BitBLAS：高效混合精度GPU计算库

BitBLAS：高效混合精度GPU计算库

BitBLASBitBLAS is a library to support mixed-precision matrix multiplications, especially for quantized LLM deployment.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/bi/BitBLAS

项目介绍

BitBLAS 是一个专为 GPU 设计的库，支持混合精度基础线性代数子程序（BLAS）操作。它特别适用于 $W_{wdtype}A_{adtype}$ 混合精度矩阵乘法，例如 $C_{cdtype}[M, N] = A_{adtype}[M, K] \times W_{wdtype}[N, K]$。BitBLAS 旨在支持高效的混合精度深度神经网络（DNN）模型部署，尤其是在大型语言模型（LLMs）中的 $W_{wdtype}A_{adtype}$ 量化，如 GPTQ 中的 $W_{UINT4}A_{FP16}$ 和 BitDistiller 中的 $W_{INT2}A_{FP16}$。

项目技术分析

BitBLAS 基于 OSDI'24 发表的论文 "Ladder: Enabling Efficient Low-Precision Deep Learning Computing through Hardware-Aware Tensor Transformation" 中的技术。它支持多种数据类型的矩阵乘法，包括 FP16xFP8/FP4/INT4/2/1 和 INT8xINT4/2/1 等。此外，BitBLAS 提供了自动张量化功能，以优化类似 TensorCore 的硬件指令。

项目及技术应用场景

BitBLAS 适用于需要高效混合精度计算的场景，特别是在大型语言模型（LLMs）的部署中。它已被集成到多个知名项目中，如 PyTorch、GPTQModel、AutoGPTQ、vLLM 和 BitNet-b1.58，用于端到端的 LLM 推理性能优化。

项目特点

• 高性能矩阵乘法：支持 GEMV 和 GEMM 操作，适用于 LLM 中的自动回归解码阶段和预填充阶段。
• 自动张量化：优化 TensorCore 类硬件指令的性能。
• 灵活的 DSL：支持通过 TIR Script 定制混合精度 DNN 操作。
• 广泛的集成支持：与多个深度学习框架和模型无缝集成，提供详细的端到端 LLM 推理性能基准。
• 持续更新与优化：不断扩展支持矩阵，并根据用户反馈进行性能改进。

结语

BitBLAS 是一个强大的工具，适用于需要高效混合精度计算的开发者和研究人员。无论是在学术研究还是工业应用中，BitBLAS 都能显著提升计算效率，是深度学习领域不可或缺的利器。立即尝试 BitBLAS，体验其带来的性能飞跃！

# BitBLAS：高效混合精度GPU计算库

## 项目介绍

BitBLAS 是一个专为 GPU 设计的库，支持混合精度基础线性代数子程序（BLAS）操作。它特别适用于 $W_{wdtype}A_{adtype}$ 混合精度矩阵乘法，例如 $C_{cdtype}[M, N] = A_{adtype}[M, K] \times W_{wdtype}[N, K]$。BitBLAS 旨在支持高效的混合精度深度神经网络（DNN）模型部署，尤其是在大型语言模型（LLMs）中的 $W_{wdtype}A_{adtype}$ 量化，如 GPTQ 中的 $W_{UINT4}A_{FP16}$ 和 BitDistiller 中的 $W_{INT2}A_{FP16}$。

## 项目技术分析

BitBLAS 基于 OSDI'24 发表的论文 ["Ladder: Enabling Efficient Low-Precision Deep Learning Computing through Hardware-Aware Tensor Transformation"](https://www.usenix.org/conference/osdi24/presentation/wang-lei) 中的技术。它支持多种数据类型的矩阵乘法，包括 FP16xFP8/FP4/INT4/2/1 和 INT8xINT4/2/1 等。此外，BitBLAS 提供了自动张量化功能，以优化类似 TensorCore 的硬件指令。

## 项目及技术应用场景

BitBLAS 适用于需要高效混合精度计算的场景，特别是在大型语言模型（LLMs）的部署中。它已被集成到多个知名项目中，如 PyTorch、GPTQModel、AutoGPTQ、vLLM 和 BitNet-b1.58，用于端到端的 LLM 推理性能优化。

## 项目特点

- **高性能矩阵乘法**：支持 GEMV 和 GEMM 操作

BitBLASBitBLAS is a library to support mixed-precision matrix multiplications, especially for quantized LLM deployment.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/bi/BitBLAS