对 Tensor Core 硬件来说,相比于 FP32/FP16 作为输入,FP8 在数据传输上具有优势。另外,GEMM 运算可直接使用 8 比特,相对于 16 比特的 TF32 或者 FP16 更快,且支持更高累加精度以保证精度。 在Perf 内容之前,需重申在做 PTQ 量化时需对哪些 OP 进行量化。以经典的 Transform 结构为例,量化主要围绕红色、...
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,为...
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FMH...
1、背景介绍 随着模型量化技术的愈发成熟,int8量化模型部署已经广泛应用在AI各个领域,如图像识别、自然语言处理、语音识别等。量化推理可以在保持模型精度的同时,大幅减少模型大小和计算复杂度,从而提高模型推理速度。 NVIDIA显卡Int8 TensorCore的算力可以达到Float16 TensorCore算力的2倍(如下图)。为了充分利用硬件算力...
对 Tensor Core 硬件来说,相比于 FP32/FP16 作为输入,FP8 在数据传输上具有优势。另外,GEMM 运算可直接使用 8 比特,相对于 16 比特的 TF32 或者 FP16 更快,且支持更高累加精度以保证精度。 打开网易新闻 查看精彩图片 在Perf 内容之前,需重申在做 PTQ 量化时需对哪些 OP 进行量化。以经典的 Transform ...
https://www.youtube.com/watch?v=BgGe_erJB1A搬运自油管@GPU-Mode,自制封面字幕。 本集主要介绍了在图灵架构GPU上用INT8 tensorcore的矩阵乘法, 视频播放量 25、弹幕量 0、点赞数 1、投硬币枚数 0、收藏人数 2、转发人数 0, 视频作者 那年拾八, 作者简介 来B站就做一件事
// setAllTensorScales函数在官方TensorRT开源代码里有samplesCommon::setAllTensorScales(network,127.0f,127.0f);// samplesCommon::enableDLA(builder, gArgs.useDLACore);ICudaEngine* engine = builder->buildCudaEngine(*network);assert(engine);if(calibrator) {deletecalibrator;...
INT8量化就是将基于浮点的模型转换成低精度的INT8数值进行计算,以加快推理速度。 为什么INT8量化会快呢? (1)对于计算能力大于等于SM_61的显卡,如Tesla P4/P40 GPU,NVIDIA提供了新的INT8点乘运算的指令支持-DP4A。该计算过程可以获得理论上最大4倍的性能提升。(2)Volta架构中引入了Tensor Core也能加速INT8运算...
1、MachineIntelligenceOf Damo基于TensorCore的CNNINT8定点训练加速李英晗赵康顾震宇张迎亚潘攀阿里巴巴达摩院一机器智能技术MD#page#1.工作背景与目的Contents2.CNNINT8训练量化与反量化目录Tensor Core INT8 Implicit GEMM卷积实现方法4.实验结果#page#工作背景与目的#page#工作背景与目的湖山到影阳中8LNI面示当59...
在进行实验时，还需注意一些最佳实践，如选择32的倍数的输出通道以充分利用TensorCore或IMMA进行INT8运算，并确保高输出通道（通常大于128）有助于更好地利用稀疏内核。在实验过程中，我们还观察到了其他最佳实践，例如批量大小和输入分辨率对加速的影响。通过基于INT8的稀疏训练工作流和TensorRT部署策略，可以...