具体实现的话和fp16 matmul的实现区别不大,唯一需要注意的地方就是累加器需要用int32格式的,不然int8相乘累加之后非常容易溢出被截断,进而损失精度。 @triton.jit def int8_matmul_forward_opt(a_ptr, b_ptr, c_ptr,scale_a_ptr, scale_b_ptr,M, N, K,stride_am, stride_ak,stride_bk, stride_bn, s...
在深度学习推理中,将FP32模型转换为FP16或INT8模型可以显著减少计算量和内存带宽需求,从而提升推理速度。 FP16量化通常只需在模型构建时添加相应的配置即可,相对简单。 INT8量化则需要更复杂的流程,包括校准和量化两个阶段,以确定数据的动态范围和将浮点数映射到整数范围内。 性能提升: FP16量化可以在保持较高精度...
GPU服务器计算卡的精度常见的有FP64、FP32、FP16、INT8和BF16等,顾名思义,GPU计算中的精度指的是计算过程中使用的数值格式的“精细程度”,精度决定了GPU用多少比特(bit)来存储和计算一个数——比特数越多,精…
应用:在深度学习模型的推理阶段,FP16被广泛使用,特别是在现代GPU和TPU等硬件设备上,因其具有更高的计算速度和能效比。 缺点:精度较低,可能导致在某些情况下出现数值不稳定或精度损失。 INT8(8位整数) 特点:INT8将浮点数转换为8位整数,显著减小模型大小和计算复杂度,适用于许多实际应用。 应用:INT8量化是深度学...
FP16量化 在TensorRT中实现FP16量化相对简单,只需在构建engine时添加一行配置即可。具体步骤如下: 配置Builder:通过builder.create_builder_config()创建配置对象,并使用config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16)设置FP16量化标志。 构建Engine:使用配置好的builder对象构建CUDA engine。 INT8量化 INT8量化需要更多的配置...
INT8量化 我们还可以进一步量化,我们可以将模型量化为int8位存储,但是由于yolov5自带的export的int8导出效果好像并不好,因此int8量化要复杂一下。 我们首先拿到onnx格式的模型,这个我们在FP32量化的时候已经拿到了,在网上搜罗了一番,勉强可以找到一个将onnx转换为int8存储的engine的代码,但是由于这个代码有点年份了...
对比可以发现相比FP32大小的engine文件,FP16的engine文件比FP32的engine大小减少一半左右,整个文件只有17MB大小左右。 推理执行的命令跟FP32的相同,直接运行,显示结果如下: 对比发现FP32跟FP16版本相比,速度提升了但是精度几乎不受影响! INT8量化与推理TensorRT演示 ...
FP16(16位浮点数):通过减少浮点数位数,减小模型大小和提高计算速度,同时保持较高的精度。 INT8(8位整数):将浮点数转换为8位整数,显著减小模型大小和计算复杂度,适用于许多实际应用。 INT4(4位整数):进一步减少位数,适用于对精度要求不高但对资源要求苛刻的场景。
简介: FP32、FP16 和 INT8 FP32、FP16 和INT8 当涉及到深度学习和计算任务时,FP32、FP16、INT8 和INT4 是常用的数据类型,用于表示不同的数值精度和存储需求。 1. FP32 单精度浮点数:提供了较高的精度和动态范围,适用于大多数科学计算和通用计算任务。 位数说明(32 bits) 符号位(sign):1 bit 指数位...
BF16,Brain Float 16,由Google Brain提出,也是为了机器学习而设计。由1个符号位,8位指数位(和FP32一致)和7位小数位(低于FP16)组成。所以精度低于FP16,但是表示范围和FP32一致,和FP32之间很容易转换。 在NVIDIA GPU 上,只有 Ampere 架构以及之后的GPU 才支持。