APT-LLM: Exploiting Arbitrary-Precision Tensor Core Computing for LLM Acceleration

📄 arXiv: 2508.19087v1 📥 PDF

作者: Shaobo Ma, Chao Fang, Haikuo Shao, Zhongfeng Wang

分类: cs.LG, cs.AI, cs.AR

发布日期: 2025-08-26

备注: To appear in the IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems (TCAD)

DOI: 10.1109/TCAD.2025.3604321

💡 一句话要点

提出APT-LLM以解决大语言模型加速问题

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

关键词: 大语言模型 量化方法 GPU加速 矩阵乘法 内存管理 高效计算 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有方法在GPU上对超低比特量化大语言模型的支持有限，导致计算效率低下。
  2. 本文提出APT-LLM，通过引入bipolar-INT数据格式和灵活的矩阵乘法方法，优化了GPU的计算性能。
  3. 实验结果显示，APT-LLM在不同硬件上实现了显著的加速，最高可达3.99倍，相较于FP16基线。

📝 摘要（中文）

大语言模型（LLMs）在人工智能应用中引发了革命，但其巨大的计算需求严重限制了部署和实时性能。量化方法可以帮助降低计算成本，但在GPU上实现超低比特量化LLMs的极高效率面临挑战。为此，本文提出了一种全面的加速方案APT-LLM，首先引入了一种新型数据格式bipolar-INT，支持高效无损转换并促进并行计算。其次，开发了一种矩阵乘法方法，通过逐位拆解和重组矩阵实现任意精度，优化GPU Tensor Cores的利用。最后，提出了一种专注于数据恢复的内存管理系统，显著提高内核执行速度并减少内存访问延迟。实验表明，APT-LLM在RTX 3090上相较于FP16基线实现了最高3.99倍的加速。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大语言模型在GPU上加速时面临的计算效率低下问题，现有方法在超低比特量化的支持上存在不足。

核心思路：APT-LLM的核心思路是通过引入新型数据格式和灵活的矩阵乘法方法，优化GPU Tensor Cores的利用率，从而实现任意精度的高效计算。

技术框架：APT-LLM的整体架构包括数据格式转换模块、矩阵乘法模块、内存管理系统和内核映射方法，旨在提高计算效率和灵活性。

关键创新：最重要的技术创新是bipolar-INT数据格式和逐位拆解的矩阵乘法方法，这些创新使得在GPU上实现任意精度计算成为可能，显著提升了性能。

关键设计：在设计中，采用了快速共享内存进行数据恢复，优化了内核执行速度，并通过动态选择超参数来适应不同矩阵大小，确保在不同LLM架构和精度设置下的最佳性能。

📊 实验亮点

APT-LLM在RTX 3090上实现了最高3.99倍的加速，相较于FP16基线，且在RTX 4090和H800上分别达到了2.44倍和1.65倍的加速，展现出显著的性能提升，验证了其有效性。

🎯 应用场景

APT-LLM的研究成果具有广泛的应用潜力，尤其在需要实时处理的自然语言处理任务中，如对话系统、机器翻译和文本生成等。其高效的计算能力将推动大语言模型在边缘计算和移动设备上的应用，提升用户体验。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have revolutionized AI applications, yet their enormous computational demands severely limit deployment and real-time performance. Quantization methods can help reduce computational costs, however, attaining the extreme efficiency associated with ultra-low-bit quantized LLMs at arbitrary precision presents challenges on GPUs. This is primarily due to the limited support for GPU Tensor Cores, inefficient memory management, and inflexible kernel optimizations. To tackle these challenges, we propose a comprehensive acceleration scheme for arbitrary precision LLMs, namely APT-LLM. Firstly, we introduce a novel data format, bipolar-INT, which allows for efficient and lossless conversion with signed INT, while also being more conducive to parallel computation. We also develop a matrix multiplication (MatMul) method allowing for arbitrary precision by dismantling and reassembling matrices at the bit level. This method provides flexible precision and optimizes the utilization of GPU Tensor Cores. In addition, we propose a memory management system focused on data recovery, which strategically employs fast shared memory to substantially increase kernel execution speed and reduce memory access latency. Finally, we develop a kernel mapping method that dynamically selects the optimal configurable hyperparameters of kernels for varying matrix sizes, enabling optimal performance across different LLM architectures and precision settings. In LLM inference, APT-LLM achieves up to a 3.99$\times$ speedup compared to FP16 baselines and a 2.16$\times$ speedup over NVIDIA CUTLASS INT4 acceleration on RTX 3090. On RTX 4090 and H800, APT-LLM achieves up to 2.44$\times$ speedup over FP16 and 1.65$\times$ speedup over CUTLASS integer baselines.