“边缘计算”,现代边缘AI芯片通过张量核心(Tensor Core) 和INT8量化压缩,将ResNet-50这类模型的推理速度提升了50倍以上。 足以部署在这类乌克兰使用的改装无人机(如DJI Matrice 300)搭载 NVIDIA Jetson AGX Orin(尺寸仅100×87mm,功耗15W)上。 这个技术的核心,就是算法瘦身技术,乌军将YOLOv8x(原始大小89MB)压缩至 YOLO-Nano(仅3.7MB)...
由于 softmax 是累加的过程,所以必须用高精度 FP32 处理。但对于 batch GEMM,可以直接借助 FP8 的 Tensor Core 计算,最终输出是一个 FP8 的输出。这样输出的原因是 FMHA kernel 后,紧跟着一个 FP8 的矩阵乘 project GEMM,可以直接接收 FP8 的输出,所以直接输出一个 FP8 即可,减少了一次量化。 对于FMH...
● 32 的倍数的输出通道很适合利用 TensorCore 或 IMMA for INT8。有关详细信息,请参阅深度学习性能指南。● 由于工作量大,高输出通道(通常 >128)有助于更好地利用稀疏内核。 结论 在这篇文章中,我们证明了通过基于 INT8 的稀疏训练工作流和 TensorRT 部署策略,可以在对准确性影响最小的情况下显著减少延迟。
对 Tensor Core 硬件来说,相比于 FP32/FP16 作为输入,FP8 在数据传输上具有优势。另外,GEMM 运算可直接使用 8 比特,相对于 16 比特的 TF32 或者 FP16 更快,且支持更高累加精度以保证精度。 在Perf 内容之前,需重申在做 PTQ 量化时需对哪些 OP 进行量化。以经典的 Transform 结构为例,量化主要围绕红色、...
从原始体系结构性能的角度来看，如果A100和V100都以相同的时钟速度运行，那么与V100 SM相比，单个A100 SM可提供2倍的FP16 Tensor Core性能，与标准V100（和A100）FP32 FFMA操作相比可提供16倍的性能。图灵体系结构通过添加INT8、INT4和二进制支持，扩展了张量核心，以处理更多的推理用例。在图灵上，与FP32相比，这些...
在现代GPU和加速器上,如NVIDIA的Tensor Core等技术,会对FP16和混合精度运算进行专门优化。这使得FP16的实际性能可能远超过按照数据宽度简单换算的结果。在这些特定架构下,FP16的算力可能达到FP32的两倍以上,而FP32与INT8的相对关系仍保持在1:4左右的基本比例上,除非有专门的优化实现更高的INT8吞吐量。 三、硬件支...
对 Tensor Core 硬件来说,相比于 FP32/FP16 作为输入,FP8 在数据传输上具有优势。另外,GEMM 运算可直接使用 8 比特,相对于 16 比特的 TF32 或者 FP16 更快,且支持更高累加精度以保证精度。 打开网易新闻 查看精彩图片 在Perf 内容之前,需重申在做 PTQ 量化时需对哪些 OP 进行量化。以经典的 Transform ...
对 Tensor Core 硬件来说,相比于 FP32/FP16 作为输入,FP8 在数据传输上具有优势。另外,GEMM 运算可直接使用 8 比特,相对于 16 比特的 TF32 或者 FP16 更快,且支持更高累加精度以保证精度。 在Perf 内容之前,需重申在做 PTQ 量化时需对哪些 OP 进行量化。以经典的 Transform 结构为例,量化主要围绕红色、...
对 Tensor Core 硬件来说,相比于 FP32/FP16 作为输入,FP8 在数据传输上具有优势。另外,GEMM 运算可直接使用 8 比特,相对于 16 比特的 TF32 或者 FP16 更快,且支持更高累加精度以保证精度。 打开网易新闻 查看精彩图片 在Perf 内容之前,需重申在做 PTQ 量化时需对哪些 OP 进行量化。以经典的 Transform ...
例如:NVIDIA GPU中使用Tensor Core加速FP16矩阵运算; FP32(单精度):32-bit,通用计算标准,平衡精度和速度,适合传统科学计算和图形渲染; FP64(双精度):64-bit,超高精度,用于金融建模、气候模拟等对误差敏感的场景(但消费级GPU通常阉割FP64性能); BF16/BFloat16:16-bit,保留与FP32相同的指数范围,牺牲尾数精度,...