如下图所示的对比实验,可以看到,在模型参数量达到6.7亿时,使用vector-wise方法进行量化会使模型性能有非常大的下降,而使用LLM.int8()方法进行量化则不会造成模型性能的下降。 对OPT-175B 模型,使用lm-eval-harness在 8 位和原始模型上运行了几个常见的基准测试,结果如下: LLM.int8() 方法的主要目的是在不降...
所以,模型量化就是将训练好的深度神经网络的权值,激活值等从高精度转化成低精度的操作过程,例如将32位浮点数转化成8位整型数int8,同时我们期望转换后的模型准确率与转化前相近。 2、模型量化有什么好处? 减少内存和存储占用。量化对模型的『瘦身』效果可谓立杆见影,它所带来的好处是两方面的:其一,减少memory foot...
LLM.int8()是一种后训练量化(QAT)方法,它分析了大尺度Transformer模型的特征中离群点(outliers)对量化后精度的影响,并且提出了一种新的量化方案,可以很好的保持大模型的精度。 核心方法 LLM.int8()的核心方法有两个:vector-wise quantization和mixed-precision decomposition。 Vector-wise Quantization LLM中FFN层和...
Int8量化作为一种高效且广泛应用的模型量化技术,为深度学习模型的性能提升和效率优化提供了有力支持。通过减少内存占用、加速计算、降低功耗和提升部署灵活性,Int8量化使得深度学习模型在更多场景下得以广泛应用。未来,随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展,Int8量化技术将继续发挥重要作用,推动深度学习技术的进一步发展。
INT8量化作为一种有效的模型压缩和加速技术,通过将浮点型模型参数转换为8位整型,显著降低了模型大小并提升了计算速度。本文将详细介绍INT8量化的基本原理及其在NVIDIA TensorRT框架中的实践应用。 INT8量化的基本原理 量化定义 量化是将模型中的浮点数(如Float-32)转换为低精度格式(如INT8)的过程。量化过程通常包括...
模型量化(INT8FP8)的硬件加速实现 在深度学习的领域，模型的复杂性与计算需求不断增加，促使研究人员和工程师们寻求更高效的解决方案。模型量化作为一种减少计算量与内存消耗的技术，正越来越多地受到关注。尤其是INT8与FP8这两种量化形式，因其在性能与准确度之间取得的平衡，成为硬件加速实现的重要环节。量化的意义...
So,why int 8?有相关的人士分析过,从概率分布角度去看,int8的字符长度可以较完整的覆盖大部分的模型权重值。float 32到int8的转变,只需要一个系数乘积将原有的小数部分变为整数。int 8量化效果在许多论文上可以看到,是目前最主流的模型压缩方式。 模型共享权重 ...
校准过程是量化训练的关键环节。通过输入一组有代表性的数据样本，可以准确确定每一层激活值的动态范围。采用移动平均算法更新这些统计信息，能够提高模型对输入变化的适应性。硬件加速的实践细节 GPU和专用AI加速器为INT8计算提供了强大支持。新一代GPU架构针对整数计算进行了特别优化，理论计算吞吐量可达FP32的4倍。
当前CNN模型基本都是 float32,将其转换为 INT8 可以降低模型大小,提升速度,精度降低的也不太多。那么在实际中如何实现这个量化了?在网上找到了三种实践方法, 基于腾讯的NCNN, Tensorflow ,Nvidia 的 TensorRT,这里先介绍其中的一种。 这里主要涉及两个问题: ...
1. Int8 量化 这节课我们来学习 Int8 量化 Int8 量化是利用 int8 乘法替换 float32 乘法实现性能加速的一种方法 1.对于常规的模型有:y = kx + b,此时 x、k、b 都是 float32,对于 kx 的计算使用 float32 的乘法 2.而对于 int8 模型有:y = tofp32(toint8(k) * toint8(x)) +b,其中 int...