Post-training quantization(PTQ) 工作流理解 目前神经网络在许多前沿领域的应用取得了较大进展,但经常会带来很高的计算成本,对内存带宽和算力要求高。另外降低神经网络的功率和时延在现代网络集成到边缘设备时也极其关键,在这些场景中模型推理具有严格的功率和计算要求。神经网络量化是解决上述问题有效方法之一,但是模型量化...
个人看法:DFQ较早就提出Data-free与PTQ(Post-training Quantization)相结合的思想(主要针对8比特的权重和激活值量化),是该领域早期较为经典的论文方法,也被经常用来比较,且是高通出品。针对贡献1,无需训练且无需校对数据,是工业界喜欢的量化方式,使用简单方便;针对贡献2,是一个性能和推理效率的平衡问题,per-layer权...
PTQ（Post Training Quantization）是模型量化过程，旨在以较低精度的参数减少模型的内存消耗和计算成本，同时保持相似的性能水平。在本文中，我们探讨PTQ中如何将量化信息集成到模型中，并进行保存。PTQ工作流程包括四个关键步骤：计算量化参数、确定阈值、保存输出阈值和包裹模拟层。在实现中，主要依赖于Imperat...
ncnn之六:ncnn量化(post-training quantization)三部曲 - ncnnoptimize,参考资料1ncnnhttps://github.com/Tencent/ncnn2NCNNConv量化详解(一)
ncnn之七:ncnn量化(post-training quantization)三部曲 - ncnn2table,修改ncnn\tools目录下的CMakeLists.txt文件add_subdirectory(caffe)add_subdirectory(mxnet)add_subdirectory(onnx)#
在代码中这里会设置out_scale=1, 也就是X经过Quantization op后的输出为int, 而非平时的Quantization那样, 输出的是近似与float X的值. 该论文的代码需要注意下面一些地方: 先对W进行进行ofwa(optimal fixed-point weight approximation) 解出初步最佳值 ...
然而在具体的实际应用中,Post-Training Quantization 是非常重要的。因为它不需要重新训练模型的参数,所以节省了非常耗费资源的调参过程;同时它也不需要访问训练数据,从而保护了数据的隐私性。在 Post-Training Quantization 的研究工作中,Uniform Quantization 是最受欢迎的方法。众多研究表明,8-bit Uniform Quantization 就...
在 Post-Training Quantization 的研究工作中,Uniform Quantization 是最受欢迎的方法。众多研究表明,8-bit Uniform Quantization 就可以保持大部分的模型精度,但是如果降到 4-bit,精度会有非常显著的损失。 此篇文章就是分析了 4-bit 精度损失的具体原因,并提出了他们的 Piecewise Linear Quantization(PWLQ)的方法来...
指南:https://www.tensorflow.org/performance/model_optimizationpost-trainingquantization的工作原理 在底层,我们...机器学习模型,这可以实现最多4倍的压缩和3倍的执行速度提升。 通过量化模型,开发人员还将获得降低功耗的额外好处。这对于将模型部署到手机之外的终端设备是非常有用的。 启用post-training ...
You may also find the NeMo Framework Post-Training Quantization (PTQ) playbook useful. It guides you through the whole deployment process using two example models: Llama 3 and Nemotron-340b. As for QAT, the entry point is the megatron_gpt_qat.py script and the corresponding pl...