【伯克利博士论文】高效深度学习推理的全栈方法

主要观点总结

本文介绍了旨在提高Transformer推理过程中计算和内存效率的量化技术。随着人工智能技术的最新进展，模型规模扩大带来的推理时间开销成为挑战。文章通过全栈方法应对这些挑战，包括模型优化、推理方法、模型架构和应用的四个关键方面的效率提升。具体技术如I-BERT的仅整数量化、SqueezeLLM的极低位宽权重量化、Big Little Decoder框架的推测解码、Temporal U-Net结构以及LLMCompiler的应用等，共同提供了一种全栈策略，用于优化人工智能模型推理的效率。

关键观点总结

关键观点1: 模型优化

通过量化技术降低模型的权重和激活值，如I-BERT和SqueezeLLM，分别实现了计算效率和内存效率的提升。

关键观点2: 推理方法的优化

提出了Big Little Decoder框架，通过小模型和大模型之间的协作加速自回归LLM推理，实现最高2倍的加速。

关键观点3: 模型架构的优化

通过采用Temporal U-Net结构，提高语音识别的推理效率。

关键观点4: 应用层面的优化

介绍了LLMCompiler，通过高效编排LLM应用中多个函数调用，降低执行延迟和成本，提高了系统的鲁棒性。

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来源：专知 本文 约3000字 ，建议阅读 5 分钟 本论文介绍了旨在提高Transformer推理过程中计算和内存效率的量化技术。 人工智能技术的最新进展促使了模型规模的前所未有增长，特别是大型语言模型（LLMs）的出现。 虽然这些模型在多个领域展示了出色的能力，但它们的指数级扩展也带来了显著的推理时间开销，例如内存需求增加、延迟增加和计算成本上升，从而使高效的部署和服务变得具有挑战性。本文通过全栈方法应对这些挑战，旨在提升人工智能推理栈四个关键组件的效率：模型优化、推理方法、模型架构和应用。 在模型优化方面，我们引入了量化技术来优化推理时的计算和内存需求。 I-BERT通过采用仅整数量化来优化计算，这实现了最高3.5倍的延迟加速，并使Transformer架构能够在仅支持整数运算的硬件上部署。SqueezeLLM采用极低位宽的权重量 ………………………………