量化前后性能对比：速度提升219%

量化前后性能对比：速度提升219%

引用

CSDN

1.

https://m.blog.csdn.net/weixin_63647250/article/details/139889883

在AI模型部署中，量化技术是优化模型性能和资源占用的重要手段。本文通过具体实验数据，展示了W4A16量化和KV Cache方法对大模型性能的影响，为相关技术实践提供了参考。

在AI模型部署中，量化技术是优化模型性能和资源占用的重要手段。本文通过具体实验数据，展示了W4A16量化和KV Cache方法对大模型性能的影响，为相关技术实践提供了参考。

量化方法与目的

作者对大模型采用了以下三种量化方法：

1. KV Cache方法
2. W4A16量化
3. 结合W4A16量化和KV Cache

量化的主要目的是降低显存占用。具体来说，包括两个方面的显存优化：

• 模型参数：采用W4A16量化
• 中间过程计算结果：采用KV Cache量化

性能测试与对比

量化前速度测试

在量化前，模型的速度测试结果为：

• 37.530 words/s

量化后速度测试

在采用W4A16量化（保持FP16，只对参数进行4bit量化）和KV Cache（将已生成序列的KV变为Int8）后，模型的速度测试结果为：

• 219.033 words/s

结果分析

通过对比可以发现，经过量化处理后，模型的速度有了显著提升。这主要是因为：

• 更小精度的浮点数计算效率高于高精度浮点数
• 整型计算效率远高于浮点数计算

同时，量化过程不仅降低了显存占用，还带来了性能的提升。从实验结果来看，这种优化策略是有效的。

总结

量化技术在AI模型部署中发挥着重要作用。通过合理的量化策略，可以在降低显存占用的同时，提升模型的计算效率。本文展示的W4A16量化和KV Cache方法结合的方案，为相关技术实践提供了有价值的参考。