基于上述两点因素的考虑,将CUDA INT8推理的内存布局统一设计为NHWC16,既可以抹平Gemm输出与卷积层输出数据格式的差异,也可以满足数据对齐而获取到更好地性能。 4、浮点与INT8的转换 cuda math api提供了原生的float和int的转换api,在device端,可以将浮点数据转为int域数据。 __DEVICE_FUNCTIONS_DECL__ int __flo...
OpenPPL CUDA目前的量化方案为:量化位宽为8bit,其中activation和weight为8bit,bias为32bit,量化策略为weight逐通道(per-channel) 、activation逐层(per-layer)的线性量化。 如上图所示,使用INT8精度进行网络推理,OpenPPL框架中网络的数据流基本是INT8精度。 整个网络的输入和输出可以是FP32, 对于Conv和Gemm等算子中...
C[row * N + col] = static_cast<int8_t>(sum); } } int main() { int M = 4; int N = 4; int K = 4; int8_t* h_A = new int8_t[M * K]; int8_t* h_B = new int8_t[K * N]; int8_t* h_C = new int8_t[M * N]; // 初始化矩阵A和B for (int i = 0...
CUDA 8 provides a number of new features to enable you to develop applications that use FP16 and INT8 computation. CUDA libraries including cuBLAS, cuDNN, and cuFFT provide routines that use FP16 or INT8 for computation and/or data input and output. The chart below shows matrix-matrix mult...
从应用程序的混合精度中受益的最简单方法是利用NVIDIA GPU库中对FP16和INT8计算的支持。NVIDIA SDK的密钥库支持计算和存储的多种精度。 表2显示了关键CUDA库以及PTX汇编和CUDA C / C ++内部函数中对FP16和INT8的当前支持。 表2:CUDA 8 FP16和INT8 API和库支持。
对于N卡来说,L1/Shared的CacheLine是128Bytes,显然上述优化每个warp仅仅搬运了32Bytes,还远没有达到设备的理论上限,因此理论上让单个线程搬运连续的4Bytes数据,也就是一次搬运4个int8,在理论上可以占满L1/Shared的一次内存事务,这个时候我们需要用到向量化访存。在Turing架构之前的N卡,从全局内存搬运数据到共享内存需要...
例如,INT8可以显著提高推理速度,但可能会牺牲一定的精度。 批处理:TensorRT支持批处理,即一次处理多个输入数据。批处理可以显著提高推理效率,特别是在处理大批量数据时。 动态形状:TensorRT支持动态形状,即在运行时根据输入数据的形状动态调整网络结构。动态形状可以增加模型的灵活性,同时也需要更多的计算和内存资源。 综...
从应用程序的混合精度中受益的最简单方法是利用NVIDIA GPU库中对FP16和INT8计算的支持。NVIDIA SDK的密钥库支持计算和存储的多种精度。 表2显示了关键CUDA库以及PTX汇编和CUDA C / C ++内部函数中对FP16和INT8的当前支持。 表2:CUDA 8 FP16和INT8 API和库支持。
从应用程序的混合精度中获益的最简单方法是利用NVIDIA GPU库中对FP16和INT8计算的支持。NVIDIA SDK的密钥库现在支持计算和存储的各种精度。 表2显示了当前对FC16和It8在关键CUDA库以及PTX组件和CUDA C/C++内部的支持。 Table 2: CUDA 8 FP16 and INT8 API and library support. ...
Tensor Cores 通过专门的架构设计，能够在单个时钟周期内执行矩阵乘法累加运算，并利用混合精度算法和优化的数据流，从而实现比传统浮点单元更高的吞吐量。Tensor Cores 的精度与 CUDA Cores 相比如何？早期的 Tensor Cores 精度有限，主要是 FP16 和 INT8，但新一代的 Tensor Cores 已经扩展到支持 FP32 甚至 FP64...