限制:由于cuSPARSELt缺乏(i8i8)->bf16支持,无法验证模型精度。必须使用(i8i8)->fp16 kernel,这会导致之前提到的精度范围问题。 这一节讨论的是作者目前从事的Sparsity + Quantization技术混合使用关于性能的问题。 这张slides展示了混合应用之后精度狂掉,所以上面讲的这一堆目前看来是无法真正应用的。在我们真正做模...
fp16(半精度浮点) compiled(编译优化) SDPA int8 weight only quant(8位整数仅权重量化) int8 dynamic quant(8位整数动态量化,包括权重和激活) 2:4 pruned cusparselt(一种稀疏化技术) 表格中比较了这些方法在以下几个方面的表现: 批处理大小为32的处理时间(bs 32(s)) 每秒处理的图像数(img/sec) 相对于...
📖CUDA-Learn-Notes: 🎉CUDA/C++ 笔记 / 技术博客: fp32、fp16/bf16、fp8/int8、flash_attn、sgemm、sgemv、warp/block reduce、dot prod、elementwise、softmax、layernorm、rmsnorm、hist etc. 👉News: Most of my time now is focused on LLM/VLM/Diffusion Inference. Please check 📖Awesome-LLM...
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Supported for i8, i16, i32, and i64. Specialised Arithmetic Intrinsics llvm.fmuladd Supported. llvm.canonicalize Not supported. 11.7. Arithmetic with Overflow Intrinsics Supported for i16, i32, and i64. 11.8. Half Precision Floating Point Intrinsics Supported: llvm.convert.to.fp16, llvm.conv...
Supported for i8, i16, i32, i64, and vectors of these types. llvm.cttz Supported for i8, i16, i32, i64, and vectors of these types. Specialised Arithmetic Intrinsics Supported: llvm.fmuladd 9.7. Half Precision Floating Point Intrinsics Supported: llvm.convert.to.fp16.f32, llvm.con...
i8 *= 1; //string1000 i9 *= 1; //string1000 i10 *= 1; //string1000 } The CUDA assembler gives us ONLY one command for this operation. For Float FMUL, FADD; for integer IMUL, IADD There are no cycles here, there is only one command executed strictly 10,000 times within a singl...
cd /opt/nvidia/deepstream/deepstream #测试案例 deepstream-app -c samples/configs/deepstream-app/source8_1080p_dec_infer-resnet_tracker_tiled_display_fp16_nano.txt 1. 2. 3.如果如下错误:需要删除缓冲文件 sudo rm ~/.cache/gstreamer-1.0/* 1.正常...
据华为发布的信息,实际测试结果表明,在算力方面,昇腾910完全达到了设计规格,即:半精度 (FP16)算力达到256 Tera-FLOPS,整数精度 (INT8) 算力达到512 Tera-OPS,重要的是,达到规格算力所需功耗仅310W,明显低于设计规格的350W。 据悉,在实际应用过程中,昇腾910的处理速度比业界同类产品快80%以上。徐直军表示,昇腾910...
e5m2x16_pack,f16,torch::kFloat8_e5m2,__nv_fp8_storage_t,16,float)TORCH_BINDING_REDUCE(i8,...