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...
Post-Training Quantization,VPTQ 采用了后训练量化 (Post-Training Quantization),也就是与 Quantization-Aware-Training (QAT) 不同, VPTQ 是一种轻量、快速的量化方式。PTQ 不需要对模型做 backpropgation (尽管在论文里面,为了和其他采用了 finetune 的方法相比,我们也 finetune 了特别少的参数)。为什么? LLM...
量化技术Post-Training Quantization for Re-parameterization via Coarse & Fine Weight Splitting解读 摘要 尽管神经网络在各类应用中取得了显著进展,但它们需要大量的计算和内存资源。网络量化是一种强大的神经网络压缩技术,能够实现更高效、可扩展的人工智能部署。最近,重参数化作为一种有前景的技术崭露头角,它可以在...
一,post-training quantization的工作原理 在底层,通过将参数(即神经网络权重)的精度从训练时的32位浮点表示降低到更小、更高效的8位整数表示来运行优化(也称为量化)。 post-training量化指南:https://www.tensorflow.org/performance/post_training_quantization这些优化将确保将最终模型中精度降低的操作... 查看原文 ...
1、quantization: quantization-aware-training(QAT), High-Bit(>2b)(DoReFa/Quantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference)、Low-Bit(≤2b)/Ternary and Binary(TWN/BNN/XNOR-Net); post-training-quantization(PTQ), 8-bit(tensorrt); 2、 pruning: normal、reg...
const int weight_data_size_output = ((ncnn::Convolution*)layer)->weight_data_size / ((ncnn::Convolution*)layer)->num_output; std::vector<float> scales; // int8 winograd F43 needs weight data to use 6bit quantization bool quant_6bit = false; int kernel_w = ((ncnn::Convolution*...
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...
Quantization plays an important role in the energy-efficient deployment of deep neural networks on resource-limited devices. Post-training quantization is highly desirable since it does not require retraining or access to the full training dataset. The well-established uniform scheme for post-training ...
In this work, we propose two distinct AI models using Post-Training Quantization; Quantized Autoencoder float16 (QAE-float16) and Quantized Autoencoder uint8 (QAE-uint8). QAE models are derived using Autoencoder models, which work on the assumption of generating high Reconstruction Error (RE...