8비트 부동소수점 포맷을 활용한 효율적인 포스트 트레이닝 양자화

Core Concepts

FP8 포맷을 활용한 양자화 기법을 통해 다양한 딥러닝 모델의 성능을 유지하면서도 계산 비용을 크게 낮출 수 있다.

Abstract

이 논문은 FP8 포맷을 활용한 포스트 트레이닝 양자화 기법을 제안한다. 다양한 딥러닝 모델과 태스크에 대해 실험을 진행하여 다음과 같은 결과를 도출했다: FP8 포맷은 INT8 대비 더 넓은 동적 범위와 높은 정밀도를 제공하여 다양한 모델과 태스크에서 더 나은 성능을 보였다. 특히 E4M3 포맷은 NLP 모델에, E3M4 포맷은 컴퓨터 비전 모델에 더 적합한 것으로 나타났다. 표준 양자화 기법과 확장 양자화 기법을 결합하여 다양한 연산자(Conv, Linear, LayerNorm 등)를 효과적으로 처리할 수 있었다. 또한 동적 양자화를 적용하여 추가적인 성능 향상을 달성했다. 75개의 다양한 모델 아키텍처와 200개 이상의 태스크에 대해 실험을 진행했으며, FP8 포맷이 INT8 대비 92.64%의 높은 워크로드 커버리지를 보였다. 이를 통해 FP8 포맷이 INT8 대비 더 나은 성능, 정확도, 그리고 연산자 지원 범위를 제공함을 확인할 수 있었다.

Stats

FP8 포맷은 INT8 대비 92.64%의 높은 워크로드 커버리지를 보였다. E4M3 포맷은 NLP 모델에서 96.32%의 가장 높은 커버리지를 보였다. E3M4 포맷은 컴퓨터 비전 모델에서 78.95%의 커버리지를 보였다.

Quotes

"FP8 formats overall provide higher accuracy, better workload coverage compared to INT8 (92.64% vs. 65.87%) and can handle more operations such as LayerNorm and BatchNorm." "Our empirical results show that E4M3 is better suited for a broad range of NLP models with a coverage of 96.32% compared to E3M4 (92.11%), while E3M4 performs slightly better on computer vision models with 78.95% coverage compared to E4M3 (73.68%)."

Key Insights Distilled From

Efficient Post-training Quantization with FP8 Formats

by Haihao Shen,... at arxiv.org 04-02-2024

https://arxiv.org/pdf/2309.14592.pdf

Deeper Inquiries

FP8 포맷의 장점을 활용하여 어떤 방식으로 모델 압축 및 가속화 기법을 개발할 수 있을까?

FP8 포맷은 높은 동적 범위와 정밀도를 제공하면서도 모델의 계산 비용을 줄이는 효율적인 방법으로 사용될 수 있습니다. 모델 압축 및 가속화를 위해 FP8 포맷을 활용하는 방법은 다음과 같습니다: 가중치 및 활성화 양자화: FP8 포맷을 사용하여 가중치와 활성화를 양자화하여 모델의 메모리 요구량을 줄이고 추론 속도를 향상시킬 수 있습니다. 표준 및 확장 양자화 스키마 적용: 표준 양자화 스키마와 확장 양자화 스키마를 조합하여 모델의 다양한 연산을 지원하고 정확도를 유지하면서 FP8 포맷을 적용할 수 있습니다. 다양한 연산자 포함: FP8 포맷을 활용하여 Convolution, Linear, BatchMatMul, MatMul, Embedding, LayerNorm 등 다양한 연산자를 양자화하여 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 혼합 FP8 포맷 사용: 가중치와 활성화에 대해 다른 FP8 포맷을 혼합하여 정확도를 향상시키고 모델의 효율성을 높일 수 있습니다. 이러한 방법을 통해 FP8 포맷의 장점을 최대한 활용하여 모델을 압축하고 가속화하는 기법을 개발할 수 있습니다.

FP8 양자화에서 발생하는 문제점을 INT8 양자화보다 더 효과적으로 해결할 수 있는 방법은 무엇일까?

FP8 양자화는 INT8 양자화와 비교하여 더 넓은 동적 범위와 정밀도를 제공하므로 모델의 정확도를 유지하면서도 더 효과적으로 문제점을 해결할 수 있습니다. 몇 가지 방법으로 FP8 양자화에서 발생하는 문제점을 효과적으로 해결할 수 있습니다: 다양한 FP8 포맷 사용: E5M2, E4M3, E3M4와 같은 다양한 FP8 포맷을 적용하여 동적 범위와 정밀도 사이의 균형을 맞추어 모델의 정확도를 향상시킬 수 있습니다. 확장된 연산자 포함: FP8 양자화를 확장하여 LayerNorm, BatchNorm 및 요소별 연산자와 같은 다양한 연산자를 양자화하여 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 혼합 FP8 포맷 사용: 가중치와 활성화에 대해 다른 FP8 포맷을 혼합하여 모델의 정확도를 향상시키고 양자화 오류를 최소화할 수 있습니다. 이러한 방법을 통해 FP8 양자화에서 발생하는 문제점을 INT8 양자화보다 더 효과적으로 해결할 수 있습니다.

FP8 포맷을 활용하여 모델 성능과 효율성을 동시에 높일 수 있는 방법은 무엇이 있을까?

FP8 포맷을 활용하여 모델의 성능과 효율성을 동시에 높이기 위한 몇 가지 방법은 다음과 같습니다: 혼합 FP8 포맷 사용: 가중치와 활성화에 대해 다른 FP8 포맷을 혼합하여 모델의 정확도를 향상시키고 양자화 오류를 최소화할 수 있습니다. 확장된 연산자 포함: FP8 양자화를 확장하여 LayerNorm, BatchNorm 및 요소별 연산자와 같은 다양한 연산자를 양자화하여 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 정적 vs. 동적 양자화: 정적 양자화를 기본 방법으로 사용하되, 동적 양자화를 특정 모델에 적용하여 정확도를 향상시킬 수 있습니다. 첫 번째 및 마지막 연산자 양자화 제외: Convolutional 네트워크의 첫 번째 및 마지막 연산자를 양자화하지 않고 높은 정밀도를 유지하여 모델의 정확도를 보호할 수 있습니다. 이러한 방법을 통해 FP8 포맷을 활용하여 모델의 성능과 효율성을 동시에 향상시킬 수 있습니다.