大模型端侧 CPU 部署最高提效 6 倍！微软亚研院新开源项目 T-MAC 技术解析来了

主要观点总结

本文介绍了微软亚洲研究院开发的T-MAC系统，它在边缘设备上高效部署低比特大型语言模型（LLMs）。T-MAC采用基于查找表（LUT）的计算范式，无需反量化，直接支持混合精度矩阵乘法，为在资源受限的边缘设备上实际部署低比特LLMs铺平了道路。与传统基于反量化的计算相比，T-MAC具有显著的性能优势，特别是在低比特场景下。此外，T-MAC还具有功耗优势，生成token的速度远超人类平均阅读速度。文章还介绍了T-MAC的其他优势和创新点。

关键观点总结

关键观点1: T-MAC系统简介

T-MAC是微软亚洲研究院开发的系统，用于在边缘设备上高效部署低比特大型语言模型（LLMs）。

关键观点2: T-MAC的计算范式

T-MAC采用基于查找表（LUT）的计算范式，无需反量化，直接支持混合精度矩阵乘法。

关键观点3: T-MAC的性能优势

与传统基于反量化的计算相比，T-MAC在低比特场景下具有显著的性能优势，生成token的速度远超人类平均阅读速度。

关键观点4: T-MAC的功耗优势

T-MAC具有显著的功耗优势，达到相同的生成速率时所需的核心数仅为原始系统的1/4至1/6。

关键观点5: T-MAC的开源与易用性

T-MAC现已开源，简单输入几条命令即可在笔记本电脑上高效运行Llama-3-8B-instruct模型。

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