TensorRT-LLM低精度推理优化
本文将分享 TensorRT-LLM 中低精度量化内容，并从精度和速度角度对比 FP8 与 INT8。首先介绍性能，包括速度和精度。其次，介绍量化工具 NVIDIA TensorRT Model Optimizer（简称 ModelOpt）及其快速实现量化功能的方法。第三部分为 Debug。随后讲解 FP8 的 Deep-Dive，并进行总结。
速度和精度
在讲解精度之前，先介绍 NVIDIA Hopper 架构上的数据类型 FP8，它有两种数据类型：E5M2 和 E4M3，在 TensorRT-LLM 中目前支持 E4M3。对 Tensor Core 硬件来说，相比于 FP32/FP16 作为输入，FP8 在数据传输上具有优势。另外，GEMM 运算可直接使用 8 比特，相对于 16 比特的 TF32 或者 FP16 更快，且支持更高累加精度以保证精度。
在 Perf 内容之前，需重申在做 PTQ 量化时需对哪些 OP 进行量化。以经典的 Transform 结构为例，量化主要围绕红色、蓝色和绿色框进行，涉及 4 种 GEMM 运算和 Multi-Head Attention 的量化。
PTQ 量化需计算 Scaling Factor，Multi-Head Attention 中的 GEMM 运算在 Scaling Facotr 为 1 就可以保持不错的精度（目前，TensorRT-LLM 中为了提高精度，在该部分做了 Scaling Factor 不为 1 的实现，本文内容是以 FMHA 的 Scaling 为 1 的情况下的分析）。而蓝色和红色 GEMM 运算需进行 Scaling 计算。除此之外，我们要保存 kvcache，也可对 kvcache 进行 8bit 量化，但需进行 Scaling 计算。
计算 Scaling Factor 的方法是使用 Quantize 脚本，添加如上图所示两个参数（--qformat fp8，--kv_cache_dtype fp8）即可进行 FP8 Scaling 计算。对于 FMHA Attention 无需 Scaling，生成 Engine 使用“--use_fp8_context_fmha enable”即可快速生成 FP8、kvcache 和 GEMM 运算功能。
第三步为评估，使用 MMLU 进行估计。
针对第三步，做精度评估时，如图所示，第一个小红框对 MMLU 78 个子数据集做了评估。因为篇幅较大，省略了中间的数据集，只展示其中的一部分。第一行代表了所做的量化方案。第一列是 baseline，GEMM 运算采用的是 FP16，在整个表中，我们对比了 Attention 以外的 4 种 GEMM 运算和对应的 kvcache 开启 FP8 情况下的精度。
首先是 FP8、INT8 weightonly + FP16 kvcache 及最后一列对应的绿色框。可以看到，除了纯 FP8 方案能够保持精度比较好的量化方式，其他的比如 INT8_sq，或者是 INT8 weightonly + INT8 kvcache 并不能保持很好的精度。
再看蓝色框部分，对比纯 FP16 和纯 FP8 方案的精度情况，以及最后一行红色框展示了平均的精度比较。
我们再看看加速比，第一列对比了 FP8 和 FP16，性能提升 1.5~1.7 倍。另外两种方式的加速比都比较不错，但是仍然没有 FP8 高。采用 INT8 sq 或者 INT8 sq + INT8 kvcache 对于精度的保持可能并不会太好。因此，我们优先推荐纯 FP8 的方案。
这里还测试了 GEMM + kvcache+FMHA 方案。当对 FMHA 进行 FP8 GEMM 运算 enable 时，对比纯 FP8 与 FP16 FMHA 和 FP8 FMHA 这两种方式的精度，采用纯 FP8 方案，当开启 FMHA 时，它的精度保持也是比较高的。
GEMM +kvcache + FMHA 对应的性能：因为开启 FMHA 的 FP8 仅是针对首 token 的优化，首 token 的计算一般情况是一个 computer bound 问题，结果如上图所示。我们在某款 GPU 上测试了 Llama2 7B 模型，input sequence 越大，开启 FMHA 的 FP8，带来的加速比越来越明显。
再来看下做量化的耗时情况，我们在 CNNDaily 数据集上做了测试。在这个数据集中，我们首先推荐用 512 的数据量，就可以很好的完成 FP8 保持精度的 calibration，其概耗时是 40 毫秒。这是在另一款 GPU 上做的测试，如果显存比较大，我们可以让 Batch size 变大一点，这时 calibration 的时间可以变成秒级。
量化工具 AMMO/Modelopt
接下来介绍下量化工具 AMMO，它的最新的名字是 Modelopt。FP8 PTQ 量化的方式，可以总结为三个步骤：
第一步，Calibrate pytorch model
第二步，生成 model_config
