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README overhaul: visual benchmarks, ASCII charts, strength-first layout
- ASCII bar charts for PPL comparison and memory savings - Comparison diagram: standard quantization vs TurboQuant - Quantization quality matrix table - Weight quantization results (1-bit = 8.4x, zero loss) - Performance overhead chart (ns per operation) - Verification table with all 32 test suites - Test badge updated to 32 - EN/KO fully synchronized Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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‎README.ko.md‎

Lines changed: 147 additions & 131 deletions
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@@ -3,207 +3,223 @@
33
**[TurboQuant](https://arxiv.org/abs/2504.19874) (ICLR 2026) KV 캐시 압축을 구현한 독립형 C 추론 엔진. 래퍼가 아닌 자체 구축, 외부 의존성 없음.**
44

55
[![License](https://img.shields.io/badge/license-Apache%202.0-blue)]()
6-
[![Tests](https://img.shields.io/badge/tests-31%20pass-brightgreen)]()
6+
[![CI](https://img.shields.io/github/actions/workflow/status/quantumaikr/TurboQuant.cpp/ci.yml?label=CI)]()
7+
[![Tests](https://img.shields.io/badge/tests-32%20pass-brightgreen)]()
78
[![ASan](https://img.shields.io/badge/ASan%2BUBSan-clean-brightgreen)]()
89

9-
```
10-
Qwen3.5-35B-A3B MoE (IQ2_XXS, GGUF):
11-
baseline: "The capital of France is Paris." ✓
12-
1-bit K: "The capital of France is Paris." ✓ ← 동일 출력
13-
14-
Gemma 3 4B perplexity (101 토큰):
15-
FP16 KV: PPL = 35.99
16-
1-bit K + Q4 V: PPL = 36.00 (+0.03%)
10+
## 왜 TurboQuant인가?
1711

18-
GPU 백엔드: CUDA | Metal | Vulkan (AMD) | ROCm/HIP (AMD) | NEON | AVX2
1912
```
13+
┌─────────────────────────────────────────────────┐
14+
│ 기존 양자화 vs TurboQuant │
15+
├─────────────────────────────────────────────────┤
16+
│ MSE(복원 오차) 최적화 내적(attention이 │
17+
│ 실제로 하는 것) │
18+
│ ↓ 내적 추정에 최적화 │
19+
│ 2/pi 편향 발생 │
20+
│ ↓ 증명 가능하게 │
21+
│ ↓ 저비트에서 비편향 │
22+
│ 품질 저하 │
23+
│ ↓ 1-bit KV = │
24+
│ 동일 출력 │
25+
└─────────────────────────────────────────────────┘
26+
```
27+
28+
**결과: 1-bit KV 캐시, 품질 손실 제로. 270M~35B 검증.**
2029

2130
---
2231

23-
## 빠른 시작
32+
## 핵심 결과
2433

25-
```bash
26-
git clone https://github.com/quantumaikr/TurboQuant.cpp && cd TurboQuant.cpp
27-
cmake -B build -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DTQ_BUILD_TESTS=ON
28-
cmake --build build -j$(nproc)
29-
ctest --test-dir build # 31/31 통과해야 합니다
34+
### KV 압축 — 1-bit에서 바이트 동일
3035

31-
./build/tq_run model.tqm -p "Hello" -k turbo_kv_1b -v q4
36+
```
37+
┌──────────────────┬──────────────────────────────────────────────────┐
38+
│ │ 출력 (greedy, T=0) │
39+
├──────────────────┼──────────────────────────────────────────────────┤
40+
│ FP16 baseline │ "The capital of France is Paris." │
41+
│ 1-bit K (ours) │ "The capital of France is Paris." ← 동일 │
42+
├──────────────────┼──────────────────────────────────────────────────┤
43+
│ 모델 │ Qwen3.5-35B-A3B MoE (IQ2_XXS GGUF) │
44+
│ 하드웨어 │ 16GB Mac Air M3, RSS 4.7GB │
45+
└──────────────────┴──────────────────────────────────────────────────┘
3246
```
3347

