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原標題：手機跑大模型提速4-5倍！微軟亞研院開源新技術，有CPU就行
關鍵字：模型,范式,精度,性能,矩陣
文章來源：量子位
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內容摘要：

微軟亞洲研究院 投稿量子位 | 公眾號 QbitAI有CPU就能跑大模型，性能甚至超過NPU/GPU！
沒錯，為了優化模型端側部署，微軟亞洲研究院提出了一種新技術——T-MAC。
這項技術主打性價比，不僅能讓端側模型跑得更快，而且資源消耗量更少。
咋做到的？？
在CPU上高效部署低比特大語言模型一般來說，要想在手機、PC、樹莓派等端側設備上使用大語言模型，我們需要解決存儲和計算問題。
常見的方法是模型量化，即將模型的參數量化到較低的比特數，比如4比特、3比特甚至更低，這樣模型所需的存儲空間和計算資源就會減少。
不過這也意味著，在執行推理時，需要進行混合精度的矩陣乘法運算（mpGEMM），即用低精度的權重和高精度的激活向量進行計算。
然而，現有的系統和硬件并不原生支持這種混合精度的矩陣乘法，因此它們通常需要將低精度的權重轉換回高精度，這個過程叫做反量化(dequantization)。
但這種方法不僅效率低，而且當比特數進一步降低時，并不能帶來性能上的提升。
對此，新技術T-MAC采用基于查找表（LUT）的計算范式，無需反量化，直接支持混合精度矩陣乘。
這樣，T-MAC不僅提高了推理性能

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