第三步，生成 engine
其中：
第一步最重要的 API 是 Quantized API，通过 Quantized API 可以生成 Scaling 的计算过程。关于这个过程，我们可以传入一个模型，设置量化的 config，比如设置成 FP8。最后，准备好需要的 calibrate 数据。
第二步主要是帮助我们生成一个 Json 文件和一组 weight 文件。Json 文件主要存储模型结构或者元数据。在 weight 文件中，group 的大小主要受 Tensor Parallelism 和 Pipeline Parallelism 影响，weight 则主要用来存储对应的参数。这步最重要的是 API，直接调用一个 API，就可以转成 model config，方便 TensorRT 生成 engine 时使用。
第三步也是通过一个 API 就可以完成，也就是加载上一步的 model config，直接生成 engine 结果。在这过程中，有一些隐藏的参数，比如训练的模型 TP/PP 比较大或者并行比较，在推理时，可以通过 API 让 TP/PP 变小。图中是我们用 Modelopt 工具做 PTQ 量化时，一些简单的 API。
如何 Debug？
在使用过程中，如果遇到问题，该如何 debug？具体的 debug 过程如下：
第一步，找到想要输出的 tensor 做注册，这里的注册通过一个 API 就可以完成。
第二步，build engine。
第三步，直接打开 debug model 进行打印即可。
如上图所示，展示了一个简单的 debug 过程。
另外，debug 可能会遇到一些经验性问题：
在 debug 过程中，可能发现 GEMM 的输出不对。这时，我们可以检查 weights 的通道是否保持一致。因为 Huggingface 下载的不同模型，通道保持可能不太一样。
Attention 输出不对时，可以查看 attention 使用的 plugin 的参数，设置的是否正确。
Deep Dive
接下来，对 FP8 的 workloads 进行 deep dive，看模型什么地方用了 FP8，以及采用 FP8 之后的具体收益和为什么要这么用。最后介绍用 FP8 build 出的 engine 中 Scaling factor 和 tensor core 是怎么调用的。让大家了解 FP8 的底层原理，进而放心的去使用。
接下来介绍下从 FP16 模型 build FP8 Tensor-LLM engine 的过程。图中黄色部分代表通过 Modelopt toolkit 做 FP8 的权值转换，存出 Model_config，再通过 TensorRT-LLM 中的 From_json_file 和 Build_and_save 组件，将 Model_config 转成 TensorRT-engine。
在这个过程中，大模型通常会有 6 个部分用到 FP8。其中模块 1，4，5，6 为矩阵乘，2 是 FMHA，主要是 context phase 中的 batch GEMM 会用到 FP8。3 是 MMHA 中的 kvcache 会用 FP8 来存储，以节省显存。
上图展示了从 FP16 矩阵乘变成 FP8 矩阵乘的过程：绿色代表 FP16 精度，黄色代表 FP8 精度，蓝色是 FP32 精度，灰色代表融合的过程。
我们刚开始拿到的是 FP16 的矩阵乘，针对这个矩阵乘的 Input 和 Weight 插入 QDQ 节点。对于 Output，如果使用 FP8 的 kvcache，也需要在 QKV GEMM 后面插入 QDQ 节点。如果不做 FP8 的 kvcache，或者矩阵乘是 QKV 之外的矩阵乘，由于 GEMM 的输出是 half 型数据，因此不需要插入 QDQ 节点。
当把 QDQ 节点都插好之后，类似 TensorRT 的流程做 calibration，使用量化校准数据集作为模型的输入，对每一个 activation 的 A-max 值做统计。我们并不是直接把 FP16 的数据 cast 成 FP8，而是通过一个量化的过程来完成。这里借助 Modelopt 工具中的 QDQ 来计算量化参数，也叫 Scaling Factor。有了 Scaling Factor，可以把左侧插完 QDQ 的计算过程转换成右侧的计算过程。
其中输入部分还是一个浮点的输入，Quantized 节点可以把输入量化成 FP8，在量化的过程中会尽可能与其他算子融合以减少数据传输。另外，权重矩阵用 weight 跟 Quantized scaling factor 乘完之后，存成一个 FP8 的值在显存中。当计算矩阵乘时，可以把 FP8 weight load 进来，再把量化之后的 input 用 FP8 的 tensor core 进行计算。这里 FP8 只有 tensor core 支持，CUDA core 是没有 FP8 的。用 FP8 tensor core 计算完之后，再做一个反量化，得出 FP16 的值。当然，输出值的类型是根据实际需要来配置的，也可以是其他的数据类型。
