如何通过 SmoothQuant 解决激活值离群点难题:实现端侧 LLM 全量化推理的关键
1. 为什么 LLM 全量化这么难? 在端侧部署大语言模型(LLM)时,W8A8(权重和激活均为8位)全量化是极致加速和节省内存的核心。然而,LLM 在推理时,激活值(Activations)中常会出现极少数数值巨大的“离群点”(Outli...
1. 为什么 LLM 全量化这么难? 在端侧部署大语言模型(LLM)时,W8A8(权重和激活均为8位)全量化是极致加速和节省内存的核心。然而,LLM 在推理时,激活值(Activations)中常会出现极少数数值巨大的“离群点”(Outli...
背景 在深度学习模型部署过程中,我们经常会遇到由于推理框架(如 MNN、NCNN、TNN)更新较慢,导致某些新出的激活函数(如 Swish、HardSwish)或者自定义算子不被支持的情况。这时,开发者通常面临两个选择:一是修改模型结构,用...
许多个人站长在使用公有云VPS或廉价虚拟主机时,都遇到了一个棘手的问题:主机提供商为了防止垃圾邮件,默认会彻底封锁出站的TCP 25端口(标准SMTP端口)。这意味着你无法直接通过VPS自带的邮件功能或搭建的邮件服务器发送邮件,尤其是会员激...
在AI模型的推理加速领域,显存带宽往往是性能瓶颈的关键。模型计算图中的许多操作,如卷积(Conv)和随后的激活函数(ReLU),虽然逻辑上是独立的步骤,但在执行时,需要将中间结果从计算单元(如GPU或NPU)写入显存,再由下一个操作读取。这...
在深度学习模型部署到边缘设备或服务器时,模型量化(如 INT8)是提高推理速度和降低内存占用的关键技术。然而,对于大型语言模型(LLM)和现代 Transformer 架构,直接使用传统的后训练量化(PTQ)方法往往会导致显著的精度下降,甚...