对于激活值(activation)的量化,TensorRT采用饱和量化方法。由于激活值的分布通常不均匀,直接使用非饱和量化可能会导致量化后的值都集中在一个很小的范围内,从而浪费INT8的表示能力。饱和量化则通过寻找一个合适的阈值(T),将-T到+T之间的激活值映射到INT8的范围内,而超出这个范围的值则被截断。 二、编写校准器类进...
TensorRT 的INT8模式只支持计算能力为6.1的GPU(Compute Capability 6.1 ),比如: GP102 (Tesla P40 and NVIDIA Titan X), GP104 (Tesla P4), and GP106 GPUs,主要根源是这些GPU支持 DP4A硬件指令。DP4A下面会稍微介绍一下。 TensorRT INT8 Inference# 首先看一下不同精度的动态范围: 实际上将FP32的精度降为...
3.激活值的分布不考虑负值么? 上面的例子发现bin的的索引从128开始取,是没有考虑激活值为负数的情况,原因是nvidia官方给的tensorrt-int8量化的例子激活函数都是relu,意味着激活值没有负值,因此可以不考虑负值,但是如果激活函数采用的不是relu,比如会产生负的激活值的tanh函数,那么在量化的时候(即确定放大倍数的时候...
这是作者第一次录制视频的PPT课件,这里公开给大家,希望能够帮助大家在深度学习模型部署的道路上越走越远,让我们设计和训练的人工智能算法能够真正的落地。一下是所有的PPT内容,由于时间问题就直接截图给大家:
per_channel_group_wise:按照每个channel的方式,在per_channel的基础上产生一个scale,再增加了group_wise, 即每个channel内部再进行一次group的scale和zero,相当于更细粒度的量化. TensorRT-LLM中的量化的gemm实现 以下是加载half 权重和反量化的代码,在TensorRT中,两个half在一个32bit中存储,形成half2数据类型,以便...
tensorrtint8量化原理⼏点问题记录 1.重新编码后是如何运算得到最终结果的？(1)如何⽤int8表⽰float32的计算？ 其实就是多了⼀个放⼤倍数的问题，举个例⼦：⽐如原来float32的计算为：0.1 * 0.2 + 0.3 * 0.4 = 0.14，那么使⽤int8计算：1*2 + 3*4 = 14，相当于原来的数值都取...
INT8量化作为一种有效的模型压缩和加速技术,通过将浮点型模型参数转换为8位整型,显著降低了模型大小并提升了计算速度。本文将详细介绍INT8量化的基本原理及其在NVIDIA TensorRT框架中的实践应用。 INT8量化的基本原理 量化定义 量化是将模型中的浮点数(如Float-32)转换为低精度格式(如INT8)的过程。量化过程通常包括...