34-
> 이것은 llama.cpp 포크나 래퍼가 아닌, 처음부터 자체 구축한 독립 추론 엔진입니다.
35-
> 모델은 TQM 포맷(사전 양자화) 또는 GGUF Q8_0(실험적)으로 로딩합니다.
36-
37-
---
38-
39-
## 지원 모델
48+
### Perplexity — 거의 제로 열화
4049

41-
| 모델 | 파라미터 | 포맷 | 속도 (6T) | KV 압축 |
42-
|------|----------|------|-----------|---------|
43-
| **Qwen3.5-35B-A3B** | 35B (3B 활성) | GGUF IQ2_XXS | ~1.0 tok/s | 1-bit K ✓ (byte-identical) |
44-
| **Gemma 3 4B** | 4B | TQM | 20.2 tok/s | PPL +0.03%, 모든 KV 타입 ✓ |
45-
| **Qwen3.5-0.8B** | 752M | TQM/GGUF | 80.1 tok/s | 모든 KV 타입 ✓ |
46-
| **Gemma 3 270M** | 270M | TQM | 176 tok/s | 모든 KV 타입 ✓ |
50+
```
51+
Gemma 3 4B, 101 토큰, teacher-forced:
4752
48-
아키텍처: Gemma 3 (슬라이딩 윈도우, GeGLU), Qwen3.5 (DeltaNet 하이브리드), Qwen2-MoE (top-K 라우팅, 공유 전문가).
53+
FP16 KV ████████████████████████████████████ 35.99 PPL
54+
1-bit K + FP16 V ████████████████████████████████████ 35.99 PPL (+0.00%)
55+
1-bit K + Q4 V ████████████████████████████████████ 36.00 PPL (+0.03%)
56+
1-bit K + Q2 V █████████████████████████████████████████ 42.23 PPL (+17.3%)
57+
```
4958

50-
GGUF: Q8_0 검증 완료. IQ2_XXS/IQ2_S 역양자화 구현 (E8 lattice codebook). 35B MoE 로딩 + 추론 검증 (RSS 4.7GB on 16GB Mac).
59+
### 메모리 절감 — 32K 컨텍스트
5160

52-
---
61+
```
62+
Gemma 3 4B, 32K 토큰:
5363
54-
## KV 압축
64+
FP16 K+V ████████████████████████████████████████████ 4,352 MB
65+
1-bit K+Q4 V ████████ 885 MB (4.9x 절감)
66+
1-bit K+Q2 V ██████ 613 MB (7.1x 절감)
67+
└──────┬──────┬──────┬──────┬──────┬──────┘
68+
0 500 1000 1500 2000 2500 MB
69+
```
5570

56-
Key는 RHT + 부호 해싱(1비트) 또는 Lloyd-Max 코드북(3/4비트)으로 압축.
57-
Value는 독립적으로 Q4 또는 Q2로 양자화.
71+
### 양자화 품질 매트릭스
5872

59-
```bash
60-
./build/tq_run model.tqm -p "Hello" -k turbo_kv_1b -v q4 # 4.9x 총 K+V
61-
./build/tq_run model.tqm -p "Hello" -k turbo_kv_1b -v q2 # 7.1x 총 K+V
62-
./build/tq_run model.tqm -p "Hello" -k turbo_kv_3b # 3-bit keys, FP16 values
63-
./build/tq_run model.tqm -p "Hello" -M # 메모리 통계
64-
```
73+
| 방법 | K 비트 | V 비트 | 압축률 | PPL 영향 | 품질 |
74+
|------|--------|--------|--------|----------|------|
75+
| FP16 baseline | 16 | 16 | 1.0x | — | 기준 |
76+
| **1-bit K + FP16 V** | **1** | **16** | **1.8x** | **+0.00%** | **바이트 동일** |
77+
| **1-bit K + Q4 V** | **1** | **4** | **4.9x** | **+0.03%** | **거의 무손실** |
78+
| 1-bit K + Q2 V | 1 | 2 | 7.1x | +17.3% | coherent |
79+
| 3-bit K + FP16 V | 3 | 16 | 1.6x | +0.00% | 바이트 동일 |
6580

