Mixed Precision(MP): FP16用来存储和数值运算;权重、激活、梯度都是用的是FP16,其中主备份权重是FP32的。在一些任务中使用了Loss-scaling的技术。运算过程中使用Tensor Cores将累加过程(卷积层、全连接层、矩阵相乘)转为FP32来计算。 4.1 分类 分类任务上选择了AlexNet、Vgg-D、GoogLeNet、Inceptionv2、Inceptionv3...
可以看到,如果使用Mixed Precision方法,在训练Multibox SSD的时候可能会由于下溢出导致模型不收敛,但是当使用了Loss Scale技术以后,就可以正常收敛,达到与Baseline相同的结果。 5. 总结 Mixed Precision混合精度是处于一个非常简单的想法,使用低精度的表示可以节约显存、内存同时增加处理器的吞吐量。虽然有以上的种种好处,...
但有个问题就是:高bit的量化能保证高精度但内存占用和计算量也更大,低bit的量化精度更低但内存占用和计算量更小,所以固定bit下的量化始终无法在Accuracy和 (FLOPs & Parameters)之间达到一个非常细粒度的trade-off,所以就需要混合精度量化(Mixed-Precision Quantization, MPQ)来对模型实现进一步的高效压缩。
MIXED PRECISION TRAINING 原文链接:https://arxiv.org/abs/1710.03740 发表:ICLR2017 code:https://github.com/baidu-research/DeepBench 编辑:Daniel 本文采用混合精度计算方式,即将原始32位weight拷贝一个副本,将其转换为16位精度,在训练过程中将weight,activations和gradient以半精度FP16进行计算,然后使用16位的训练...
前言Mixed Precision Training 是发表在ICLR2018上的文章,截止到写本片文章为止的引用量为190; 相关的参考资料如下: [paper] INTRODUCTION TO MIXED PRECISION TRAINING from NIVIDA [pdf] 论文笔记 [url] 文章目录 前言 文章内容 1. What is Mixed Precision Traini... 查看原文 混合样本数据增强(Mixed Sample ...
NVIDIA Apex Mixed Precision Training 白皮书说明书 Michael Carilli and Michael Ruberry, 3/20/2019AUTOMATIC MIXED PRECISION IN PYTORCH
:https://github.com/gaohuang/MSDNet 本文由香奈儿大学的几位教授撰写,获得ICLR2018最佳论文。文章基于CNN,提出一种图像分类方法:在现实中对图像分类难度不一,采用一个固定的框架对图片进行分类时有时不够灵活,比如使用复杂网络对简单图片分类比较浪费资源,而使用简单网络对复杂图片进行分类效果又不够好。文章提出下图...
Train With Mixed Precision Customer should obtain the latest relevant information before placing orders and should verify that such information is current and complete. NVIDIA products are sold subject to the NVIDIA standard terms and conditions of sale supplied at the time of order acknowledgement, ...
As introduced in Appendix A.1, pretrained models are used to initiate the BSQ training. The pretrained model are provided in the\checkpoints\cifar10\folder, where the checkpoint inresnet-20\is the full-precision pretrained model and the checkpoint inresnet-20-8\is the 8-bit quantized model...
(Section 3.2), we define our reward function R to be only related to the accuracy: R = λ× (accquant − accorigin), (6) where accorigin is the top-1 classification accuracy of the full- precision model on the training set, accquant is the accuracy of ...