这里我们做过相应的实验,INT8 的 FMHA 在精度上比 FP8 有很大的下降。所以,INT8 由于精度问题用不了,而 FP8 的精度更鲁棒。同时,也因为 FP8 在绝对值相对较小的情况下,打点比 INT8 的数据分布更密集。但当绝对值很大时,对于离群点部分,INT8 不区分离群点和非离群点的打点密集程度,而 FP8 在离群...
模型推理速度对比 本文将yolov8n.pt模型分别导出ONNX、OpenVINO-FP32、OpenVINO-int8、TensorRT这4种格式,加上原生pytorch格式的yolov8n.pt模型,共5种格式模型。分别在CPU与GPU上进行了推理测试,测试结果如下表: 为了更直观的进行推理结果展示,我们直接将表格结果显示为图标形式,绘图代码如下: importmatplotlib.pyplot...
美团提出LiDAR-PTQ | CenterPoint做到int8量化后几乎无损,速度提升2倍,稀疏卷积也适用 1 Introduction 基于LiDAR的3D检测在自动驾驶和机器人领域有着广泛的应用。快速准确检测周围环境中的物体非常重要,这既对性能提出了高要求,也对延迟有严格的标准。目前,主流的基于网格的3D检测器将不规则的点云转换为有序的网格(...
导入英特尔®深度学习加速技术百度飞桨 INT8方案提升深度学习推理速度 (此内容为转载)
detail | 详细描述 | 詳細な説明 loop_count = 64 num_threads = 8 powersave = 0 gpu_device = -1 cooling_down = 0 squeezenet min = 20.73 max = 142.01 avg = 47.55 squeezenet_int8 min = 30.28 max = 114.34 avg = 48.05 mobilenet min = 28.43 max = 100.72 ...
昇腾920的Cube Unit采用3D立体计算架构,每个单元包含16x16的脉动阵列(Systolic Array),支持FP16/INT8混合精度计算。与昇腾910相比,新架构引入动态稀疏计算技术,通过硬件层对神经网络中的冗余连接进行剪枝,在保持模型精度的前提下,推理性能提升200%。此外,Cube Unit支持BF16浮点运算,特别优化了Transformer模型的训练效率,...
INT8指的是8位整数。整数运算比浮点数运算在硬件上通常更快、更节能。想象一下,用整数来近似表示那些浮点数,就像用整数“桶”来装水,虽然可能不是刚好装满,但足够用了。对于很多经过充分训练的模型来说,用8位整数进行推理,对最终结果的影响非常小,但速度和效率却可以提升好几倍。这就像把原来需要精细打磨的零件...
但是加载 KV-cache 的模块可以通过 FP8 量化来节省显存。KV-cache 有 INT8 KV-cache,也有 FP8 KV-cache。相比 INT8,FP8 的精度更鲁棒,在 Hopper 硬件架构下,FP8 KV-cache 转出浮点的速度比 INT8 快。所以,FP8 KV-cache 的 MMHA 速度比 INT8 KV-cache 的 MMHA 要快。
@arnaudbrejeon@pH5@maxint@baryluk 大佬们来看看呢
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