In der Welt der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens spielt die Optimierung von Inferenzprozessen eine zentrale Rolle. Mit immer komplexeren Modellen steigt der Bedarf an effizienten Rechenmethoden, die sowohl Ressourcen schonen als auch die Geschwindigkeit erhöhen. Hier setzt der BitNet 1.58bit GPU Inference Kernel an, der speziell für das BitNet-b1.58-2B-4T Modell entwickelt wurde und dank der innovativen W2A8-Quantisierung – 2-Bit-Gewichte und 8-Bit-Aktivationen – eine drastische Verbesserung der Rechengeschwindigkeit bei gleichzeitiger Minimierung des Speicherbedarfs realisiert.
Das Herzstück des Kernels bildet ein maßgeschneiderter GEMV-Kernel (General Matrix-Vector Multiplication), der die sehr effiziente Verarbeitung besonders quantisierter Daten ermöglicht. Durch die Nutzung von 2-Bit-Gewichten anstelle der herkömmlichen 16- oder 32-Bit-Gewichts-Darstellungen wird der Speicherbedarf im Vergleich drastisch reduziert, ohne dabei die Modellgenauigkeit wesentlich zu beeinträchtigen. Die 8-Bit-Aktivationen ergänzen diese Quantisierungsstrategie und sorgen für eine präzise und schnelle Berechnung der Vektor-Matrix-Operationen, die Kernbestandteil vieler neuronaler Netzwerkinferenzprozesse sind.Die technischen Innovationen des BitNet-Kernels umfassen optimierte CUDA-Kernel, die eine niedrige Latenz bei der Ausführung gewährleisten und gleichzeitig den Durchsatz auf Hochleistungs-GPUs, wie der NVIDIA A100 40GB, maximieren. Die Speicherzugriffsmuster wurden so angepasst, dass sie insbesondere die Blockstruktur der Gewichtsmatrizen ausnutzen.
Die gewählte 16×32 Blockteilung sorgt dafür, dass Daten effizienter im Speicher organisiert sind, was Zugriffe und Verarbeitung deutlich beschleunigt. Innerhalb dieser Blöcke werden die Daten zudem in einer besonderen Weise permutiert abgespeichert, um die Effizienz bei der Dekodierung und Nutzung der Quantisierungswerte zu steigern.Ein weiterer zentraler Bestandteil der Leistungssteigerung ist die schnelle Dekodierung der zwei-Bit Werte. Durch das Verpacken von jeweils 16 zweibitigen Werten in einen einzigen 32-Bit-Integer mit einem speziellen Interleavingmuster wird die Hardwarebeschleunigung im Speicher voll ausgenutzt und parallele Dekodierung ermöglicht. Dies bedeutet, dass bei der Inferenzinformationen in größeren Blöcken verarbeitet werden können, was den Berechnungsvorgang erheblich strafft.
Zusätzlich erfolgt die Beschleunigung der quantisierten Matrix-Vektor-Multiplikationen durch die Nutzung der dp4a-Instruktion. Diese GPU-Instruktion, welche die parallele Berechnung eines Skalarprodukts von zwei 4-Element Vektoren aus 8-Bit-Werten ermöglicht, hilft dabei, die Rechenoperationen direkt und ohne Umwege auf Hardwareebene auszuführen. Die dp4a-Anweisung sorgt für eine enorme Steigerung der Verarbeitungsgeschwindigkeit und spielt eine Schlüsselrolle bei der Realisierung von Echtzeit-Inferenz mit niedriger Latenz.Die Performancetests des BitNet Inference Kernels zeigen eindrucksvoll die Vorteile gegenüber konventionellen BF16-Implementierungen. Über diverse Matrixgrößen hinweg erbringt der W2A8-Kernel durchweg signifikante Speedups, die bis zu einem Faktor von mehr als 3 liegen.
Gerade bei besonders großen Matrizen, die bei Modellen mit Milliarden von Parametern üblich sind, zeigt sich die Überlegenheit des neuen Kernels besonders ausgeprägt. Das bedeutet für Anwender nicht nur schnellere Antworten, sondern auch eine bessere Ressourcenauslastung und somit geringere Betriebskosten.Neben den Rohdaten der Matrixmultiplikation wurde auch eine Vergleichsstudie bei der End-to-End-Generierung von Texten durchgeführt. Im Vergleich zu einem vergleichbaren BF16 Modell (Gemma-2-2B mit vLLM) kann der BitNet-b1.58-2B mit dem W2A8-Kernel konstant eine etwa dreifache Geschwindigkeit erzielen.
Dies zeigt, wie weitreichend die Vorteile dieser speziellen Quantisierungs- und Optimierungstechnik wirklich sind. Auch bei längeren Eingabesequenzen und komplexeren Ausgaben bleibt der Geschwindigkeitsvorsprung stabil, was in praktischen Anwendungen einen deutlichen Unterschied in der Nutzererfahrung macht.Der gesamte Workflow zur Nutzung des Kernels ist gut dokumentiert und benutzerfreundlich gestaltet. Über das Einrichten einer Conda-Umgebung, das Installieren benötigter Abhängigkeiten bis hin zur Kompilierung der CUDA-Kernel und dem Download sowie der Konvertierung der Modellgewichte stellt das Entwicklerteam sicher, dass Nutzer auch ohne tiefgreifende GPU- oder CUDA-Kenntnisse von den Vorteilen profitieren können. Die Modelle können bequem über Huggingface heruntergeladen und mit mitgelieferten Skripten konvertiert werden, bevor der eigentliche Inferenzprozess mit Python-Skripten gestartet wird.
