为了使用TensorRT的INT8推理,我们需要编写一个自己的calibrator类,然后通过builder->setInt8Calibrator(calibrator)告诉builder使用这个calibrator来做数据标定,从而减小量化误差。 至于builder具体是怎么去做标定的,builder类实现了以下功能: builder首先调用calibrator类的getBatchSize()来获取input batch的大小 然后builder不断...
INT8量化即将浮点数(通常是FP32)的权重和激活值映射到8位整数(INT8)的过程。这一过程不仅减少了模型占用的存储空间,还因为整数运算的高效性而提升了推理速度。INT8量化的关键在于找到合适的量化参数(如scale和zero_point),以最小化量化带来的精度损失。 NCNN中INT8量化的优势 低延迟与高效能:INT8运算比FP32运算...
精度的多样性:NVIDIA张量核心支持包括INT8在内的多种精度。这种多样性,结合性能能力,使NVIDIA赢得了MLPerf行业广泛基准测试中的推理类别,凸显了它们在高性能计算(HPC)和AI应用中的先进能力。 具体性能指标:就具体性能指标而言,NVIDIA Jetson Orin NX系列16GB版本提供高达100(稀疏)INT8 TOPs和50(密集)INT8 TOP...
一、INT8量化原理 INT8量化是一种将模型权重和激活值从浮点数(如FP32)转换为8位整数的过程,旨在减少模型大小和提高推理速度。TensorRT等推理引擎支持INT8量化,通过线性映射等方式将FP32值映射到INT8范围内,并在推理过程中使用这些量化的值进行计算。 二、环境配置 在进行YOLOv8模型的INT8量化与推理之前,需要确保您...
在模型推理时,对每一层输入的fp32激活值,动态进行进行量化为int8: 在每一层对量化后的int8权重和int8激活值进行计算。 在每一层输出时将结果反量化为fp32。 将fp32激活值传入到下一层。 流程示意如下: 这种方式有明显缺陷: 每一次推理每一层都要对输入统计量化参数,比较耗时; ...
此外,CUDA单个线程最大支持128bits访问,为了更好地数据访存效率,INT8推理中,需要Gemm的ldm是16对齐的。 基于上述两点因素的考虑,将CUDA INT8推理的内存布局统一设计为NHWC16,既可以抹平Gemm输出与卷积层输出数据格式的差异,也可以满足数据对齐而获取到更好地性能。
但是 INT8 很多的计算没有参考最新 Hopper 的架构。所以,软件优先级的问题也导致 FP8 矩阵乘的运算比 INT8 要快。当后续软件层面也会优化 INT8,这个 Gap 将不存在。 除了矩阵乘,Attention 部分也可以借助 FP8 做运算。主要有两个: Fused Multi-Head Attention:做 Context phase 时,Attention 计算中的 batch ...
以作者训练自定义YOLOv8模型为例,导出DM检测模型大小为,对比导出FP32版本与INT8版本模型大小,相关对比信息如下: 使用FP32版本实现DM码检测,运行截图如下: 使用INT8版本实现DM码检测,运行截图如下: ONNXRUNTIME更多演示 YOLOv8 对象检测 C++ YOLOv8实例分割模型 C++ 推理: ...
INT 8 量化将模型权重和激活函数的精度降低到 8 位,从而将模型占用空间减少近 4 倍,降低推理所需的吞吐量,并显著提高推理速度,量化过程在实际推理之前离线完成。通过 OpenVINO™ 实现模型的量化过程不需要源深度学习框架中的训练数据集或训练代码。 为了让大家更好的复现 RT-DETR 模型 INT8 量化流程,我们提供了...
builder->platformHasFastFp16() builder->platformHasFastInt8() 2. INT8量化算法 (1)什么是INT8量化? 将基于浮点的模型转换成低精度的int8(char or uchar)数值进行运算,以加快推理速度。 主要是针对的矩阵相乘和卷积操作 (2)为什么INT8量化会快?