FP64,是64位浮点数,由1位符号位,11位指数位和52位小数位组成。 FP32、FP16、FP8、FP4都是类似组成,只是指数位和小数位不一样。 但是FP8和FP4不是IEEE的标准格式。 FP8是2022年9月由多家芯片厂商定义的,论文地址:https://arxiv.org/abs/2209.05433 FP4是2023年10月由某学术机构定义,论文地址:https://arx...
FP64的精度比FP32更高,但计算速度相对较慢,内存占用也更大。在深度学习中,FP64通常用于需要极高精度的计算任务,如金融建模等。 总的来说,INT8、FP16、FP32、FP64是深度学习和高性能计算中常用的数值表示方式,它们具有不同的精度和计算特性,可以根据具体的应用场景选择合适的表示方式。 景宏系列高性能智算模块及...
然而,INT8模型的推理速度与FP16相当,但检测效果略差,部分目标可能无法被准确检测。 量化效果对比 量化类型模型大小 (ONNX)推理速度 (ms/图片)检测效果 FP32 7.1MB 4.9 高 FP16 3.6MB 2.3 高 INT8 4MB 约等于FP16 中等 实际应用建议 选择合适的量化类型:根据具体的应用场景和需求选择合适的量化类型。对于需要...
FP32、FP16 和INT8 当涉及到深度学习和计算任务时,FP32、FP16、INT8 和INT4 是常用的数据类型,用于表示不同的数值精度和存储需求。 1. FP32 单精度浮点数:提供了较高的精度和动态范围,适用于大多数科学计算和通用计算任务。 位数说明(32 bits) 符号位(sign):1 bit 指数位(exponent):8 bits 尾数位(...
INT4和INT8量化适用于对精度要求不高但资源受限的场景;FP16在提高计算速度和减少内存占用方面具有优势;FP32则适用于需要高精度计算的场景。了解并选择合适的量化技术,可以更高效地利用硬件资源,提升模型性能。百度智能云一念智能创作平台提供了丰富的工具和资源,帮助开发者更好地实施量化策略,实现模型性能的优化。
FP32(32位浮点数):标准的浮点数表示,精度高,但计算和存储资源消耗大。 FP16(16位浮点数):通过减少浮点数位数,减小模型大小和提高计算速度,同时保持较高的精度。 INT8(8位整数):将浮点数转换为8位整数,显著减小模型大小和计算复杂度,适用于许多实际应用。 INT4(4位整数):进一步减少位数,适用于对精度要求不高...
具体请看【yolov5】onnx的INT8量化engine-CSDN博客 终于把代码给改对了,最后拿到的模型大小只有4MB。 但是int8的推理速度和FP16的差不多。 Int8目标检测的效果也要差上一些,从图中可以看到有些鸡没有被检测到,可见改用int8存储后的模型精度要差上一些。
对比可以发现相比FP32大小的engine文件,FP16的engine文件比FP32的engine大小减少一半左右,整个文件只有17MB大小左右。 推理执行的命令跟FP32的相同,直接运行,显示结果如下: 对比发现FP32跟FP16版本相比,速度提升了但是精度几乎不受影响! INT8量化与推理TensorRT演示 ...
FP8:相比于传统的32位浮点数(FP32)或16位浮点数(FP16),FP8的数据量非常小,能显著减少内存消耗。同时,它能在进一步降低计算需求的同时,保持足够的精度,适合对精度要求不是特别高的应用。 INT8:INT8类型也显著减少了内存占用,并且由于整数计算的特性,通常能带来计算效率的提升。在处理大规模数据集时,使用INT8可以...