FP32和FP16的主要区别在于精度、计算速度和内存占用。FP32具有较高的精度和较大的数值范围,适用于需要高精度计算的场景;而FP16则具有较低的精度和较高的计算效率,适用于对内存和计算速度有严格要求的场景。 在选择使用FP32还是FP16时,应根据具体应用场景和需求进行权衡。例如,在深度学习模型训练中,为了加快计算速度...
减少模型大小和存储需求 量化技术通过减少每个参数的位数,可以显著减小模型的大小,从而减少存储需求。这对于大规模深度学习模型尤为重要,特别是在模型参数众多、数据量巨大的情况下。 提高计算效率 量化模型在推理时的计算量更少,能够加快推理速度。特别是在边缘设备或移动设备上,计算资源有限,量化技术能带来明显的性能提升。
大模型的训练和推理,离不开精度,其种类很多,而且同等精度级别下,还分不同格式。比如: 浮点数精度:双精度(FP64)、单精度(FP32、TF32)、半精度(FP16、BF16)、8位精度(FP8)、4位精度(FP4、NF4) 量化…
FP16格式,即16位浮点数(float16),相比于32位浮点数(float32),内存占用减少了一半,这在大规模深度学习应用中具有显著优势。FP16格式允许在相同的GPU内存限制下加载更大规模的模型或处理更多数据。随着现代GPU硬件对FP16操作的支持不断增强,使用FP16格式还可能带来计算速度的提升。然而,FP16格式也有其固有的缺点,即...
我们在模型开源模型平台下载模型的时候会经常看着这些参数 FP32、FP16、TF32、BF16 等参数。这个其实是指的GGUF模型的量化级别。量化级别决定于模型根据质量...
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也叫做 float16,两种叫法是完全一样的,全称是Half-precision floating-point(半精度浮点数),在IEEE 754标准中是叫做binary16,简单来说是用16位二进制来表示的浮点数,来看一下是怎么表示的(以下图都来源于维基百科[2]): 其中: Sign(符号位): 1 位,0表示整数;1表示负数。
相比之下，FP32（float32）的黄金标准: 单精度浮点数，占用32位，为更精确的计算提供了更大的范围，避免了溢出的风险。这是由IEEE 754标准明确定义的。尽管FP32提供了24位小数的精度，但通过torch.finfo(torch.float32)我们可以看到，其精度高、范围广但占用更多内存。接下来，我们将深入探讨大模型中...
同时,FP16模型的检测效果与FP32模型基本一致,说明FP16量化非常成功。 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,...