FlexQuant: A Flexible and Efficient Dynamic Precision Switching Framework for LLM Quantization

📄 arXiv: 2506.12024v3 📥 PDF

作者: Fangxin Liu, Zongwu Wang, JinHong Xia, Junping Zhao, Shouren Zhao, Jinjin Li, Jian Liu, Li Jiang, Haibing Guan

分类: cs.LG

发布日期: 2025-05-21 (更新: 2025-10-21)

备注: 10 pages, 7 figures, 2 tables

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

FlexQuant：一种灵活高效的LLM动态精度切换量化框架

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 量化 动态精度 混合精度量化 模型优化 推理加速

📋 核心要点

  1. 现有LLM量化方法采用静态策略，无法适应推理过程中动态变化的工作负载，导致性能瓶颈。
  2. FlexQuant提出一种动态精度切换框架，通过模型困惑度熵和KL散度，实现层级混合精度量化和动态位宽调整。
  3. 实验结果表明，FlexQuant在保证精度损失极小的情况下，实现了1.3倍的端到端推理加速。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）的快速发展加剧了内存瓶颈，这是由于模型参数规模与硬件能力之间的差距不断扩大所致。后训练量化技术虽然能有效降低内存开销，但现有方法主要依赖于静态量化策略，难以适应动态工作负载。为了解决这个问题，我们提出了FlexQuant，一个动态精度切换框架，旨在优化推理速度和准确性之间的权衡。FlexQuant利用模型困惑度熵和Kullback-Leibler散度，实现细粒度的层级混合精度量化，并在每次token生成期间动态调整位宽。FlexQuant提供了对量化策略的全面分析，引入了用于最优切换的精度需求模型，并实现了高效的细粒度精度管理。评估表明，FlexQuant在各种语言任务中实现了1.3倍的端到端加速，且引入的精度损失可忽略不计。该框架为高效的LLM部署提供了一种灵活且自适应的解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型量化方法通常采用静态量化策略，即在整个推理过程中，模型的每一层都使用固定的量化位宽。这种方法无法根据不同层或不同token的需求动态调整量化精度，导致在某些情况下精度过剩，浪费计算资源，而在另一些情况下精度不足，影响模型性能。因此，需要一种能够根据动态工作负载自适应调整量化精度的框架。

核心思路：FlexQuant的核心思路是根据模型在推理过程中的动态需求，自适应地调整每一层的量化精度。具体来说，它利用模型困惑度熵和Kullback-Leibler散度来评估每一层对精度的需求，并根据这些指标动态地切换量化位宽。通过这种方式，FlexQuant可以在保证模型性能的同时，最大限度地减少计算和内存开销。

技术框架：FlexQuant框架主要包含以下几个模块：1) 精度需求评估模块：该模块使用模型困惑度熵和KL散度来评估每一层对精度的需求。困惑度熵反映了模型对当前token的不确定性，KL散度则衡量了量化前后模型输出分布的差异。2) 精度切换策略模块：该模块根据精度需求评估模块的输出，动态地调整每一层的量化位宽。它维护一个精度需求模型，该模型描述了不同精度级别下的性能和精度，并根据当前的需求选择最优的精度级别。3) 细粒度精度管理模块：该模块负责实现细粒度的精度切换，包括层级的混合精度量化和token级别的动态位宽调整。它还负责管理不同精度级别下的权重和激活值，并确保切换过程的平滑性。

关键创新：FlexQuant的关键创新在于其动态精度切换机制。与传统的静态量化方法不同，FlexQuant能够根据模型在推理过程中的动态需求，自适应地调整每一层的量化精度。这种动态调整机制可以有效地平衡推理速度和模型精度，从而实现更高的效率。此外，FlexQuant还引入了精度需求模型，该模型可以帮助选择最优的精度级别，从而进一步提高效率。

关键设计：FlexQuant的关键设计包括：1) 使用模型困惑度熵和KL散度作为精度需求评估的指标。2) 维护一个精度需求模型，该模型描述了不同精度级别下的性能和精度。3) 实现细粒度的精度切换，包括层级的混合精度量化和token级别的动态位宽调整。4) 设计高效的精度管理机制，以确保切换过程的平滑性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

FlexQuant在多种语言任务上进行了评估，实验结果表明，在精度损失可忽略不计的情况下，FlexQuant实现了1.3倍的端到端推理加速。与静态量化方法相比，FlexQuant能够更好地平衡推理速度和模型精度，从而实现更高的效率。这些结果表明，FlexQuant是一种有效的LLM量化框架，可以为高效的LLM部署提供有力的支持。

🎯 应用场景

FlexQuant适用于各种需要高效部署大型语言模型的场景，例如移动设备、边缘计算设备和云计算平台。通过动态调整量化精度，FlexQuant可以在资源受限的环境中实现高性能的LLM推理，从而为自然语言处理、机器翻译、文本生成等应用提供更强大的支持。该研究的成果有助于推动LLM在更广泛的领域得到应用。

📄 摘要（原文）

The rapid advancement of large language models (LLMs) has exacerbated the memory bottleneck due to the widening gap between model parameter scaling and hardware capabilities. While post-training quantization techniques effectively reduce memory overhead, existing methods predominantly rely on static quantization strategies, which struggle to adapt to dynamic workloads. To address this, we propose FlexQuant, a dynamic precision-switching framework that optimizes the trade-off between inference speed and accuracy. Leveraging model perplexity entropy and Kullback-Leibler divergence, FlexQuant enables fine-grained, layer-wise mixed-precision quantization and dynamically adjusts bit-widths during each token generation. FlexQuant provides a comprehensive analysis of quantization strategies, introduces a precision requirement model for optimal switching, and implements efficient fine-grained precision management. Evaluations demonstrate that FlexQuant achieves a 1.3x end-to-end speedup across diverse language tasks with negligible accuracy loss introduced. This framework offers a flexible and adaptive solution for efficient LLM deployment. Code is released at https://github.com/ZongwuWang/FlexQuant.git.