次MatMul実装を備えたBWTA MatMul CUDAカーネルを開発し,トランスフォーマーアーキテクチャ間のシームレスな統合を実現する。 実験の結果、BWTAはBERTの完全精度性能に近づき、GLUEでは平均3.5%、5つのタスクでは2%未満の低下を示し、LLMでは同等の難易度と精度を実現している。 効率面では、NVIDIA GPU上のFP16の16～24倍のカーネルレベルのスピードアップと、216～330トークン/秒のエンドツーエンドプリフィルスピードアップと、LDM上のメモリフットプリントの低下を提供する。 アルゴリズム・ハードウェアの共同設計として、BWTAはモデル品質を犠牲にすることなく実用的で低遅延の超低ビット推論を実証する。

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