Автор: Денис Аветисян
Разработчики представили инновационный подход к хранению и обработке данных, позволяющий значительно повысить производительность и энергоэффективность при работе с крупными нейронными сетями.
SQ-формат объединяет разреженную квантизацию и гибридную точность для оптимизации вычислений и совместимости с AI-ускорителями.
Пост-тренировочная квантизация (PTQ) является ключевым фактором демократизации больших языковых моделей (LLM), однако существующие методы квантизации и разрежения часто сталкиваются с трудностями в достижении баланса между точностью и эффективностью из-за ограниченной аппаратной поддержки. В данной работе, посвященной формату ‘SQ-format: A Unified Sparse-Quantized Hardware-friendly Data Format for LLMs’, предложен новый унифицированный формат данных, позволяющий эффективно сочетать высокоточные элементы в низкоточных вычислениях, тем самым улучшая производительность и пропускную способность LLM. Формат SQ обеспечивает возможность статического сжатия активаций с неравномерным распределением и потенциально легко поддерживается как новым аппаратным обеспечением, так и существующими GPU. Какие перспективы открываются для разработки специализированных AI-ускорителей, оптимизированных под формат SQ и гибридные вычисления?
Вызов масштабируемости в больших языковых моделях
Современные большие языковые модели (БЯМ) демонстрируют впечатляющие возможности в обработке и генерации текста, однако их колоссальный размер становится серьезным препятствием для широкого применения. Размер моделей, измеряемый в миллиардах параметров, требует огромных вычислительных ресурсов и значительного объема памяти для хранения и обработки данных. Это создает узкие места в процессе обучения и развертывания, затрудняя масштабирование БЯМ для решения более сложных задач и обслуживания большего числа пользователей. Например, для обучения одной из самых крупных моделей требуются тысячи специализированных графических процессоров и огромные объемы электроэнергии, что делает процесс крайне дорогостоящим и экологически неэффективным. Подобные ограничения побуждают исследователей к поиску инновационных методов, направленных на снижение вычислительной нагрузки и оптимизацию использования памяти, не жертвуя при этом качеством генерируемого текста.
Современные подходы к масштабированию больших языковых моделей (БЯМ) сталкиваются с растущими ограничениями. Традиционные методы, такие как параллельное распределение вычислений и увеличение объёма памяти, приближаются к своим физическим и экономическим пределам. Увеличение количества параметров БЯМ, необходимое для достижения новых уровней производительности, требует экспоненциального роста вычислительных ресурсов и энергопотребления. В связи с этим, возникает острая необходимость в разработке инновационных решений, позволяющих эффективно развёртывать и использовать БЯМ на существующей инфраструктуре. Эти решения включают в себя методы квантования, разреженные вычисления и архитектурные оптимизации, направленные на снижение требований к памяти и вычислительной мощности без существенной потери точности и качества генерируемого текста. Дальнейший прогресс в области БЯМ напрямую зависит от преодоления этих ограничений и создания более эффективных стратегий масштабирования.
Снижение точности вычислений и использование разреженности — ключевые стратегии для масштабирования больших языковых моделей, однако их прямолинейное применение часто приводит к неприемлемой потере точности. Исследования показывают, что простое уменьшение разрядности чисел, например, с 32-битной точности до 16- или 8-битной, может значительно ухудшить способность модели к обобщению и пониманию сложных зависимостей в данных. Аналогично, наивная разреженность, заключающаяся в простом удалении небольших по величине весов, может привести к потере критически важных параметров, необходимых для корректной работы модели. Поэтому, для эффективного использования сниженной точности и разреженности требуются сложные алгоритмы, такие как квантизация с учетом чувствительности и разреженность, управляемая градиентами, которые позволяют минимизировать потери точности и сохранить высокую производительность модели даже при значительном снижении вычислительных затрат. Разработка таких методов является ключевой задачей для дальнейшего развития и внедрения больших языковых моделей в реальные приложения.
SQ-Формат: Гибридный подход к точности
Формат SQ представляет собой новый формат данных, разработанный для матричного умножения с использованием гибридной целочисленной точности. Он позволяет эффективно представлять веса и активации больших языковых моделей (LLM) путем адаптации точности представления данных. Вместо использования единой точности для всех элементов, формат SQ позволяет комбинировать различные уровни точности, такие как INT4, INT8, FP8 и FP4, для оптимизации использования памяти и вычислительной производительности. Это достигается за счет гибкого распределения битов между различными элементами матрицы, что позволяет снизить общую потребность в памяти без существенной потери точности вычислений. Эффективность формата SQ обусловлена его способностью адаптироваться к специфическим требованиям различных слоев и операций в LLM, обеспечивая оптимальный баланс между точностью и скоростью.
