FairyFuse erreicht 29,6-fache Kernel-Beschleunigung auf CPUs durch ternäre gewichtsfreie Inferenz
FairyFuse ist ein Inferenzsystem für ternäre (Werte in {-1,0,+1}) LLMs auf handelsüblichen CPUs. Durch die Verschmelzung der acht reellwertigen Sub-GEMVs jeder breit-linearer Schicht zu einer einzigen AVX-512-Schleife mittels maskierter Additionen und Subtraktionen werden alle Gleitkomma-Multiplikationen eliminiert. Eine Roofline-Analyse zeigt, dass die 16-fache Gewichtskomprimierung den speichergebundenen GEMV auf bandbreitenbegrenzten CPUs in Richtung des Rechenregimes verschiebt, was einen 29,6-fachen Kernel-Beschleunigungsfaktor gegenüber herkömmlichen Dequantisierungs-und-Multiplikations-Kernels ergibt. Bemerkenswerterweise bietet der Ansatz auf GPUs kaum Vorteile.
Wichtigste Ergebnisse
- End-to-End-Durchsatz: 32,4 Tokens pro Sekunde auf einem einzelnen Intel Xeon 8558P.
- Vergleich mit llama.cpp Q4_K_M: 1,24-mal schneller bei nahezu verlustfreier Qualität (WikiText-2 Perplexität 5,52 gegenüber 5,47 für FP16; nachgelagerte Genauigkeit 66,0 % gegenüber 66,0 % FP16).
- Gewichtskomprimierung: 16-fach (2 Bit pro Gewicht) aufgrund der ternären Darstellung – keine Dequantisierung zu FP erforderlich.
- Technik: Verschmilzt acht Sub-GEMVs zu einer einzigen AVX-512-Schleife mittels maskierter Additionen/Subtraktionen – überhaupt keine Gleitkomma-Multiplikationen.
Kontext
Vorherige Arbeiten (Fairy2i) zeigten, dass ternäre LLMs die FP16-Qualität erreichen können, aber die Laufzeit nutzte die Struktur nicht aus. FairyFuse schließt diese Lücke, indem es die Inferenz auf x86-CPUs mit AVX-512 multiplikationsfrei neu gestaltet.
📖 Lesen Sie die vollständige Quelle: HN LLM Tools
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