一、混合精度推理的原理 1.1 半精度浮点数 半精度浮点数是一种16位的浮点数,可以表示的范围比单精度浮点数要小,但是可以提供更高的计算速度和更少的内存消耗。在半精度格式中,一个数字用1位符号位、5位指数和10位尾数表示。 1.2 混合精度计算 混合精度计算是指在模型训练和推理过程中同时使用单精度和半精度浮点...
MixQ支持8比特和4比特混合精度推理，可实现近无损的量化部署并提升推理的吞吐。△图1 MixQ吞吐与已有开源工作比较 MixQ同时量化权重和激活，使用低精度张量核心（INT8/INT4 Tensor Core）实现推理加速；同时，MixQ提取激活中少量的离群值，使用高精度张量核心（FP16 Tensor Core）保持推理准确性，通过系统优化掩盖高...
MixQ支持8比特和4比特混合精度推理,可实现近无损的量化部署并提升推理的吞吐。 △图1 MixQ吞吐与已有开源工作比较 MixQ同时量化权重和激活,使用低精度张量核心(INT8/INT4 Tensor Core)实现推理加速;同时,MixQ提取激活中少量的离群值,使用高精度张量核心(FP16 Tensor Core)保持推理准确性,通过系统优化掩盖高精度访...
MixQ 支持 8 比特和 4 比特混合精度推理,可实现近无损的量化部署并提升推理的吞吐。 △图1 MixQ 吞吐与已有开源工作比较 MixQ 同时量化权重和激活,使用低精度张量核心(INT8/INT4 Tensor Core)实现推理加速;同时,MixQ 提取激活中少量的离群值,使用高精度张量核心(FP16 Tensor Core)保持推理准确性,通过系统优化...
清华大学计算机系PACMAN实验室发布开源混合精度推理系统——MixQ。 MixQ支持8比特和4比特混合精度推理,可实现近无损的量化部署并提升推理的吞吐。 △图1 MixQ吞吐与已有开源工作比较 MixQ同时量化权重和激活,使用低精度张量核心(INT8/INT4 Tensor Core)实现推理加速;同时,MixQ提取激活中少量的离群值,使用高精度张...
混合精度推理在较多场景下可通过使用fp16、bf16等精度计算来提升算子计算的性能,进而提升模型的推理性能。 调研 onnxruntime 参考相关issue,整理onnxruntime支持fp16混合精度的方法:issue-11384,相关pr讨论pr-543, 模型转化核心脚本float16.py等。 onnxruntime支持fp16混合精度的总体思路如下: ...
ONNX Runtime是一个开源的推理引擎,可以用于在不同硬件平台上进行机器学习模型的部署和推理。ONNX Runtime支持混合精度推理,可以在推理过程中使用低精度数据类型进行计算,从而提高推理速度。 具体而言,ONNX Runtime支持使用半精度浮点数据类型(float16)进行计算。在使用混合精度推理时,模型的权重和激活值会被转换为半...
最近,清华大学计算机系的PACMAN实验室推出了一款名为MixQ的开源混合精度推理系统,引起了广泛关注。此系统的创新在于能实现对大规模语言模型(LLM)进行近乎无损的量化,显著提升推理吞吐量,其最大吞吐比相比于传统的AWQ技术提升了多达6倍。这不仅为研究人员提供了更高效的推理工具,也为AI行业中的实际应用打下了基础。
清华大学计算机系的PACMAN实验室最近推出了一款名为MixQ的开源混合精度推理系统,该系统承诺在保持接近无损的推理准确度的同时,大幅度提升推理吞吐量。这一创新技术的问世,不仅为研究人员提供了新的工具,也为AI行业中的应用开发带来了新的可能性。 MixQ的核心优势在于其利用8比特和4比特的混合精度推理,结合量化权重和...
pytorch单精度、半精度、混合精度、单卡、多卡(DP / DDP)、FSDP、DeepSpeed(环境没搞起来)模型训练代码,并对比不同方法的训练速度以及GPU内存的使用 GitHub - xxcheng0708/pytorch-model-train-template: pyt…