Формат SQ оптимизирует использование памяти и вычислительные затраты за счет стратегического комбинирования различных уровней целочисленной и чисел с плавающей точкой точности. В частности, он позволяет представлять веса и активации больших языковых моделей (LLM) с использованием INT4, INT8, FP8 и FP4. Комбинирование этих форматов позволяет добиться баланса между снижением объема занимаемой памяти и поддержанием приемлемой вычислительной производительности. Использование меньшей точности, такой как INT4 или FP4, уменьшает объем памяти, необходимый для хранения данных, в то время как использование более высокой точности, такой как INT8 или FP8, может улучшить точность вычислений и предотвратить накопление ошибок округления. Выбор конкретной комбинации уровней точности определяется требованиями к производительности и допустимыми потерями точности для конкретной модели и задачи.
Формат SQ изначально поддерживает разреженность, что позволяет дополнительно снизить требования к памяти и ускорить вычисления за счет использования нулевых элементов. В матрицах весов и активаций больших языковых моделей (LLM) часто встречается значительное количество нулевых значений. Формат SQ эффективно кодирует эти нулевые значения, не требуя их хранения в памяти. Это приводит к уменьшению общего размера данных, что, в свою очередь, снижает пропускную способность памяти и потребление энергии. При вычислениях, операции с нулевыми элементами пропускаются, что сокращает количество необходимых арифметических операций и, следовательно, увеличивает скорость вычислений. Степень сжатия и ускорения напрямую зависит от процента нулевых элементов в исходных матрицах.
Формат SQ обеспечивает компромисс между точностью и пропускной способностью за счет использования разреженного квантования. Данный подход позволяет достичь точности, сопоставимой с W4A8 (4-битные веса, 8-битные активации), при этом обеспечивая уровень пропускной способности, характерный для W4A4 (4-битные веса, 4-битные активации). Это достигается за счет эффективного представления и обработки разреженных матриц, что снижает вычислительные затраты и требования к памяти, сохраняя при этом приемлемую точность модели. Фактически, формат SQ позволяет получить более выгодное соотношение между этими двумя ключевыми метриками производительности, чем традиционные подходы.
Динамическое и статическое разделение активаций для оптимальной точности
Статическое разбиение активаций предполагает предварительное определение компонентов активаций, требующих высокой точности, с использованием калибровочного набора данных. Этот процесс выполняется до запуска инференса и позволяет заранее установить характеристики производительности модели. В отличие от динамических методов, статическое разбиение не требует дополнительных вычислений во время работы, обеспечивая предсказуемый профиль задержки и пропускной способности. Выбор компонентов для высокой точности основывается на статистическом анализе активаций в калибровочном наборе, что позволяет эффективно использовать ресурсы и оптимизировать компромисс между точностью и скоростью вычислений.
Динамическое разделение активаций, использующее методы, такие как TopK, позволяет определять компоненты высокой точности во время выполнения, адаптируясь к входным данным и повышая точность модели. В отличие от статического разделения, которое фиксирует эти компоненты на этапе калибровки, динамический подход анализирует активации для каждого конкретного входного тензора. Метод TopK, в частности, выбирает $k$ наибольших по величине значений активаций для представления в более высокой точности, в то время как остальные значения квантуются с меньшей точностью. Это позволяет эффективно использовать ресурсы, сохраняя при этом необходимую точность для критически важных компонентов, что приводит к повышению общей производительности и точности модели.
Методы статического и динамического разделения активаций эффективно интегрируются с форматом SQ (Scalable Quantization) для достижения максимального прироста производительности. Интеграция позволяет использовать преимущества SQ-формата, основанного на снижении разрядности представления данных, в сочетании с адаптивным определением компонентов активаций, требующих высокой точности. Это обеспечивает оптимальный баланс между точностью и скоростью вычислений, поскольку высокоточные компоненты сохраняют необходимую детализацию, а остальные оптимизируются для снижения вычислительной нагрузки. Такая комбинация особенно эффективна при работе с большими языковыми моделями, такими как Qwen-3, где точность и скорость имеют критическое значение.
Применение формата SQ к моделям Qwen-3 демонстрирует среднее улучшение точности на бенчмарках на 3.87%. Данный прирост достигается за счет оптимизации представления активаций и использования прецизионного представления только для наиболее значимых компонентов, что позволяет снизить вычислительные затраты без существенной потери в качестве результатов. Экспериментальные данные показывают стабильное улучшение метрик точности на различных задачах, подтверждая эффективность формата SQ в контексте моделей Qwen-3.
Совместное проектирование аппаратного и алгоритмического обеспечения для ускоренного вывода больших языковых моделей
Формат SQ представляет собой не просто способ представления данных, а мощный инструмент совместной разработки аппаратного и алгоритмического обеспечения, позволяющий создавать специализированные аппаратные ускорители. В отличие от традиционных подходов, где программное обеспечение адаптируется к существующему оборудованию, SQ-формат стимулирует одновременную оптимизацию и того, и другого. Это достигается за счет тесной интеграции структуры данных с архитектурой целевого аппаратного обеспечения, что позволяет максимально эффективно использовать доступные ресурсы и минимизировать вычислительные издержки. В результате, появляется возможность проектировать аппаратные ускорители, ориентированные непосредственно на специфические требования алгоритмов обработки больших языковых моделей, что приводит к значительному повышению производительности и снижению энергопотребления.