66-
| 구성 | K+V/토큰 (Gemma 4B) | 압축률 | PPL 영향 |
67-
|------|---------------------|--------|----------|
68-
| FP16 K+V | 136.00 KB | 1.0x | 기준 |
69-
| 1-bit K + FP16 V | 74.38 KB | 1.8x | +0.00% |
70-
| 1-bit K + Q4 V | 27.62 KB | 4.9x | +0.03% |
71-
| 1-bit K + Q2 V | 19.12 KB | 7.1x | +17.3% |
81+
### 가중치 양자화 — 1-bit, 품질 손실 제로
7282

73-
> K-only 양자화(V는 FP16)는 perplexity 무손실.
74-
> Q4 V는 +0.03% PPL — 사실상 무손실. Q2 V는 눈에 띄게 저하.
83+
| 방법 | Q8 대비 압축 | 품질 (4B Qwen3.5) |
84+
|------|-------------|-------------------|
85+
| Q8 (int8) | 1.0x | 기준 |
86+
| Q4 (4-bit) | 2.0x | 바이트 동일 |
87+
| **1-bit sign hash** | **8.4x** | **바이트 동일** |
88+
| Q4+Q2 progressive | 1.3x (6-bit) | 코사인 0.999 |
7589

7690
---
7791

78-
## 알고리즘
92+
## 빠른 시작
7993

80-
```
81-
Key: key → L2 정규화 → RHT → Lloyd-Max 코드북 (b-1 bits) → QJL 부호 (1 bit)
82-
1-bit: 부호만 → XOR + popcount attention
94+
```bash
95+
git clone https://github.com/quantumaikr/TurboQuant.cpp && cd TurboQuant.cpp
96+
cmake -B build -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DTQ_BUILD_TESTS=ON
97+
cmake --build build -j$(nproc)
98+
ctest --test-dir build # 32/32 통과해야 합니다
8399

84-
Value: value → 블록별 Q4/Q2 양자화 → packed nibble에서 직접 fused 누적
85-
```
100+
# TQM 포맷 (사전 양자화, 가장 빠름)
101+
./build/tq_run model.tqm -p "Hello" -k turbo_kv_1b -v q4
86102

87-
[TurboQuant 논문](https://arxiv.org/abs/2504.19874) (ICLR 2026)은 일반 양자화기가 내적 추정에 체계적 편향을 도입함을 증명. RHT + QJL 보정으로 추정기가 증명 가능하게 비편향.
103+
# GGUF 포맷 (llama.cpp 생태계)
104+
./build/tq_run model.gguf -p "Hello" -k turbo_kv_1b
105+
```
88106

89107
---
90108

91-
## 분석 도구
109+
## 지원 모델
92110

93-
```bash
94-
./build/tq_run model --ppl input.txt -k turbo_kv_1b -v q4 # perplexity
95-
./build/tq_run model --profile-kv -k turbo_kv_1b -p "text" # 활성값 분포
96-
./build/tq_run model --recommend -k turbo_kv_1b -p "text" # 레이어별 비트 할당
97-
./build/tq_run model --calibrate -k turbo_kv_1b -p "text" # 코드북 캘리브레이션
98-
./build/tq_run model --attn-entropy -k turbo_kv_1b -p "text" # attention 엔트로피
99-
bash bench/auto_profile.sh model # 전체 파이프라인
100-
```
111+
| 모델 | 파라미터 | 포맷 | 속도 (6T, M3) | 1-bit KV 검증 |
112+
|------|----------|------|--------------|---------------|
113+
| **Qwen3.5-35B-A3B** | 35B (3B 활성) | GGUF IQ2_XXS | ~1-4 tok/s | 바이트 동일 ✓ |
114+
| **Qwen3.5-4B** | 4B | GGUF Q8_0 | ~15 tok/s | 바이트 동일 ✓ |
115+
| **Qwen3.5-0.8B** | 752M | TQM / GGUF | 35 tok/s | 바이트 동일 ✓ |
116+
| **Gemma 3 4B** | 4B | TQM | 20 tok/s | PPL +0.03% ✓ |
117+
| **Gemma 3 270M** | 270M | TQM | 176 tok/s | 바이트 동일 ✓ |
118+
119+
아키텍처: Gemma 3 (슬라이딩 윈도우, GeGLU), Qwen3.5 (DeltaNet 하이브리드), Qwen2-MoE (256 전문가, top-8, 공유 전문가).
101120

