INT4和INT8是两种不同的整数数据类型,它们在多个方面存在显著差异。以下是对这两种数据类型的详细比较: 数据类型存储大小有符号范围无符号范围 INT4 4个字节(32位) -2,147,483,648 至 2,147,483,647 0至 4,294,967,295 INT8 8个字节(64位) -9,223,372,036,854,775,808 至 9,223,372,036,854,...
LLM.int8() 方法的主要目的是在不降低性能的情况下降低大模型的应用门槛,使用了 LLM.int8() 的 BLOOM-176B 比 FP16 版本慢了大约 15% 到 23%,结果如下所示: 1.3 LLM.int8 量化的实践 bitsandbytes是基于 CUDA 的主要用于支持 LLM.int8() 的库。它是torch.nn.modules的子类,你可以仿照下述代码轻松地...
int4: 由于精度较低,模型的表现可能会受显著影响,尤其是在处理复杂任务或需要高精度的细节时。模型可能会丢失一些细微信息,导致答案的准确性下降。 int8: 通常能够在大多数情况下保留较接近原始模型的性能。对于许多任务,int8 量化能够提供一个较好的性能-精度折中。 总结 选择int4 还是 int8 量化需要根据具体应用...
例如,对精度要求不高的边缘计算设备可选择INT4或INT8;需要高效训练和推理的场景可考虑FP16或BF16。 评估精度损失:在进行量化前,应充分评估量化对模型精度的影响,并通过实验调整量化参数以最小化精度损失。 考虑硬件支持:不同硬件平台对量化类型的支持程度不同,选择时应考虑目标硬件平台的兼容性和性能表现。 综上所...
计算缩放因子的开销可以忽略不计，从INT8降为INT4则让能量效率增加了一倍。Bill Dally认为，结合上INT4计算、VSQ技术和其他优化方法后，新型芯片可以达到Hopper架构每瓦运算速度的10倍。还有哪些降低计算量的努力 除了英伟达之外，业界还有更多降低计算量的工作也在这次IEEE研讨会上亮相。马德里康普顿斯大学的一组研究人员...
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。
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。
int8和int4是整数数据类型的表示范围。首先,让我们来看一下int8的表示范围。int8是8位有符号整数,范围是-128到127。这意味着它可以表示从-128到127的整数值,包括这两个边界值。 接下来是int4的表示范围。然而,int4并不是一个标准的整数数据类型,通常我们使用int16、int32、int64等。但是如果我们按照命名规则...
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...
计算缩放因子的开销可以忽略不计,从INT8降为INT4则让能量效率增加了一倍。 Bill Dally认为,结合上INT4计算、VSQ技术和其他优化方法后,新型芯片可以达到Hopper架构每瓦运算速度的10倍。 还有哪些降低计算量的努力 除了英伟达之外,业界还有更多降低计算量的工作也在这次IEEE研讨会上亮相。