的精度,所以说英伟达呢,就针对A100独立设计出FP32的这种位宽,在最后呢,就是对AI芯片设计的一些个人的思考,首先呢,我们需要考虑到低的位宽会不会对我们的网络模型进行影响,因为呢,不同的网络,不同的数据及不同的任务,不同的位宽可能还是有差异的,我举个具体的例子,就是在分类的时候,其实位宽八的训练也好,BF16...
FP32、FP16 和 INT8是常用的数据类型，用于表示不同的数值精度和存储需求。
代码首先对CUDA_ARCH进行了判断,只有sm80及以上才会支持BF16;然后使用0x4B000000作为FP32的Magic Number,这个数值的选取逻辑,和在FP16中的分析是一致的,请参考:DefTruth:[大模型推理][WINT8/4](00) 通俗易懂讲解-快速反量化算法,因为FP32的尾数是23位,所以这里使用0x4B000000: 0x4B000000 -> 0b 0 10010...
FP32 是单精度浮点数,用8bit 表示指数,23bit 表示小数;FP16半精度浮点数,用5bit 表示指数,10bit 表示小数;BF16是对FP32单精度浮点数截断数据,即用8bit 表示指数,7bit 表示小数。TF32 是一种截短的 Float32 数据格式,将 FP32 中 23 个尾数位截短为 10 bits,而指数位仍为 8 bits,总长度为 19 (=1...
1、架构升级实现算力飞跃。邃思2.0进行了大规模的架构升级,新一代全自研的GCU-CARA全域计算架构,针对AI计算的特性进行深度优化,夯实了支持通用异构计算的基础;支持全面的计算精度,涵盖从FP32、TF32、FP16、BF16到INT8,并成为中国首款支持单精度张量TF32数据精度的AI芯片。
FP32 是单精度浮点数,用8bit 表示指数,23bit 表示小数;FP16半精度浮点数,用5bit 表示指数,10bit 表示小数;BF16是对FP32单精度浮点数截断数据,即用8bit 表示指数,7bit 表示小数。TF32 是一种截短的 Float32 数据格式,将 FP32 中 23 个尾数位截短为 10 bits,而指数位仍为 8 bits,总长度为 19 (=...
所谓模型量化,其实就是将模型参数的精度从较高位宽(如FP16、FP32、BF16,一般是浮点运算)转换为较低位宽(如Int8、Int4,一般是整数运算),从而降低模型存储大小及显存占用、提升推理性能。 三、量化分类 模型量化可从以下几方面分类: (1) 根据量化时机
上图展示了从 FP16 矩阵乘变成 FP8 矩阵乘的过程:绿色代表 FP16 精度,黄色代表 FP8 精度,蓝色是 FP32 精度,灰色代表融合的过程。 我们刚开始拿到的是 FP16 的矩阵乘,针对这个矩阵乘的 Input 和 Weight 插入 QDQ 节点。对于 Output,如果使用 FP8 的 kvcache,也需要在 QKV GEMM 后面插入 QDQ 节点。如果不...
性能方面，BR100系列GPU同样是逆天，FP32浮点性能256TFLOPS，FP32+性能512TFLOPS，BF16性能1024TFLOPS，INT8标准下更是高达2048TOPS。BR100系列号称全球首款P级性能GPU，也就是千万亿次，INT8下最高是2000万亿次性能，他们还对比了友商的GPU性能，BR100的FP32性能最高达到了国际某大厂的13.1倍，其他性能也达到了3...
与FP32混合使用的场景 选型建议 根据需求选择:根据具体的应用场景和精度要求选择合适的量化选型。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...