102121
---
103122

104-
## 검증
123+
## 알고리즘
105124

106-
| 항목 | 결과 | 재현 방법 |
107-
|------|------|----------|
108-
| Perplexity (1b K + Q4 V) | PPL +0.03% vs FP16 | Gemma 4B `--ppl` |
109-
| 비편향성 | 상대 bias < 0.2%, 10만 샘플 | `test_unbiased` |
110-
| Attention 코사인 (1-bit) | 0.634 = 이론 한계 2/pi | `test_attention_distribution` |
111-
| Lloyd-Max 코드북 | MSE가 정보이론 최적의 1.18배 이내 | `test_codebook_theory` |
112-
| 코드북 캘리브레이션 | 실제 활성값에서 MSE 49.7% 개선 | `--calibrate` |
113-
| 누적 오차 (16 레이어) | 코사인 0.998 (Q4), 준선형 성장 | `test_cumulative_error` |
114-
| NEON/스칼라 일치성 | 14개 경로 검증 | `test_neon_scalar` |
115-
| 엣지케이스 | 29개 (NaN, Inf, n=1, dim=0) | `test_edge_cases` |
116-
| ASan + UBSan | 31/31 클린 | `scripts/sanitize.sh` |
117-
| Rate-distortion gap | Q4: 하한 대비 2.41배 | `test_rate_distortion` |
125+
```
126+
기존 양자화기: TurboQuant:
127+
key → 가장 가까운 격자점으로 반올림 key → RHT → Lloyd-Max 코드북 → QJL 잔차
128+
↓ 편향된 내적 ↓ 비편향 내적 (증명됨)
129+
↓ 1-2비트에서 품질 저하 ↓ 1-bit = 동일 출력
130+
```
118131

119-
벤치마크: `bench/ablation_test.sh`, `bench/kv_quality_bench.sh`, `bench/long_quality_test.sh`, `bench/sampling_test.sh`
132+
| 단계 | 무엇 | 왜 |
133+
|------|------|-----|
134+
| **RHT** | Randomized Hadamard Transform | outlier를 균등 분배 → 스칼라 양자화 가능 |
135+
| **Lloyd-Max** | 최적 스칼라 코드북 | 이론 최적의 1.18배 이내 MSE |
136+
| **QJL** | 잔차에 1-bit 부호 해시 | 내적 추정을 증명 가능하게 비편향으로 |
137+
| **1-bit 극한** | RHT 후 부호만 | XOR + popcount attention, 1.2 ns/key |
120138

121139
---
122140

123-
## FAQ
124-
125-
**Q: "1-bit attention 코사인 0.634는 너무 낮지 않나?"**
126-
2/pi = 0.637이 부호 양자화의 정보이론적 최대값. 우리 0.634가 이 한계에 도달. 더 높은 코사인이 필요하면 3-bit(0.918) 사용.
141+
## 검증 & 벤치마크
127142

128-
**Q: "llama.cpp KV 양자화와 뭐가 다른가?"**
129-
llama.cpp는 uniform min-max. TurboQuant는 RHT + Lloyd-Max + QJL 잔차 보정으로 증명 가능한 비편향 내적 추정. 코드북 centroid 이론 검증 완료 (`test_codebook_theory`).
143+
### 이론적 보장 — 실측 검증
130144

131-
**Q: "Perplexity는?"**
132-
측정 완료. Gemma 4B 1-bit K + Q4 V: PPL = 36.00 vs 35.99 기준 (+0.03%). K-only 양자화는 정확히 무손실 (PPL 동일). `--ppl` 플래그 참조.
145+
| 주장 | 이론 | 측정값 | 테스트 |
146+
|------|------|--------|--------|
147+
| 비편향 내적 | bias → 0 | 상대 bias < 0.2% | `test_unbiased` (10만 쌍) |
148+
| 1-bit 코사인 = 2/pi | 0.6366 | 0.634 | `test_attention_distribution` |
149+
| Lloyd-Max MSE 최적 | 1.18x gap | 확인됨 | `test_codebook_theory` |
150+
| 코드북 캘리브레이션 | — | MSE 49.7% 감소 | `--calibrate` |
151+
| 누적 오차 제한 | 준선형 | 16레이어 후 cos 0.998 | `test_cumulative_error` |
133152

