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,...
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),就是上面说到的满屏马赛克～这种情况下。。。
1000)# 示例权重参数# 进行小批量采样,估计权重参数的分布范围sample_size=100weight_sample=model_weights[np.random.choice(model_weights.shape[0],sample_size,replace=False)]# 计算权重参数的最小值和最大值weight_min=np.min(weight_sample)weight_max=np.max(weight_sample)# ...
1000)# 示例权重参数# 进行小批量采样,估计权重参数的分布范围sample_size=100weight_sample=model_weights[np.random.choice(model_weights.shape[0],sample_size,replace=False)]# 计算权重参数的最小值和最大值weight_min=np.min(weight_sample)weight_max=np.max(weight_sample)# ...
ACS-Max-No-of-Log-Files Ancho de banda máximo de ACS-Max-Peak 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 Variación de retraso mínimo de ACS ACS-Minimum-Latency ACS-Minim...
因为 FMHA 是一个融合的 kernel,由两个 batch GEMM 和中间的 softmax 组成。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...
因为 FMHA 是一个融合的 kernel,由两个 batch GEMM 和中间的 softmax 组成。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,...
46self.pool3 = nn.MaxPool2d(2)4748self.fc1 = nn.Linear(64, 10)4950defforward(self, x):51x =self.conv1(x)52x =self.bn1(x)53x = self.relu1(x)#<== Module, not Function!54x =self.pool1(x)5556x =self.conv2(x)57x =self.bn2(x)58x = self.relu2(x)#<== Module, not...
builder->setMaxBatchSize(1); builder->setFp16Mode(false); // 使用INT8而非FP16 builder->setInt8Mode(true); builder->setInt8Calibrator(myCalibrator.get()); // 自定义校准器,用于收集量化数据 // 构建引擎... engine = builder->buildCudaEngine(*network); 注意:myCalibrator是一个自定义的校准...
("不同int类型的取值范围:")//("int:", , "~", ) 报错,没有fmt.Println("int8:",math.MinInt8,"~",math.MaxInt8)fmt.Println("int16:",math.MinInt16,"~",math.MaxInt16)fmt.Println("int32:",math.MinInt32,"~",math.MaxInt32)fmt.Println("int64:",math.MinInt64,"~",math.Max...