在深度学习领域，模型的运行效率和精度一直是研究者们追求的目标。最近，微软DeepSpeed团队在这一领域取得了突破性进展，他们在没有英伟达官方支持的情况下，成功在NVIDIA A100 GPU上实现了FP6精度的运行，这一成就不仅提升了计算速度，还保持了计算精度，甚至在某些情况下超过了INT4。
FP6精度：性能与精度的双重飞跃
微软团队的新方法TC-FPx在A100 GPU上的FP6量化测试中表现出色，其速度在某些情况下接近甚至超过了INT4，同时提供了更高的精度。这一成果对于大型深度学习模型的加速效果尤为显著。以Llama模型为例，在单卡A100 GPU上使用TC-FPx的FP6精度运行，其吞吐量比使用双卡的FP16还要高出2.65倍。
技术革新：内核级性能提升
为了实现对6bit精度的支持，TC-FPx团队设计了一种统一的内核方案，该方案能够支持不同位宽的量化权重。通过将去量化和矩阵乘法融合在单个内核中，TC-FPx减少了内存访问次数，从而显著提高了性能。
位级预打包与并行处理
实现低精度量化的关键是通过去量化方式，将FP6精度的数据“伪装”成FP16，然后按照FP16的格式交给GPU进行运算。团队利用位级预打包技术解决了GPU内存系统对非2的幂次位宽的不友好问题。此外，通过并行权重拼接技术和软件流水线的设计，进一步提高了去量化过程的效率。
端到端推理框架FP6-LLM
在TC-FPx的基础上，微软团队设计了端到端推理框架FP6-LLM，该框架为大型模型带来了显著的性能提升。以Llama-70B为例，使用FP6-LLM在单卡上的运行吞吐量，不仅在速度上超越了FP16的双卡配置，而且在16以下的批大小中的延迟也更低。
深远影响
这项研究不仅展示了微软DeepSpeed团队在深度学习硬件优化方面的深厚实力，也为整个行业提供了新的视角和解决方案。通过开源并集成到DeepSpeed等深度学习推理框架中，这一技术有望推动深度学习模型在性能和效率上实现更大的飞跃。
结语
微软的这项研究被机器学习研究人员誉为“crazy”，这不仅是对其创新精神的认可，也是对其技术实力的肯定。随着深度学习技术的不断发展，我们期待看到更多类似的突破，为人工智能的未来开辟新的道路。
参考链接：
论文地址：https://arxiv.org/abs/2401.14112 相关推特：https://twitter.com/rohanpaul_ai/status/1784599257384727044如何学习大模型 AI ？
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