所以对于int8推理,ncnn框架使用了一种折中办法:只量化卷积核weight并使用int8计算,偏置bias仍然使用float32计算。 ncnn int8推理模式 假设网络中某个卷积层有K个卷积核,那么对于该层卷积会有2个量化参数: bottom_scale 是一个数值(记为s_b),负责将该卷积层输入的bottom_blob从fp32量化到int8: \text{bottom_b...
https//github.com/Tencent/ncnn/wiki/quantized-int8-inference wiki中:为了支持int8模型在移动设备上的部署,我们提供了通用的训练后量化工具,可以将float32模型转换为int8模型。 也就是说,在进行量化前,我们需要yolov4-tiny.bin和yolov4-tiny.param这两个权重文件,因为想快速测试int8版本的性能,这里就不把yolov...
后来准备写yolov5+ncnn+int8量化的教程,却在yolov5的量化上遇到了麻烦,一方面是量化后速度更慢了,另一方面是精度下降严重,出现满屏都是检测框的现象,后来经过很多尝试,最终都以失败告终。 再后来,还是决定换其他方式对yolov5进行量化,一是即使最小的yolov5s模型量化后能提速,依旧满足不了我对速度的需求,二是对于...
通过NCNN的INT8量化,我们可以将模型大小减少到原来的四分之一,同时推理速度提升约2倍,而精度损失控制在可接受范围内。 六、结论 NCNN的INT8量化功能为深度学习模型的移动端和嵌入式端部署提供了强有力的支持。通过简单的步骤和有效的工具,开发者可以轻松地实现模型的量化与优化,提升应用的性能和用户体验。随着技术...
NCNN的INT8量化原理主要是将FP32的权重和激活值映射到INT8的数值范围内。具体来说,它会根据校准数据的统计信息(如最大值、最小值、均值等)确定量化参数(如量化比例和偏移量),然后将FP32的数值按比例映射到INT8的[-128, 127]范围内。 为了减少量化误差,NCNN在量化过程中采用了多种优化策略,如截断、饱和、舍...
https//github.com/Tencent/ncnn/wiki/quantized-int8-inference wiki中:为了支持int8模型在移动设备上的部署,我们提供了通用的训练后量化工具,可以将float32模型转换为int8模型。 也就是说,在进行量化前,我们需要yolov4-tiny.bin和yolov4-tiny.param这两个权重文件,因为想快速测试int8版本的性能,这里就不把yolo...
INT8 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INT...
ncnn int8量化推理新特性：01 conv/convdw/fc 量化推理支持附带任意激活层；02 int8特征数据自动转换为elempack=8内存布局，提高访存效率；03 实现全部 pack1/pack1to4/pack4/pack8to4等的int8 sgemm kernel优化；04 实现int8 winograd-f43的kernel优化；05 运行时检测armv8.2 dot指令支持，并调用优化的...
resnet50 int8量化模型 ncnn int8量化,【引言】刚开始准备写yolov5+ncnn+int8量化的教程,却在yolov5的量化上遇到了麻烦,一方面是量化后速度更慢了,另一方面是精度下降严重,出现满屏都是检测框的现象,后来经过很多尝试,最终都以失败告终。再后来,还是决定换其他方式
ncnn是腾讯开源为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架。 仰赖ncnn社区开发者的贡献,ncnn在2019年年初便已实现int8模型量化和推理。但因后来失去社区开发者的持续投入,ncnn的int8量化推理效率迟迟没有加速。 ncnn github issue区大家关于int8量化后速度的质疑: