在int8情况下,行主序 的triton matmul和做了group优化的matmul相比性能虽有下降,但是和在fp16情况下相比,劣化程度更低一些。这是因为在低精度情况下,L2 cache能存更多数量的数据,进而提高L2 Cache命中率。 int8类型在计算和传输上和fp16相比都具有优势,因此矩阵的dim M越大,int8收益越大。因此deepseek-v3这种超...
fp16、int8 和 int4 是不同的数据类型,它们在存储大小、表示范围和用途上有所不同。 fp16: 含义:fp16 代表 16 位浮点数(16-bit floating-point number)。 存储大小:占用 2 个字节(16 位)。 表示范围:由于位数限制,fp16 的精度和范围都相对较小。它通常用于需要浮点数运算但存储或计算资源有限的场景,如...
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…
YOLOv5模型压缩与加速的方法有哪些? 量化在YOLOv5中如何应用? FP32、FP16、INT8在YOLOv5量化中分别有什么作用? 量化是将模型参数的存储类型从高精度存储降到低精度存储,从而达到减小模型体积大小、加快模型推理速度的效果。 FP32量化 这个直接使用yolov5的export导出32位存储的 engine格式模型即可 代码语言:javascript...
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...
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。
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...
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 ...
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。