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,即较低的精度,可能导致在某些情况下出现数值不稳定或精度损失的情况。 FP32 (Float) 格式 FP32格式提供了较高的精度,能够准确表示大范围的数值。在进行复杂的数学运算或需要高精度结果的场景中,FP32...
INT8量化是将模型的权重和激活值从浮点数转换为8位整数的过程。虽然INT8整数表示的数值范围较小,精度较低,但它可以显著减少存储和计算的需求。在INT8量化中,模型的权重和激活值会经过一个量化过程,包括缩放和偏移,以尽可能保留原始浮点数的信息。在推理时,这些量化值会被反量化回浮点数进行计算,然后再量化回INT8...
海光DCU 8000系列,典型功耗260-350W,支持INT4、INT8、FP16、FP32、FP64运算精度,支持4个HBM2内存通道,最高内存带宽为1TB/s、最大内存容量为32GB。海光DCU协处理器全面兼容ROCm GPU计算生态,由于ROCm和CUDA在生态、编程环境等方面具有高度的相似性,CUDA用户可以以较低代价快速迁移至ROCm平台。 从产品官宣的参数来看...
在IEEE计算机运算研讨会上，他介绍了一种实验性5nm芯片，可以混合使用8位与4位格式，并且在4位上得到近似8位的精度。目前这种芯片还在开发中，主要用于深度学习推理所用的INT4和INT8格式，对于如何应用在训练中也在研究了。相关论文已发表在2022 IEEE Symposium on VLSI Technology上。新的量化技术 降低数字格式而不...
最新的英伟达核弹GPU H100,刚刚添加上对8位浮点数格式FP8的支持。 英伟达首席科学家Bill Dally现在又表示,他们还有一个“秘密武器”: 在IEEE计算机运算研讨会上,他介绍了一种实验性5nm芯片,可以混合使用8位与4位格式,并且在4位上得到近似8位的精度。
英特尔这个方法【4】在各种卷积模型中所达到的准确度仅比FP32基准低几个百分点。下表给出ImageNet Top-1验证的比较结果:1)INT8权重和INT4激活值量化;2)INT4权重和INT8激活值量化;3)INT4权重和INT4激活值量化。 2019年华为发表的研究论文【5】提出线性量化任务可以定义成一个权重和激活值的最小均方误差(MMSE)...
BF16格式已在DALL·E 2等大型网络训练中得到应用,不过还需要与更高精度的FP32结合,并且在两者之间来回转换。 这是因为神经网络训练中只有一部分计算不会因BF16而降低精度。 最新解决办法开发了一个扩展的格式BF16-N,将几个BF16数字组合起来表示一个数,可以在不显著牺牲精度的情况下更有效进行FMA计算 ...
BF16 格式已在DALL·E 2等大型网络训练中得到应用,不过还需要与更高精度的 FP32 结合,并且在两者之间来回转换。 这是因为神经网络训练中只有一部分计算不会因 BF16 而降低精度。 最新解决办法开发了一个扩展的格式 BF16-N,将几个 BF16 数字组合起来表示一个数,可以在不显著牺牲精度的情况下更有效进行 FMA ...
现在人们已经证明,FP32训练的参数可以改成8位/比特整数(INT8)做推理,没有显著精度损失,甚至训练时候采用INT8也可以。Xilinx 公司实验中发现INT8可以在一个批处理大小的推理中实现性能无损,不用重新训练。 另外,DNN对噪声也具有鲁棒性。在权重或输入上添加噪声,有时候可以获得更好的性能。随机噪声充当正则化项,可以...
NVIDIA中国区工程及解决方案总监赖俊杰: 其实在各代的GPU都能发现类似的特点,比如FP16的性能是FP32的两倍,INT8是FP32的四倍等,我觉得这是硬件上比较正常的一个比例。 回答相关问答L2压缩是为inference设计的吗?还是training也能用? 2020-06-12 12:57:09 NVIDIA中国区工程及解决方案总监赖俊杰: L2压缩不是针对...