INT8量化的优势包括降低显存需求、提高计算速度和降低功耗。现代AI硬件(如NVIDIA TensorRT、TPU、AMD ROCm)优化了INT8矩阵乘法,使其比FP32计算更快。INT8量化在深度学习中的应用广泛,包括计算机视觉、自然语言处理和边缘AI等领域。 INT4(4字节整数) 在数据库设计中非常常见。 定义了一个整数类型的数据
本文将深入解析INT4、INT8、FP32、FP16四种数值精度的差异与应用场景,帮助读者更好地理解并应用量化技术。 量化技术概述 量化技术是一种将深度学习模型中的权重和激活值从高精度浮点数(如32位浮点数FP32)转换为低精度表示(如8位整数INT8或更低)的过程。这一过程旨在减少模型的大小和计算复杂性,同时尽可能减少精...
INT4量化是一种激进的量化方式,将模型的权重和激活值量化为4位整数。由于表示范围更小,精度也较低,INT4量化通常会导致较大的精度损失。然而,与INT8量化相比,INT4量化可以进一步减少模型的存储需求和计算复杂度。需要注意的是,INT4量化在实际应用中相对较少见,因为过低的精度可能导致模型性能显著下降。此外,并不是...
INT4量化是一种激进的量化方式,将模型的权重和激活值量化为4位整数。由于表示范围更小,精度也较低,INT4量化通常会导致较大的精度损失。然而,与INT8量化相比,INT4量化可以进一步减少模型的存储需求和计算复杂度。需要注意的是,INT4量化在实际应用中相对较少见,因为过低的精度可能导致模型性能显著下降。此外,并不是...
INT4 表示用 4 位二进制数来表示一个整数,INT8 则是用 8 位二进制数表示整数。 例如,INT4 能够表示的整数范围是有限的,因为 4 位二进制数最多能表示 =16 个不同的数 ,如果是有符号数,范围通常是 -8 到 7;如果是无符号数,范围就是 0 到 15。而 INT8 有符号数范围是 -128 到 127,无符号数范围...
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。 2. 量化方法: 后训练量化(Post-Training Quantization, PTQ):在模型训练完成后,将浮点数参数转换为低精度整数。这种方法简单直接,但在某些...
量化精度 一般情况下,精度越低,模型尺寸和推理内存占用越少,为了尽可能的减少资源占用,量化算法被发明。FP32占用4个字节,量化为8位,只需要1个字节。 常用的是INT8和INT4,也有其他量化格式(6位、5位甚至3位)。虽然资源占用减少,但是推理结果差不了多少。
INT8量化 INT8量化可以进一步减小模型体积和推理时间,但通常会导致一定的精度损失。由于YOLOv5自带的export工具对INT8的支持有限,我们需要借助其他工具或方法进行转换。经过一系列的努力,我们成功将模型转换为INT8格式,模型大小减小到4MB左右。然而,INT8模型的推理速度与FP16相当,但检测效果略差,部分目标可能无法被准确...
IN8的比特的位数,那这个时候呢,我就去提出了一个更大的疑问的,我现在搞的量化算法怎么落地啊?怎么去加速呀,你硬件都不支持我的算法,那你硬件是不是得改了?于是呢,我就开始找硬件的同事们催他们,你们赶紧把INT4INT8都支持起来,我要混合比特的加速,你的芯片才能够让我更好的利用起来,那四年前的我呢,是这样...
基础概念 L2缓存命中优化矩阵乘法 int8精度下的triton matmul 性能测试 “L2缓存命中优化矩阵乘法”是Triton官方提供的第三个教程,本文将结合硬件特性对此部分内容进行详解。同时笔者也简单的做了下int8 matul的魔改,并进行了量化/非量化性能测试及分析。 基础概念 Triton虽然是python前端,但是编程思维和python还是有比较...