一键部署LLM混合精度推理，端到端吞吐比AWQ最大提升6倍！
清华大学计算机系PACMAN实验室发布开源混合精度推理系统——。
MixQ支持8比特和4比特混合精度推理，可实现 近无损的量化部署 并 提升推理的吞吐 。
△图1 MixQ吞吐与已有开源工作比较
MixQ同时量化权重和激活，使用低精度张量核心（INT8/INT4 Tensor Core）实现推理加速；同时，MixQ提取激活中少量的离群值，使用高精度张量核心（FP16 Tensor Core）保持推理准确性，通过系统优化掩盖高精度访存开销。
不仅保持推理的准确性，而且通过使用低精度算力有效提升吞吐，充分发挥硬件计算潜力（图1）。
同时，研究团队提供了 基于VLLM和Tensorrt-LLM的混合精度推理 ，用户可以方便地一键部署模型。
△图2 使用VLLM一键部署4比特和8比特混合精度量化并推理
MixQ已支持多个主流大模型LLaMA3，Qwen2，Baichuan2，ChatGLM等。据了解，目前MixQ开源技术已被清程极智等AI行业公司应用在实际产品中。
该工作同时于高性能计算领域顶级国际会议SC’24发表，第一作者清华大学博士后陈逸东、通讯作者为翟季冬教授。
研究背景：已有量化技术总结
量化的主要技术路线有两条， 第一条是权重量化 。
权重量化的理论加速比是16/量化的比特数。例如，将模型压缩成为4bit，那么理论加速比为16/4=4倍。
然而，当服务商面临大量的用户同时访问时，权重量化的系统吞吐会低于FP16的吞吐，其主要原因是权重量化计算过程中将低精度权重恢复成FP16然后计算，这导致权重量化并不使用低精度算力，当场景表现为compute bound的时候，性能较低。
△图3 用户请求多权重量化吞吐低于FP16
第二条技术路线是量化权重和激活 ，使用 低精度的张量核心 来提升系统的吞吐。
直接将激活量化为低比特可能会出现较大的精度损失。其原因在于激活矩阵中存在离群值（图4）。
一个有效的方法是SmoothQuant，主要思想是通过平滑激活矩阵来降低量化激活的误差。
△图4 激活矩阵中存在离群值
混合精度量化则是一类全新的量化方法 ，该方案先做了一个矩阵分解，对绝大部分权重和激活用低比特存储，将离群值用FP16存储，分别做矩阵乘法。
△图5 混合精度量化示意图
混合精度量化的一个优势就是可以实现近乎无损精度的量化。使用混合精度量化的LlaMA模型在MMLU 20个领域上的数据集进行推理准确率测试表明， 采用8bit混合精度量化后的准确率下降不到0.1% ：
△图6 混合精度量化分类准确率
不过，此前已有的混合精度量化的系统的性能普遍不高，主要瓶颈在针对离群点进行 查找、访存和计算 的开销占比大。
以混合精度库Bitsandbytes为例，实测试表明，Bitsandbytes在用户请求数量为512时仅有1.08倍的加速。
△图7 Bitsandbytes的在LLaMA70B上的Kernel性能测试
△图8 Atomic operator是混合精度推理系统的瓶颈之一
那么，如何优化对离群点的查找、访存和计算的开销呢？
MixQ的解决方案
MixQ的核心思想是基于 离群点的局部性 对混合精度的计算图做等价变换，使得变换后的混合精度的计算图可以避免离群点查找的额外开销；在此基础上，通过图层融合和设计高效的混合精度数据结构降低访存开销；最后通过CUTLASS生成高性能的混合精度算子，达到提升系统性能的效果。
MixQ的设计基于以下的观察：
离群点的局部性 。对LLM的激活矩阵分析发现， 在不同的decode阶段的离群点的分布是有规律的 。
如图9，红色的点表示的是第一次出现的离群点，绿色的点表示的是重复出现的离群点，随着decode的进行，多数离群点出现在了固定的channel。
△图9 decode阶段离群点的分布规律
因此，研究人员得到一个重要的结论：在大部分的decode阶段是不需要重复检测离群点的，也就是说我们可以避免检查离群点的开销。
剩下的问题是，如何知道哪些时候不需要重复检查离群点呢？这个答案就隐藏在量化系数中。
在量化的过程中需要对矩阵进行amax的操作。因此，通过amax得到的结果可以判断矩阵中是否存在离群点。如amax的值大于阈值，那矩阵中存在离群点。反之则不存在。
更重要的是，amax操作可以和前一个操作融合。这样不仅以极低的代价检测离群点的存在，还通过对图层进行融合来降低量化的开销。
基于以上的分析，MixQ的设计使用了三个关键技术：
一是 对计算图的等价变换 。
针对混合精度的计算逻辑进行了等价变换以后，通过计算激活矩阵的amax的值，避免了检测离群点的开销。
