Lookup Table Refactoring: Towards Efficient Logarithmic Number System Addition for Large Language Models
Notice bibliographique
Résumé
Compared to integer quantization, logarithmic quantization aligns more effectively with the long-tailed distribution of data in large language models (LLMs), resulting in lower quantization errors. Moreover, the logarithmic number system (LNS) employs a fixed-point adder to perform multiplication, indicating a potential reduction in computational complexity for LLM accelerators that require extensive multiply-accumulate (MAC) operations. However, a key bottleneck is that LNS addition requires complex nonlinear functions, which are typically approximated using lookup tables (LUTs). This study aims to reduce the hardware resources needed for LUTs in LNS addition while maintaining high precision. Specifically, we investigate the specific nature of addition operations within LLMs; the relationship between the hardware parameters of the LUT and the computing errors is then mathematically derived. Based on these insights, we propose LUT refactoring to optimize the LUT for enhanced efficiency in LNS addition. With 10.93% and 19.78% reductions in area-delay product (ADP) and power-delay product (PDP), respectively, LUT refactoring results in an accuracy improvement of up to 33.5% in LLM benchmarks compared to the naive design. When compared to integer quantization, our method achieves higher accuracy while reducing area by 18.27% and power by 42.61%.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».