El campo del aprendizaje profundo sigue revolucionando diversas disciplinas, desde el procesamiento de lenguaje natural (NLP) hasta la visión por computadora. Sin embargo, a medida que los modelos se vuelven más grandes y complejos, las demandas de hardware para la memoria y el cálculo aumentan exponencialmente. Ante este reto, se presentan estrategias prometedoras, siendo una de las más destacadas la cuantización. Este enfoque permite reducir la precisión de los números utilizados en los modelos, sin una pérdida notable en el rendimiento.
La rápida evolución del aprendizaje profundo ha propiciado una «carrera armamentista» de modelos que cuentan con miles de millones de parámetros. Aunque muchos de estos modelos ofrecen un rendimiento sobresaliente, la necesidad de recursos computacionales se vuelve formidable. La cuantización se perfila como una solución efectiva al reducir la representación de números de 32 bits a enteros de menos cantidad de bits, lo que resulta en una disminución significativa del tamaño del modelo, un aumento en la velocidad de inferencia y un menor consumo de energía, todo mientras se mantiene una alta precisión en la salida.
En este contexto, la cuantización se define como el proceso de asignar valores de entrada desde un conjunto grande y continuo hacia un conjunto más pequeño y discreto, lo que implica una notable reducción en el uso de memoria y el tiempo de cómputo. La cuantización a 8 bits, que representa cada peso o activación del modelo utilizando 8 bits, se ofrece como una solución viable, al permitir acceso a 256 valores discretos. Este método no solo ofrece ahorros en memoria de hasta un 75%, sino que también beneficia la velocidad de procesamiento debido a que las operaciones de enteros son más rápidas en hardware optimizado para cálculos de este tipo.
La teoría detrás de la cuantización implica un mapeo lineal que controla el error de cuantización, además de la determinación adecuada de la escala y el punto cero para cada tensor o capa durante un proceso de calibración. Existen dos enfoques principales: el Entrenamiento Consciente de Cuantización (QAT), que integra la cuantización en el proceso de entrenamiento, y la Cuantización Post-Entrenamiento (PTQ), que aplica la cuantización a un modelo ya entrenado.
En un ejemplo práctico, se presentó la aplicación de cuantización de 8 bits en el modelo IBM Granite, reconocido por su diseño orientado a tareas de seguimiento de instrucciones y compuesto por 2 mil millones de parámetros. Implementar la cuantización en este modelo no solo reduce sustancialmente su huella de memoria, sino que también optimiza su rendimiento.
Sin embargo, a pesar de las ventajas que ofrece la cuantización a 8 bits, también enfrenta desafíos. Algunos modelos pueden experimentar una pérdida de precisión debido al ruido de cuantización, y se requiere de un calibrado adecuado que puede resultar complicado. Además, la compatibilidad con el hardware de la plataforma de implantación debe ser verificada para evitar un desempeño deficiente.
En conclusión, la cuantización y la cuantización a 8 bits son técnicas poderosas para reducir el uso de memoria y acelerar la inferencia en modelos grandes. Al convertir valores de 32 bits en enteros de 8 bits, es posible conseguir ahorros significativos en recursos y velocidades de procesamiento, manteniendo una precisa calidad en los resultados. En un contexto donde el tamaño de los modelos crece constantemente, dominar técnicas como la cuantización a 8 bits será crucial para desplegar sistemas eficientes, desde centros de datos hasta dispositivos en el borde.
vía: AI Accelerator Institute