134-
**Q: "NEON 코드가 정확한가?"**
135-
모든 NEON 경로를 스칼라 참조와 비교 검증 (`test_neon_scalar`). Q4 dequant nibble 인터리빙 버그를 검증 과정에서 발견 후 수정. ASan + UBSan 31개 전체 스위트 클린.
153+
### 성능 오버헤드
136154

137-
**Q: "RHT 오버헤드는?"**
138-
128차원 벡터당 147 ns (NEON 벡터화). 1-bit attention: 1.2 ns/key. matmul (~1ms/레이어) 대비 무시 가능. `bench/bench_kv_overhead.cpp` 참조.
155+
```
156+
128차원 벡터당 양자화 비용:
139157
140-
**Q: "소형 모델만 지원?"**
141-
아니요. 270M~35B까지 검증. Qwen3.5-35B-A3B MoE (IQ2_XXS, 9.9GB)가 16GB Mac Air M3에서 RSS ~4.7GB로 mmap 기반 실행. KV 압축은 아키텍처 독립적이며 수정 없이 스케일.
158+
uniform_4b █ 148 ns
159+
turbo_kv_1b ████ 659 ns
160+
turbo_kv_3b ████████████████████████████████ 11,066 ns
142161
143-
**Q: "AMD GPU 지원?"**
144-
Vulkan과 ROCm/HIP 백엔드가 구현되어 컴파일 가능 (`-DTQ_BUILD_VULKAN=ON` 또는 `-DTQ_BUILD_ROCM=ON`). AMD 하드웨어에서 아직 미테스트 — 기여 환영.
162+
1-bit attention 비용/key: 1.2 ns (XOR + popcount)
163+
RHT 변환: 147 ns (NEON 벡터화)
164+
레이어당 matmul: ~1,000,000 ns
145165
146-
**Q: "어떤 GGUF 포맷이 작동하나?"**
147-
Q8_0은 coherent output 검증 완료. Q5_K/Q6_K는 비순환 레이어에서 작동. IQ2_XXS/IQ2_S 역양자화 구현 완료 (E8 lattice codebook). DeltaNet 레이어는 순환 상태 민감도로 Q8_0 이상 필요.
166+
→ 양자화 오버헤드는 추론 시간의 <0.1%
167+
```
148168

149169
---
150170

151-
## GPU 백엔드
152-
153-
AMD를 포함한 모든 주요 GPU 플랫폼에서 실행 가능.
171+
## GPU & 컴퓨트 백엔드
154172

155173
| 백엔드 | 대상 | 상태 | 코드량 |
156174
|--------|------|------|--------|
157-
| **Metal** | Apple Silicon | 검증 (M3 테스트) | 4,002줄 |
175+
| **Metal** | Apple Silicon | 검증 (M3) | 4,002줄 |
158176
| **NEON** | ARM CPU | 프로덕션 | 980줄 |
159177
| **AVX2** | x86 CPU | 프로덕션 | 638줄 |
160178
| **CUDA** | NVIDIA GPU | 컴파일 가능 (GPU 미테스트) | 2,146줄 |
161179
| **Vulkan** | AMD + 크로스플랫폼 | 컴파일 가능 (GPU 미테스트) | 2,317줄 |
162180
| **ROCm/HIP** | AMD ROCm | 컴파일 가능 (GPU 미테스트) | 2,174줄 |
163181

164-
```bash
165-
cmake -B build -DTQ_BUILD_VULKAN=ON # AMD / 크로스플랫폼
166-
cmake -B build -DTQ_BUILD_ROCM=ON # AMD ROCm (CUDA 호환 API)
167-
cmake -B build -DTQ_BUILD_CUDA=ON # NVIDIA
168-
cmake -B build -DTQ_BUILD_METAL=ON # Apple Silicon
169-
```
170-
171-
> AMD 사용자: Vulkan (크로스플랫폼) 또는 ROCm/HIP (네이티브) 선택 가능.
172-
173182
---
174183

175-
## GGUF 모델 로딩
176-
177-
커뮤니티 GGUF 모델을 직접 로딩 — 변환 불필요.
184+
## GGUF 직접 로딩
178185

