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...
我们还可以进一步量化,我们可以将模型量化为int8位存储,但是由于yolov5自带的export的int8导出效果好像并不好,因此int8量化要复杂一下。 我们首先拿到onnx格式的模型,这个我们在FP32量化的时候已经拿到了,在网上搜罗了一番,勉强可以找到一个将onnx转换为int8存储的engine的代码,但是由于这个代码有点年份了,使用到的...
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,I...
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) 量化精度:INT8、INT4 (也有INT3/INT5/INT6的) 另外,实际使用场景中,还有多精度和混合精度的概念 什么是精度 假设你每秒钟赚到的钱是1块钱,那一个月的收入是1*60*60*24*30=216000,如果每秒...
FP32(32位浮点数):标准的浮点数表示,精度高,但计算和存储资源消耗大。 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...
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 TensorRT的INT量化支持要稍微复杂那么一点点,最简单的就是训练后量化。只要完成Calibrator这个接口支持,我用的TensorRT版本是8.4.0.x的,它支持以下几种Calibrator: ...
INT8、FP16、FP32、FP64是指不同的数值表示方式和精度,用于描述数字在计算机中的存储和运算方式。这些表示方式在深度学习和高性能计算中非常重要,因为它们直接影响到模型的训练速度、推理精度和内存占用等方面。 INT8:指的是8位整数表示法,它用一个字节(8位)来存储一个整数。INT8的数值范围是从-128到127。在深...
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...
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 ...
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。