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Huawei Ascend 910B1 NPU 환경에서 OpenPangu 모델의 사후 훈련 양자화(PTQ) 성능을 실증적으로 분석한 연구입니다. 다양한 양자화 기법을 비교하여 비트 수에 따른 모델의 견고성과 성능 저하 양상을 규명했습니다.
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원문 바로가기OpenPangu 모델은 개인 및 로컬 대규모 언어 모델 (LLM) 배포를 위한 매력적인 대상이지만, Ascend NPU 상에서 공격적인 사후 훈련 양자화 (Post-training Quantization)를 적용했을 때의 견고함은 아직 체계적으로 규명되지 않았습니다. 본 논문은 Huawei Ascend 910B1 NPU에서 OpenPangu 1B 및 7B 모델을 대상으로 통제된 실증 연구를 수행합니다. 우리는 통합된 보정 (Calibration) 및 평가 프로토콜 하에서 RTN, GPTQ, AWQ, SmoothQuant, GPTAQ, BiLLM, 그리고 SliM-LLM을 포함한 대표적인 가중치 전용 (Weight-only) 및 가중치-활성화 (Weight-activation) 사후 훈련 양자화 방법들을 평가합니다. 18개의 평가 태스크를 통해, 우리는 8비트 가중치 전용 양자화가 두 모델 모두에 대해 효과적으로 손실이 없음을 발견했습니다. 반면, 4비트 양자화는 7B 모델의 경우 실용적인 수준을 유지하지만, 1B 모델의 경우 추론 (Reasoning), 수학 (Math), 코드 (Code) 태스크에서 눈에 띄게 더 해로운 영향을 미칩니다. 초저정밀도 (Ultra-low precision)는 여전히 도전적인 과제로 남아 있습니다. 대부분의 2비트 및 이진 (Binary) 설정은 거의 무작위 (Random)에 가까운 동작으로 붕괴되며, W4A4 SmoothQuant는 우리의 평가에서 비유한 (Non-finite) 퍼플렉시티 (Perplexity)를 생성합니다. 이러한 결과는 OpenPangu 양자화 설정을 선택하기 위한 NPU 지향적 정확도 맵을 제공하며, 극단적인 저비트 압축의 지속적인 어려움을 강조합니다.