△图10 优化混合精度的计算逻辑
二是 设计混合精度数据结构 。
MixQ将离群点“拼接”成了一个新的矩阵。这一方法相较于ATOM采用的重排列（reorder）具有更低的开销。
△图11 MixQ：order-reserved数据结构
三是 使用CUTLASS编写高性能的混合精度的算子 ，这一关键技术的实现依赖于NVIDIA提供的高性能矩阵乘法模板CUTLASS 3.x。
MixQ在寄存器中反量化低精度的计算结果并与高精度的结果进行相加。
△图12 融合dequantize、scale和add操作
下面来看MixQ的实验结果，以LLaMA 70B为例。
在准确率表现方面，MixQ的准确率和Bitsandbytes一致。
△图13 MixQ的推理精度
在性能表现方面，MixQ 8bit kernel是Bitsandbytes的1.9倍。
MixQ 4bit Kernel的性能达724TFLOPs，是FP16的3.13倍。
△图14 MixQ Kernel性能
端到端测试下，MixQ在batch=512相对Bitsandbytes和AWQ加速1.78和6倍。
△图15 多batch测试；上：MIXQ的推理输出（19.21it/s）；下：FP16的推理输出 （13.56it/s）
项目地址：[1]https://github.com/Qcompiler/MixQ_Tensorrt_LLM[2]https://github.com/Qcompiler/MIXQ[3]https://github.com/Qcompiler/vllm-mixed-precision
DeepSeek AI公司近期开源了一款名为DeepSeek-V2的混合专家（MoE）语言模型，该模型在训练成本、推理效率和性能方面表现出色，其参数量高达236B，每个token激活21B参数，支持128K token的上下文长度，相比上一代产品DeepSeek 67B，性能显著提升，训练成本节省了42.5%，KV缓存减少了93.3%，最大生成吞吐量提升了5.76倍。 DeepSeek-V2在多个基准测试中表现出色，包括在AlignBench基准上超过GPT-4，接近GPT-4-turbo；在MT-Bench中与LLaMA3-70B相媲美，并优于Mixtral 8x22B；擅长数学、代码和推理。 DeepSeek-V2的定价为每百万token输入0.14美元（约1元人民币），输出0.28美元（约2元人民币，32K上下文），价格仅为GPT-4-turbo的近百分之一。 该模型基于Transformer架构，每个Transformer块包含一个注意力模块和一个前馈网络（FFN），同时研究团队还设计了MLA和高性能MoE架构以提升推理效率和训练成本效益。 研究团队构建了由8.1T token组成的高质量、多源预训练语料库，数据量特别是中文数据量更大，数据质量更高。 该模型首先在完整的预训练语料库上进行预训练，然后收集150万个覆盖数学、代码、写作、推理、安全等领域的对话，以便进行监督微调。 最后，研究团队采用群组相对策略优化（GRPO）策略进一步优化模型与人类偏好的一致性。 DeepSeek-V2基于高效且轻量级的框架HAI-LLM进行训练，采用16-way zero-bubble pipeline并行、8-way专家并行和ZeRO-1数据并行。 该模型在训练过程中减少了通信开销，通过计算和通信重叠以及为专家之间的通信、路由算法和线性融合计算定制更快的CUDA内核进一步提高训练效率。 在评估中，DeepSeek-V2在多种英文和中文基准上表现出顶级性能，即使其激活参数仅为21B，仍能与顶级开源模型相媲美，成为最强的开源MoE语言模型。 特别地，DeepSeek-V2 Chat在多个评估任务中，包括GSM8K、MATH和HumanEval，与DeepSeek-V2 Chat（RL）相比，DeepSeek-V2 Chat（RL）在MT-Bench和AlpacaEval 2.0上的性能显著优于Mistral 8x22B Instruct和Qwen1.5 72B Chat。 在中文推理和语言能力上，DeepSeek-V2 Chat（SFT）和DeepSeek-V2 Chat（RL）均优于GPT-4-0613、ERNIEBot 4.0以及所有开源中文模型。 综上所述，DeepSeek-V2在训练成本、推理效率和性能上实现了显著提升，展现出在开源大模型领域强有力的竞争能力。 通过其高效架构、优化的训练方法和出色的性能表现，DeepSeek-V2为AI技术的广泛应用提供了强大的支持。
