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...
HQ-DiT 使用 FP4 量化 DiT 中的权重和激活值,与全精度模型相比,加速 5.09 倍,内存节约 2.13 倍。HQ-DiT在低精度量化方面取得了 SOTA 的结果,FP4 模型在 Inception Score (IS) 和 Frechet Inception Distance (FID) 方面都优于全精度的 latent diffusion model (LDM)。 1HQ-DiT:高效的 FP4 混合精度量化 Di...
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...
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...
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。
本申请提供一种混合精度量化方法、装置、设备、介质及程序产品,涉及人工智能领域。该方法包括:获取目标伪量化模型、目标检测集;确定目标观测点及目标伪量化模型对应原始模型的原始访存量;基于目标检测集执行伪量化节点功能关闭后的目标伪量化模型,以获得目标观测点的第一输出数据,作为基准数据;基于目标检测集分别执行在伪...
LiteAI团队在ICML2022会议上揭示了创新技术——SDQ：混合精度随机可微量化，它在移动设备部署时的计算效率优化上取得了显著进步。SDQ独创的可微比特位宽参数（DBP）技术，能够自动学习并动态分配比特位宽，显著提升了模型的性能和计算效率。卓越性能: SDQ在不同硬件平台和数据集（如ImageNet ResNet18）上的...