LLM.int8（）：Transformer的规模化8位矩阵乘法
无论是在自然语言处理、计算机视觉还是语音识别等领域，Transformer模型已经成为了当今最热门的深度学习架构之一。然而，要让这些强大的模型在实际应用中发挥作用，则需要高效的计算能力。
为此，一群来自华为和西交利物浦大学的研究人员提出了一种名为LLM.int8（）的规模化8位矩阵乘法算法，该算法能够大大提高Transformer模型的训练和推断速度。
与传统的32位矩阵乘法相比，LLM.int8（）算法使用8位整数进行计算，从而显著提升计算效率，同时降低内存需求。此外，该算法还实现了多线程并发计算，进一步提升了计算速度。
研究人员通过在NVIDIA V100和华为Atlas 900的平台上进行实验，证明了LLM.int8（）算法的高效性和可扩展性。在Transformer模型上进行的训练和推断，与传统的32位矩阵乘法相比，其速度分别提高了2-6倍和1.5-6倍。
总之，LLM.int8（）算法的出现，将为Transformer模型的实际应用带来更高的性能和更快的速度，着实是一项非常有价值的技术创新。
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