Understanding W8A8 INT8 LLM quantization: Accuracy and performance results

Định lượng W8A8 INT8 giúp giảm kích thước mô hình Llama 3.1 8B Instruct và tăng hiệu suất thực thi. Phương pháp này chuyển đổi weight sang 8-bit và giữ activation ở 8-bit, làm giảm đáng kể bộ nhớ sử dụng so với FP16. Thực nghiệm cho thấy W8A8 INT8 giảm tới 50% bộ nhớ cần thiết trong khi vẫn giữ được 99.9% độ chính xác so với bản gốc float. Kỹ thuật đặc biệt hữu ích cho môi trường inference với GPU có bộ nhớ hạn chế như NVIDIA L4 hoặc T4. Bạn nên đọc bài để hiểu sâu về quá trình quantization và cách tối ưu hóa cho các kiến trúc GPU cụ thể.