• LLM deployment challenges due to latency from memory bandwidth constraints
  • Weight-only quantization used to compress LLM parameters for lower precision, improving latency
  • Custom mixed-type matrix-multiply kernels needed for efficient implementation
  • Existing kernels limited to 4-bit quantization, need for more flexible kernels

研究者は、メモリ帯域制約による遅延から生じるLLM展開の課題に直面している。

重みのみの量子化を使用して、LLMパラメータを低精度に圧縮し、遅延を改善する。

効率的な実装には、カスタム混合型行列乗算カーネルが必要。

既存のカーネルは4ビットの量子化に限定されており、より柔軟なカーネルが必要。

元記事: https://www.marktechpost.com/2024/07/26/flute-a-cuda-kernel-designed-for-fused-quantized-matrix-multiplications-to-accelerate-llm-inference/