Тщательное согласование представления данных с архитектурой базового аппаратного обеспечения открывает возможности для существенного повышения скорости вычислений и снижения энергопотребления. Вместо использования стандартных форматов, оптимизированные структуры данных позволяют эффективно использовать ресурсы процессора, минимизируя количество операций и объем необходимой памяти. Такой подход позволяет добиться значительного ускорения при работе с большими языковыми моделями, поскольку операции над данными выполняются более параллельно и с меньшими задержками. Подобная интеграция аппаратного и алгоритмического обеспечения не просто повышает производительность, но и способствует созданию энергоэффективных систем, что особенно важно для развертывания моделей искусственного интеллекта в мобильных устройствах и центрах обработки данных.
Применение формата SQ к большим языковым моделям, в частности к Llama-3-70B, демонстрирует значительное повышение производительности. Исследования показали, что использование формата SQ обеспечивает увеличение пропускной способности в 1,71 раза по сравнению с широко используемым форматом W4A8. Этот прирост достигается за счет оптимизации представления данных и более эффективного использования вычислительных ресурсов, что позволяет ускорить процесс инференса и снизить задержки при работе с моделью. Улучшение пропускной способности особенно важно для приложений, требующих обработки больших объемов текста в реальном времени, таких как чат-боты и системы машинного перевода.
Результаты RTL-синтеза демонстрируют значительное преимущество формата SQ в плане эффективности использования кремния. По сравнению со стандартным умножителем-аккумулятором (MAC) на целых числах, применение формата SQ позволяет сократить площадь кристалла на $35.8\%$. Это достижение обусловлено оптимизированным представлением данных, которое позволяет уменьшить сложность аппаратных компонентов, необходимых для выполнения вычислений. Сокращение площади не только снижает стоимость производства, но и потенциально повышает энергоэффективность и плотность интеграции, открывая возможности для создания более мощных и компактных устройств для ускорения инференса больших языковых моделей.
Предложенный формат SQ демонстрирует элегантный подход к оптимизации вычислений в больших языковых моделях. Он позволяет гибко сочетать высокую и низкую точность, находя баланс между скоростью и сохранением информации. Это напоминает о мудрости систем, которые учатся стареть достойно, адаптируясь к изменениям среды. Дональд Кнут однажды заметил: «Преждевременная оптимизация — корень всех зол». SQ-формат, в отличие от агрессивных методов квантизации, не стремится к немедленному ускорению любой ценой, а предлагает более устойчивый и продуманный путь к повышению эффективности, позволяя системе эволюционировать, а не вырождаться под давлением времени и ограничений ресурсов. Подобно тому, как мудрые системы не борются с энтропией, SQ-формат признает неизбежность компромиссов и использует их для достижения оптимального результата.
Что впереди?
Представленный формат SQ, несомненно, представляет собой шаг к более эффективному использованию ресурсов при работе с большими языковыми моделями. Однако, как и любая архитектура, он не избавлен от тени времени. Вопрос не в том, насколько быстро можно добиться максимальной производительности, а в том, насколько устойчива эта производительность к неизбежному усложнению моделей и увеличению объемов данных. Простое увеличение степени разреженности не является панацеей; важна архитектурная история, контекст, в котором возникают и разрешаются узкие места.
Будущие исследования должны сосредоточиться не только на оптимизации самого формата SQ, но и на исследовании его взаимодействия с различными аппаратными платформами. Поиск баланса между гибкостью формата и специфическими возможностями AI-ускорителей — задача нетривиальная. Задержки в принятии стандартов неизбежны, но каждая из них — это цена углубленного понимания.
В конечном счете, ценность SQ-формата будет определяться его способностью адаптироваться к меняющимся требованиям. Архитектура без истории обречена на хрупкость. Поэтому, в дополнение к дальнейшей оптимизации, необходимо исследовать методы динамической адаптации формата к конкретным задачам и аппаратным ограничениям, чтобы обеспечить его долговечность в постоянно развивающемся ландшафте искусственного интеллекта.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.05409.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
- Квантовый Монте-Карло: Моделирование рождения электрон-позитронных пар
- Геометрия на пределе: как алгоритмы оптимизации превосходят языковые модели
- Разгадывая тайны квантового мира: переработка кубитов и шум как тайная приправа?
- Оптимизация партийных запросов: Метод имитации отжига против градиентных подходов
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Скрытая сложность: Необратимые преобразования в квантовых схемах
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
2025-12-08 15:25