1 HQ-DiT:高效的 FP4 混合精度量化 DiT(来自纽约大学)1 HQ-DiT 论文解读1.1 在 DiT 中使用浮点数量化1.2 扩散模型简介1.3 扩散模型中的激活值是如何分布的?1.4 给激活值乘以 Hadamard 变换1.5 权重量化的 FP 格式选择1.6 实验结果 太长不看版 本文提出了一种对 Diffusion Transformer (DiT) 的混合浮点数量化...
混合精度量化是深度神经网络在模型压缩领域的一种有效技术,它可以大大缩小深度神经网络模型的定点存储占用量,从而提高深度神经网络模型的效率。例如,在英伟达的TensorRT推理引擎(Inference Engine)中,深度神经网络模型可以通过混合精度量化的方式实现压缩,从而节省内存,同时提高推理的速度。 此外,混合精度量化技术还可以应用于...
混合精度量化则是一类全新的量化方法，该方案先做了一个矩阵分解，对绝大部分权重和激活用低比特存储，将离群值用FP16存储，分别做矩阵乘法。△图5 混合精度量化示意图 混合精度量化的一个优势就是可以实现近乎无损精度的量化。使用混合精度量化的LlaMA模型在MMLU 20个领域上的数据集进行推理准确率测试表明，采用8bit...
int_mat_results = raw_data+mat_data # # 将量化计算的结果还原 final_results = to_float_32(int_mat_results) print('浮点数计算结果',np.sum(mat_results),'\n','量化计算结果',np.sum(final_results)) 加减量化 混合精度 在pytorch中混合精度计算只要GPU支持,整个操作比较简单。 withtorch.cuda.amp...
混合精度量化 (Mixed-Precision Quantization) 是模型压缩领域的重要方法。HAWQ(音同Hawk,鹰) 提出了一种基于Hessian矩阵的可以全自动确定混合精度的方法。其核心思想是使用敏感度分析,对神经网络中特别敏感的层使用高量化位宽,对不敏感的层使用低量化位宽。
混合精度量化 (Mixed-Precision Quantization) 是模型压缩领域的重要方法。HAWQ(音同Hawk,鹰) 提出了一种基于Hessian矩阵的可以全自动确定混合精度的方法。其核心思想是使用敏感度分析,对神经网络中特别敏感的层使用高量化位宽,对不敏感的层使用低量化位宽。
金融界 2024 年 9 月 4 日消息,天眼查知识产权信息显示,云从科技集团股份有限公司取得一项名为“用于深度神经网络的混合精度量化策略确定方法和系统“,授权公告号 CN112906883B,申请日期为 2021 年 2 月。 专利摘要显示,本发明涉及深度神经网络的量化推理,具体提供一种用于深度神经网络的混合精度量化策略确定方法和...
训练速度慢。由于目前流行的深度学习框架不支持 int8 精度,所以量化感知训练需要插入 fp16 的伪量化结点来模拟 int8 量化,导致量化感知训练反而比 fp16 混合精度训练慢 2-3 倍。 推理部署难且加速比低。对比 fp32、fp16 等类型,int8 硬件和底层软件库优化相对滞后。例如在 NVIDIA GPU 上,int8 矩阵乘法加速受...
学习每个权重的量化长度，而Mixed-Precision Quantized Networks通过分层减少位宽，关注浅层的量化敏感性。BSQ则探索了bit-level sparsity，通过微分表示bit选择，结合激活函数变化，实现了精度控制。这些论文展示了混合精度量化多样化的策略和方法，但各有优缺点，为模型压缩提供了丰富的实践思路。
在这项工作中,我们关注最近提出的高速模拟光子计算[44],它解锁了光子神经网络(PNNs)的动态精度能力[45,46]。我们提出了一种随机混合精度量化感知训练方案,该方案能够基于观察到的应用架构和配置的比特分辨率分布,以混合精度的方式调整层之间的比特分辨率。更具体地说,它逐渐降低层的比特分辨率,将较低比特分辨率的概率...