然而,与INT8相比,INT4在存储效率和计算性能上可能稍逊一筹,因为它占用的存储空间更大。 总的来说,FP16、INT8和INT4在数据类型、存储效率、计算性能和精度方面各有优势。选择哪种数据类型取决于具体的应用场景和需求。例如,在深度学习推理中,如果需要在保证精度的同时提高计算速度和降低功耗,可以选择FP16或INT8;在数据库设计中,如果需要存储大量整数数据并优化查询性能,可...
BF16 是训练友好型低精度浮点格式;INT8 是主流部署精度;INT4 是极限压缩下的硬件友好格式,但精度损失大,需精细调优
模型精度(FP32、FP16、FP8等)影响计算效率与显存占用,量化(Int8、Int4)可优化存储与推理速度。本文解析不同精度特性、显存计算方法,并以DeepSeek为例评估推理显存需求,探讨量化的优势与挑战,帮助读者在精度与性能间找到最佳平衡! 随着DeepSeek的火爆,模型精度的概念被大家广泛讨论,怎么理解浮点精度、怎么计算不同模型...
INT4和INT8量化适用于对精度要求不高但资源受限的场景;FP16在提高计算速度和减少内存占用方面具有优势;FP32则适用于需要高精度计算的场景。了解并选择合适的量化技术,可以更高效地利用硬件资源,提升模型性能。百度智能云一念智能创作平台提供了丰富的工具和资源,帮助开发者更好地实施量化策略,实现模型性能的优化。相关文...
INT4和INT8量化可以显著减少存储和计算资源,适用于对精度要求不高但资源受限的场景;FP16格式在提高计算速度和减少内存占用方面有优势,但可能会有精度损失;FP32格式提供最高的精度,但资源消耗最大,适用于需要高精度计算的场景。了解并选择合适的量化技术,可以更高效地利用硬件资源,提升模型性能。
INT 是 Integer 的缩写,即整数类型。整数就像是数数时用的数字,比如 1、2、3……没有小数部分。 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...
LOCAL_MODEL_QUANT="FP16"# 默认 "FP16" "INT4" 启用量化INT4版本 "INT8" 启用量化INT8版本 116116 117+ # 设置deepseekcoder运行时输入的最大token数(超过4096没有意义),对话过程爆显存可以适当调小 118+ MAX_INPUT_TOKEN_LENGTH=2048 117119
不同的量化策略,得到的结果可能稍有差异,另外高版本上的INT8量化之后到低版本的TensorRT机器上可能无法运行,我就遇到过!所以建议不同平台要统一TensorRT版本之后,再量化部署会比较好。上面的Calibrator都必须完成四个方法,分别是: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
3、全新的GPU核心 第十一代酷睿首发Xe架构的核芯显卡，隶属于低功耗版Xe LP，相比十代核显不仅执行单元数量最多增加了50%，底层架构也进行了优化升级，FP16、FP32浮点性能可提升84%，还首次加入了INT8整数处理能力，性能高达8.29TOPS。4、支持内存的规格 第十一代酷睿现在可以搭配DDR4-3200或LPDDR4/...