Автор: Денис Аветисян
Исследование предлагает инновационный метод повышения эффективности вычислений в нейронных сетях за счет динамического использования разреженности данных.
Представленная система SpQt использует оптимизированные ядра GPU и новый формат квантования ‘zigzag’ для значительного ускорения вывода больших языковых моделей с низкой битовой точностью, эффективно используя разреженность активаций.
Развертывание больших языковых моделей на пользовательских устройствах сталкивается с ограничениями по памяти и вычислительной мощности. В работе ‘Enabling Dynamic Sparsity in Quantized LLM Inference’ предложен подход к реализации динамической разреженности при низкобитной квантизации, позволяющий преодолеть эти трудности. Ключевым элементом является новая схема квантования «зигзагом» и оптимизированные ядра для GPU, эффективно использующие динамическую разреженность активаций. Сможет ли предложенный метод стать стандартом для ускорения инференса LLM на массовом оборудовании и открыть путь к новым приложениям?
Вычислительные Препятствия и Разреженность в LLM
Большие языковые модели (LLM) демонстрируют впечатляющие возможности, однако их вычислительная сложность препятствует развертыванию на периферийных устройствах, ограничивая применение в сценариях, требующих низкой задержки и энергоэффективности.
Основная операция, определяющая время и энергопотребление при выводе – общее умножение матрицы на вектор (GEMV). Оптимизация GEMV критически важна, поскольку неэффективность напрямую влияет на производительность. Разреженность позволяет значительно сократить количество вычислений, требуя новых подходов к организации данных и алгоритмов.
Оптимизация LLM – это не просто улучшение алгоритмов, а переосмысление структуры вычислений, где эффективность рождается из изящной организации и взаимодействия компонентов.
SpQt: Система для Эффективного Вывода Разреженных LLM
SpQt – комплексная система, предназначенная для эффективного квантования и разреженного вывода больших языковых моделей (LLM) непосредственно на устройствах, оптимизированная для снижения вычислительной нагрузки и повышения производительности в условиях ограниченных ресурсов.
Ключевым компонентом SpQt является инновационная компоновка весов – Zigzag Layout, разработанная для согласования со столбцовой разреженностью, что позволяет ускорить вычисления за счет пропускания ненужных операций и эффективного использования памяти.
Для дальнейшего снижения вычислительной нагрузки SpQt интегрируется с техниками разреженности активаций, такими как TEAL, позволяя пропускать неактивные веса и нейроны, значительно повышая эффективность вывода LLM на устройствах.
Оптимизированное Ядро для Apple Silicon
Для оптимизации вычислений с использованием зигзагообразного формата весов был разработан специализированный GPU-ядер – Zigzag GEMV Kernel, предназначенный для максимального использования параллелизма графических процессоров.
В ядре реализован механизм балансировки нагрузки, предназначенный для равномерного распределения вычислительной нагрузки между потоками GPU, обеспечивая высокую утилизацию ресурсов и производительность. Реализация ядра выполнена на языке Metal Shading Language, что позволяет в полной мере использовать возможности графических процессоров Apple Silicon, используя модель SIMT для повышения эффективности.
Производительность и Перспективы Развития
SpQt демонстрирует значительное увеличение скорости работы на GPU Apple Silicon, позволяя реализовать практический вывод больших языковых моделей (LLM) непосредственно на устройстве, снижая задержку декодирования до 1.55x по сравнению с базовыми моделями с плотной квантизацией.
Система поддерживает продвинутые схемы квантизации, такие как K-квантизация, дополнительно уменьшая размер модели и объем используемой памяти, эффективно используя динамическую разреженность для адаптации к различным входным паттернам. При разреженности 50% наблюдается 1.78-кратное ускорение GEMV.
На чипах M2 Pro и M2 Max достигнуто улучшение скорости декодирования в диапазоне от 1.33x до 1.47x, при этом потеря точности остается пренебрежимо малой при разреженности до 50%. Эффективная архитектура извлекает максимум производительности из каждого вычислительного ресурса.
Исследование демонстрирует, что эффективность современных больших языковых моделей напрямую зависит от оптимизации не только вычислительных ресурсов, но и структуры представления данных. Подход SpQt, представленный в данной работе, акцентирует внимание на эффективной эксплуатации разреженности активаций посредством инновационной схемы квантования и оптимизированных GPU-ядер. Это согласуется с убеждением Тима Бернерса-Ли: «Веб — это не информация, а люди, связанные друг с другом». В контексте данной работы, «связанность» проявляется в эффективном взаимодействии между аппаратным обеспечением и структурой данных, позволяющим раскрыть потенциал низкобитных вычислений и масштабировать производительность LLM. Структура данных, как и взаимосвязанные люди, определяет поведение системы, обеспечивая её гибкость и способность к адаптации.
Что впереди?
Представленная работа, безусловно, демонстрирует потенциал динамической разреженности в квантованных моделях больших языковых моделей. Однако, следует признать, что любое упрощение, любое стремление к элегантности, несет в себе и потенциальные точки отказа. Подобно хорошо спроектированному механизму, где каждая деталь взаимосвязана, увеличение степени разреженности неизбежно усиливает зависимость от эффективности реализации ядра GPU. Где границы ответственности между алгоритмической оптимизацией и аппаратной реализацией, там и кроется опасность. Если эти границы не видны, скоро станет больно.
Будущие исследования, вероятно, будут сосредоточены на преодолении узких мест, связанных с передачей данных и управлением памятью при экстремальной разреженности. Оптимизация ядра GPU – это лишь одна сторона медали. Необходимо исследовать новые форматы хранения данных, которые бы минимизировали накладные расходы, связанные с представлением разреженных тензоров. Кроме того, стоит обратить внимание на адаптацию к различным архитектурам GPU и даже к специализированным аппаратным ускорителям.
В конечном счете, истинный прогресс будет достигнут не за счет дальнейшего усложнения системы, а за счет поиска более простых и фундаментальных принципов, лежащих в основе эффективного вывода больших языковых моделей. Как и в любом сложном организме, структура определяет поведение, и прозрачность этой структуры – залог устойчивости и развития.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.04477.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
- Искусственный интеллект и рефакторинг кода: что пока умеют AI-агенты?
- Почему ваш Steam — патологический лжец, и как мы научили компьютер читать между строк
- LLM: математика — предел возможностей.
- Квантовый прыжок: сможем ли мы наконец разгадать тайну сворачивания белков?
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
- Память как основа разума: новый подход к генерации ответов
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
- Разделяй и властвуй: Новый подход к классификации текстов
2025-11-08 16:36