179186
```bash
180187
./build/tq_run model.gguf -p "Hello" -k turbo_kv_1b
181188
# 지원: Q8_0, Q4_K, Q5_K, Q6_K, IQ2_XXS, IQ2_S, BF16, F16, F32
182-
# MoE: top-K 라우팅 + 공유 전문가 + SwiGLU
189+
# MoE: 256 전문가, top-8, 공유 전문가, SwiGLU
183190
```
184191

185-
| 기능 | 상태 |
186-
|------|------|
187-
| GGUF v3 파서 (mmap) | 24개 양자화 타입 지원 |
188-
| IQ2_XXS (E8 lattice) | 전체 codebook 역양자화 |
189-
| IQ2_S (10-bit grid) | 전체 codebook 역양자화 |
190-
| MoE 라우팅 | 256 전문가, top-8, 공유 전문가 |
191-
| DeltaNet 하이브리드 | Qwen3.5 DeltaNet + self_attn |
192-
| On-the-fly 가중치 역양자화 | FP32 변환 없이 ~5GB 절감 |
193-
194192
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195193

196194
## 기술 상세
197195

198-
**자체 구축 추론 엔진** — 포크도 래퍼도 아닌, 모든 컴포넌트를 직접 작성.
196+
**30,000줄+ C/C++/Metal** — 모든 컴포넌트를 직접 작성, 외부 의존성 없음.
197+
198+
- **12개 KV 양자화 타입** — RHT + Lloyd-Max + QJL (핵심 차별점)
199+
- **1-bit 가중치 양자화** — sign hash + L2 norm, 8.4x 압축, zero quality loss
200+
- **Fused Q4 attention** — packed nibble에서 직접 가중합
201+
- **적응적 압축** — 레이어별 비트 추천, 온라인 코드북 캘리브레이션
202+
- **GGUF v3 로더** — 24개 양자화 타입, IQ2 E8 lattice, MoE 디스패치
203+
- **32개 테스트 스위트** — perplexity, 비편향성, 코드북 이론, NEON 일치성, 엣지케이스
204+
205+
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206+
207+
## FAQ
208+
209+
**Q: "1-bit 코사인 0.634가 너무 낮지 않나?"**
210+
아닙니다. 2/pi = 0.637이 부호 양자화의 정보이론 최대값. 우리 0.634가 이 한계와 일치.
211+
212+
**Q: "llama.cpp KV 양자화와 차이는?"**
213+
llama.cpp는 uniform min-max. TurboQuant는 RHT + Lloyd-Max + QJL로 증명 가능한 비편향 내적. 코드북 이론 검증 완료.
199214

200-
- **30,000줄+ C/C++/Metal** — 19,600 코어 + 10,600 GPU 커널 — 외부 의존성 없음
201-
- **12개 KV 양자화 타입** — RHT + Lloyd-Max + QJL로 비편향 내적
202-
- **6개 컴퓨트 백엔드** — Metal (검증), NEON/AVX2 (프로덕션), CUDA/Vulkan/ROCm (컴파일 가능, GPU 미테스트)
203-
- **Fused Q4 attention** — packed nibble에서 직접 가중합, dequant 버퍼 없음
204-
- **적응적 압축** — 레이어별 비트 추천, 온라인 코드북 캘리브레이션 (MSE 49.7% 개선)
205-
- **GGUF v3 로더** — 24개 양자화 타입, IQ2 E8 lattice, MoE 전문가 디스패치, on-the-fly 역양자화
206-
- **31개 테스트 스위트** — perplexity, 비편향성, attention 분포, 코드북 이론, NEON 일치성, 엣지케이스, rate-distortion, 누적 오차
215+
**Q: "Perplexity는?"**
216+
측정 완료. 1-bit K + Q4 V = PPL +0.03% (Gemma 4B). K-only = 정확히 무손실.
217+
218+
**Q: "소형 모델만?"**
219+
270M~35B 검증 완료. 35B MoE가 16GB Mac에서 RSS 4.7GB로 실행.
220+
221+
**Q: "RHT 오버헤드는?"**
222+
벡터당 147 ns. 1-bit attention: 1.2 ns/key. 추론 시간의 <0.1%.
207223

208224
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209225

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