ms-WMI-int8Max 属性 项目 2024/02/13 3 个参与者 反馈 本文内容 实现形式 Windows Server 2003 Windows Server 2003 R2 Windows Server 2008 显示另外 2 个 WMI 64 位整数参数对象的最大值。 展开表 条目值 CN ms-WMI-int8Max Ldap-Display-Name msWMI-Int8Max 大小 8 字节 更新权限 组...
ACS-Max-Peak-Bandwidth ACS-Max-Peak-Bandwidth-Per-Flow ACS-Max-Size-of-RSVP-Account-File ACS-Max-Size-of-RSVP-Log-File ACS-max-Token-Bucket-Per-Flow ACS-Max-Token-Rate-Per-Flow ACS-Minimum-Delay-Variation ACS-Minimum-Latency ACS-Minimum-Policed-Size ACS-Non-Reserved-Max-SDU-Size ACS-Non...
ACS-Max-Aggregate-Peak-Rate-per-User ACS-Max-Duration-Per-Flow ACS-Maximum-SDU-Size ACS-max-no-of-account-files ACS-max-no-of-log-files ACS-Max-Peak-Bandwidth ACS-Max-Peak-Bandwidth-per-Flow ACS-Max-Size-of-RSVP-Account-File ACS-max-size-of-RSVP-Log-File ACS-Max-Token-Bucket-per-F...
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FMHA,...
你看值的分布,由于正负分布很不均匀,如果按照对称最大值映射(原意是为了尽可能多地保留原信息)的话,那么+max那边有一块区域就浪费了,也就是说scale到int8后,int8的动态范围就更小了,举个极限的例子就是量化后原本int8的动态范围只剩1bit了(就是正的样本没有,负的全部扎堆在一个很小的值附近),就是上面说...
均分量化即Uniform quantization分两步:1、选择要量化的数值(浮点)的范围并截断,截断即大于数值范围的就让其为数值范围的最大值,反正就变成数值范围的最小值,min(range_min, max(x, range_max)); 2、将截断后的数值映射到整数上,这一步有round的操作。如图所示: 描述在代码和论文中常见的称呼: Quantize:将...
称这种映射关系为不饱和的(No saturation ),对称的。这种做法不是将 ±|max| 映射为 ±127,而是存在一个 阈值 |T| ,将±|T| 映射为±127,显然这里 |T|<|max|。超出 阈值 ±|T| 外的直接映射为阈值 ±1 CNN INT8量化 深度学习 计算机视觉
量化问题的核心在于理解为何使用量化，以及为何不直接训练低精度模型。量化方法有多种，如NVIDIA的直接量化方案和谷歌的需要retrain的方案。NVIDIA的方案虽然简单，但其量化校准部分需要的参数导出受限。理解这些原理后，我们会分析量化过程，如max-max映射和饱和截取，以及如何通过模型来最小化精度损失。NVIDIA...
称这种映射关系为不饱和的(No saturation ),对称的。这种做法不是将 ±|max| 映射为 ±127,而是存在一个 阈值 |T| ,将±|T| 映射为±127,显然这里 |T|<|max|。超出 阈值 ±|T| 外的直接映射为阈值 ±1 CNN INT8量化 深度学习 计算机视觉
mobilenet_int8 min = 84.55 max = 85.94 avg = 85.42 mobilenet_v2 min = 24.00 max = 25.39 avg = 24.58 mobilenet_v3 min = 20.43 max = 21.37 avg = 20.76 shufflenet min = 15.03 max = 16.45 avg = 15.81 shufflenet_v2 min = 12.75 max = 13.37 avg = 13.08 ...