Quantisierung von Sprachmodellen auf Ascend NPU: Erfolgreich, aber herausfordernd
Post‑Training‑Quantisierung (PTQ) ist ein entscheidender Schritt für die effiziente Bereitstellung von KI‑Modellen. Auf der Ascend NPU, einer Plattform, die bisher weniger untersucht wurde als GPUs, liefert die aktuelle…
- Post‑Training‑Quantisierung (PTQ) ist ein entscheidender Schritt für die effiziente Bereitstellung von KI‑Modellen.
- Auf der Ascend NPU, einer Plattform, die bisher weniger untersucht wurde als GPUs, liefert die aktuelle Studie neue Erkenntnisse zu PTQ‑Baselines für reasoning‑orientier…
- Die Untersuchung konzentriert sich auf die DeepSeek‑R1‑Distill‑Qwen‑Serie (1,5 B, 7 B, 14 B) sowie das QwQ‑32B‑Modell.
Post‑Training‑Quantisierung (PTQ) ist ein entscheidender Schritt für die effiziente Bereitstellung von KI‑Modellen. Auf der Ascend NPU, einer Plattform, die bisher weniger untersucht wurde als GPUs, liefert die aktuelle Studie neue Erkenntnisse zu PTQ‑Baselines für reasoning‑orientierte Modelle.
Die Untersuchung konzentriert sich auf die DeepSeek‑R1‑Distill‑Qwen‑Serie (1,5 B, 7 B, 14 B) sowie das QwQ‑32B‑Modell. Vier unterschiedliche Quantisierungsalgorithmen – AWQ, GPTQ, SmoothQuant und FlatQuant – wurden getestet, um von reiner Gewichtskompression bis zu fortgeschrittenen rotationsbasierten Verfahren abzudecken.
Die Ergebnisse zeigen eine starke Plattform‑Abhängigkeit. Während 4‑Bit‑Gewicht-Only‑Quantisierung bei größeren Modellen praktikabel ist, führt ein aggressives 4‑Bit‑Gewicht‑Aktivierungs‑Schema zu Instabilitäten bei der Layer‑wise‑Kalibrierung und kann bei langen Kontext‑Reasoning‑Aufgaben zu logischen Zusammenbrüchen führen. Im Gegensatz dazu bleibt die Standard‑8‑Bit‑Quantisierung numerisch stabil.
Ein real‑world INT8‑Deployment demonstriert, dass optimierte Kernel die Latenz reduzieren, jedoch die dynamische Quantisierung derzeit die End‑zu‑End‑Beschleunigung begrenzt. Diese Erkenntnisse liefern einen praktischen Leitfaden für die Machbarkeit und Grenzen der Bereitstellung quantisierter Reasoning‑Modelle auf der Ascend NPU.
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