在国内能买到的支持 FP8 的 H20 GPU 中，INT8 和 FP8 的算力峰值都是一样的，都是 296 tflops。但实测中，FP8 用 Plug-in 或者用 TensorRT 融合的 myelin graph 运算，都会发现 FP8 比 INT8 快。这是因为 FP8 的计算是根据 Hopper 硬件的一些特性来做的计算。但是 INT8 很多的计算没有参考最新 Hopper 的架构。所以，软件优先级的问题也导致 FP8 矩阵乘的运算比 INT8 要快。当后续软件层面也会优化 INT8，这个 Gap 将不存在。
除了矩阵乘，Attention 部分也可以借助 FP8 做运算。主要有两个：
Fused Multi-Head Attention：做 Context phase 时，Attention 计算中的 batch GEMM 可以用 FP8 计算。因为 FMHA 是一个融合的 kernel，由两个 batch GEMM 和中间的 softmax 组成。由于 softmax 是累加的过程，所以必须用高精度 FP32 处理。但对于 batch GEMM，可以直接借助 FP8 的 Tensor Core 计算，最终输出是一个 FP8 的输出。这样输出的原因是 FMHA kernel 后，紧跟着一个 FP8 的矩阵乘 project GEMM，可以直接接收 FP8 的输出，所以直接输出一个 FP8 即可，减少了一次量化。
对于 FMHA，为什么不用 INT8？这里我们做过相应的实验，INT8 的 FMHA 在精度上比 FP8 有很大的下降。所以，INT8 由于精度问题用不了，而 FP8 的精度更鲁棒。同时，也因为 FP8 在绝对值相对较小的情况下，打点比 INT8 的数据分布更密集。但当绝对值很大时，对于离群点部分，INT8 不区分离群点和非离群点的打点密集程度，而 FP8 在离群点的地方打点很疏，在非离群点打点很密集，所以 FP8 的精度更鲁棒。
FP8 中的 Quantized 和 Dequantized，有一个 per tensor 量化参数就可以搞定。不需像 INT8 per token + per channel 这样复杂，FP8 就可以保持精度，这也是用 FP8 显而易见的好处。
Masked Multi-Head Attention：Generation phase 计算 Attention 模块时，需要用融合的算子。因为 MMHA 的计算量比 FMHA 小很多，虽然也需要做 batched GEMM，batched GEMM 的 batch 维度都是 BS * HEAD_NUM，区别在于，context phase 的 GEMM 是 [length, head_size] * [head_size, length]，而 generation 的 GEMM 是 [1, head_size] * [head_size, length]，因此 batch GEMM 并不是计算密集型的计算过程，所以换 FP8 的收益不大，直接用浮点即可。但是加载 KV-cache 的模块可以通过 FP8 量化来节省显存。KV-cache 有 INT8 KV-cache，也有 FP8 KV-cache。相比 INT8，FP8 的精度更鲁棒，在 Hopper 硬件架构下，FP8 KV-cache 转出浮点的速度比 INT8 快。所以，FP8 KV-cache 的 MMHA 速度比 INT8 KV-cache 的 MMHA 要快。
借助 NVIDIA NCU 工具，对比在未打开 XQA 情况下的 MMHA。图中蓝色代表 FP8 KV-cache，绿色代表 INT8 KV-cache。可以看到，INT8 的 MMHA kernel 在 XU pipe 上的利用率非常高，也就是所有的 kernel 运算，都会卡在这个地方，产生较高的瓶颈。（这里的 XU 是做 INT8 数值转换用到的一个 pipe。）
FP8 主要用 ALU 和 FMA，bound 情况好于 INT8。所以，FP8 KV-cache 在数值转换的 bound 程度相比 INT8 KV-cache 轻，所以 FP8 KV-cache MMHA 好于 INT8 KV-cache MMHA。
以上就是 FP8 在模型中的应用场景、优势以及使用原因的简要总结和介绍。
作者：
郝尚荣 |NVIDIA 解决方案架构师
赵一嘉 |NVIDIA 解决方案架构师
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原文标题：TensorRT-LLM 低精度推理优化：从速度和精度角度的 FP8 vs INT8 的全面解析
文章出处：【微信号：NVIDIA-Enterprise，微信公众号：NVIDIA英伟达企业解决方案】欢迎添加关注！文章转载请注明出处。
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