从LLM中完全消除矩阵乘法，效果出奇得好，10亿参数跑在FPGA上接近大脑功耗

AIGC动态4个月前发布 almosthuman2014

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文章摘要

在深度学习领域，矩阵乘法（MatMul）一直占据着核心地位，尤其是在语言模型中。然而，这一操作在计算开销和内存访问方面占据了很大比例。近期，来自加州大学圣克鲁兹分校等机构的研究者提出了一种全新的方法，成功从大规模语言模型中消除了MatMul操作，同时保持模型性能。

研究者指出，尽管GPU针对MatMul操作进行了优化，但它仍占据了训练和推理阶段的大部分执行时间和内存访问。为此，他们采用了两种策略：一是使用初等运算代替MatMul，例如在卷积神经网络中使用有符号加法；二是通过二值或三值化量化减少MatMul的复杂性。

在这一研究中，研究者首次构建了可扩展的MatMul-free语言模型，通过在密集层中使用加法操作以及在自注意力类函数中使用元素级Hadamard乘积。他们采用三值权重消除了密集层中的MatMul，并在自注意力中优化了门控循环单元（GRU），使其仅依赖元素级乘积。实验结果表明，这种MatMul-free模型在性能上可媲美最先进的Transformer模型。

研究者在不同规模的模型上进行了测试，并发现随着模型规模的增加，MatMul-free模型与全精度Transformer之间的性能差距逐渐缩小。此外，他们还提供了一种高效的GPU模型实现，相比未优化的基线模型，在训练期间减少了多达61%的内存使用。

更有趣的是，研究者还在FPGA上构建了一个自定义硬件解决方案，以13W的功耗处理了十亿参数规模的模型，显示出极高的效率。然而，这种MatMul-free模型在大规模模型（如参数超过100B的模型）上的有效性仍有待观察。

这一研究不仅展示了消除MatMul操作的可行性，而且为语言模型的训练和部署提供了更高效、更节能的解决方案。随着模型的扩展，MatMul-free模型在利用额外计算资源提高性能方面表现出更高效的趋势，预计在极高计算规模下与传统的Transformer模型性能相当。这些发现为未来语言模型的发展提供了新的方向和启示。