大模型推理加速技术的学习路线是什么?

主要观点总结

文章介绍了一种新型的量化方式EfficientQAT，它能够在保持INT量化易于部署的特性下，达到与vector量化相当的性能。EfficientQAT在单个A100-80GB GPU上，在41小时内完成了对2-bit Llama-2-70B模型的量化感知训练，精度下降不到3%。

关键观点总结

关键观点1: 文章背景及研究目的

随着大语言模型的发展，模型量化成为了一种有效的压缩和加速技术。文章旨在解决INT量化的局限性，提出一种新型的量化方式EfficientQAT，在保持INT量化易于部署的特性下，达到与vector量化相当的性能。

关键观点2: EfficientQAT的主要思路

EfficientQAT通过将整体的End-to-End Training解耦成同时包含Block-wise Training和End-to-End Training的两阶段训练方式，降低量化损失并提高训练效率。

关键观点3: EfficientQAT的实验结果

EfficientQAT在低bit场景相较于此前的uniform量化方案性能优势明显，产生与vector量化方案相当的结果。此外，EfficientQAT还具有良好的部署性和推理加速能力。

关键观点4: 其他相关工作的介绍

文章还介绍了其他相关的模型量化工作，如AutoGPTQ的bug修订版GPTQModel，以及LLM的推理加速瓶颈等。

关键观点5: 总结

文章总结并提出了EfficientQAT的优势和改进点，包括其在内存使用和训练时间上的效率提高，以及其在多样性和性能方面的超越现有方法的优势。

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