Atlas A2上でのOpenPanguモデル効率的デプロイのための量子化

本論文は、openPanguのような大規模言語モデル（LLM）をAscend NPUにデプロイする際の計算上の課題を、低ビット量子化を用いて解決しています。特定のハードウェアプラットフォームであるAtlas A2に最適化されています。この研究は、LLM、特に複雑な推論能力（Chain-of-Thought）を持つLLMに関連するメモリとレイテンシのオーバーヘッドを削減する方法を模索しているため、重要です。本論文の価値は、INT8およびW4A8量子化が、コード生成タスクにおいて精度を維持しながらパフォーマンスを向上させる効果を実証している点にあります。

• •低ビット量子化（INT8およびW4A8）は、Atlas A2上のopenPanguモデルの最適化に有効です。
• •INT8量子化は、精度と速度向上（1.5倍のプリフィル速度向上）のバランスが優れています。
• •W4A8量子化は、適度な精度トレードオフで大幅なメモリ削減を提供します。
• •この研究は、Ascend NPU上でのChain-of-Thought推論を備えたLLMの効率的なデプロイに焦点を当てています。