📱LLMs边缘部署需求：大型语言模型越来越多地部署在智能手机、笔记本电脑和机器人等边缘设备上，以支持高级AI和实时服务。
💾低比特量化优势：低比特量化技术通过压缩模型、减少内存需求，为LLMs在资源受限的边缘设备上运行提供了解决方案，提高了运行效率。
🧮mpGEMM技术特点：混合精度矩阵乘法（mpGEMM）技术允许不同格式的数据相乘，例如int8*int1、int8*int2或FP16*int4，从而在速度、内存效率和计算准确性之间取得平衡。
🛠️硬件支持局限：目前大多数硬件仅支持对称计算，这限制了mpGEMM的全面应用，未来需要进一步的硬件改进以充分利用mpGEMM的潜力。
大型语言模型（LLMs）正越来越多地部署在边缘设备上，如智能手机、笔记本电脑和机器人等，这些设备可在数据源附近本地处理数据，支持高级AI和实时服务。然而，由于LLMs参数量巨大，对内存和计算能力要求高，限制了其广泛应用。低比特量化技术通过压缩模型、减少内存需求提供了解决方案，使操作更加高效。近期进展使得混合精度矩阵乘法（mpGEMM）成为可能，该技术允许不同格式的数据相乘，例如int8*int1、int8*int2或FP16*int4，通过结合多种精度水平，在速度、内存效率和计算准确性之间取得平衡。但目前大多数硬件仅支持对称计算，这限制了mpGEMM的全面应用。尽管如此，低比特量化和mpGEMM的进步为LLMs在边缘设备上的高效运行提供了重要支持。
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