Marlin内核：利用FP16xINT4矩阵乘法加速W4A16量化模型的推理速度 大家好，今天我们要探讨的是如何利用Marlin内核，通过FP16xINT4矩阵乘法来加速W4A16量化模型的推理速度。在深度学习模型部署中，推理速度至关重要，尤其是在资源受限的边缘设备上。量化作为一种有效的模型压缩和加速技术，越来越受到关注。W4A16指的是权重（Weights）量化到4比特，激活（Activations）量化到16比特。这种量化方式在保持模型精度的同时，可以显著减少模型大小和计算复杂度。 本次讲座将分为以下几个部分： 量化技术概述： 简单介绍量化的概念、目的和常见量化方案。 W4A16量化方案详解： 深入讲解W4A16量化方案的具体实现方式，包括量化和反量化过程。 FP16xINT4矩阵乘法的优势： 分析FP16xINT4矩阵乘法相比于传统INT8矩阵乘法的优势，以及如何利用它来加速W4A16模型的推理。 Marlin内核及其优化： 介绍Marlin内核的基本架构，以及针对FP16xINT4矩阵乘法的优化策略。 代码实现与性能评估： 通过代码示例演示如何在Marlin内核中实现FP16x …
W4A16量化内核开发：在推理端保持激活值高精度以对抗异常值的算子实现
W4A16量化内核开发：在推理端保持激活值高精度以对抗异常值的算子实现 大家好，今天我们来探讨一个重要的量化话题：W4A16量化内核开发中，如何在推理端保持激活值高精度以对抗异常值的算子实现。 1. 量化背景及挑战 量化是一种降低模型计算和存储成本的有效技术。它通过将模型中的权重和激活值从高精度（例如 FP32）转换为低精度（例如 INT8）来减少内存占用和计算复杂度。然而，量化也会带来精度损失，尤其是在存在异常值（Outliers）的情况下。 1.1 异常值的定义与影响 异常值是指在数据集中远离其他数据点的极端值。在神经网络中，异常值可能出现在权重或激活值中。激活值中的异常值通常是由于网络结构、训练数据或训练过程中的不稳定因素引起的。 异常值的存在会严重影响量化精度。例如，如果激活值中存在一个很大的异常值，而我们使用线性量化，那么为了包含这个异常值，量化范围会被拉大，导致其他正常激活值被量化到非常小的整数范围内，从而损失精度。 1.2 W4A16量化方案 W4A16量化方案指的是权重（Weights）使用 4-bit 量化，激活值（Activations）使用 16-bit 量化。这 …