FP16之所以计算那么快,最重要的原因是因为FP16只占两个字节,相比FP32所占的内存更小,实现的指令也比FP32更快。有专门FP16计算单元的显卡,相比FP32,FP16的flops往往都很高。 比如RTX2080TI。Peak Fp16 Tflops为26.9而Peak Fp32 Tflops为13.4,几乎两倍多的差距。很显然使用FP16不论是推理还是训练都会比FP32快...
sub_sample = 16VGG16网络作为特征提取模块,这是RPN和Fast RCNN的支柱,为此需要对VGG16网络进行修改,网络输入为800,特征提取模块的输出的特征图尺寸为(800//16),因此需要保证VGG16模块可以得到这样的特征图储存并且将网络修剪整齐,可以通过如下方式实现: 创建一个dummy image,并将volatile设置为False; 列出VGG16所有...
在tensorrt-llm之qwen-fp16引擎构建讲解build之后,就是推理代码,也是比较重要的了解trtllm的核心思想。 生成fp16的推理引擎。 - run ```bash python3 ../run.py --input_text "你好,请问你叫什么?" \ --max_output_len=50 \ --tokenizer_dir ./tmp/Qwen/7B/ \ --engine_dir=./tmp/Qwen/7B/trt_e...
intbegin=200;intend=500;for(inti=begin;i<end;i++){autolayer=trt_network->getLayer(i);std::stringlayerName=layer->getName();cout<<"process "<<layerName<<endl;autolayer_type=layer->getType();autolayer_precision=layer->getPrecision();// 跳过一些固定的无法设置为fp16的层if(layer_type==n...
数据类型是每个单独值的表示。它的大小决定了取值范围和表示的精度,分别是FP32(32位浮点,或单精度),FP16(16位浮点或半精度),INT32(32位整数表示),和INT8(8 位表示)。 布局格式 布局格式确定存储值的顺序。通常,batch 维度是最左边的维度,其他维度指的是每个数据项的方面,例如图像中的C是通道, H是高度, ...
数据类型是每个单独值的表示。它的大小决定了取值范围和表示的精度,分别是FP32(32位浮点,或单精度),FP16(16位浮点或半精度),INT32(32位整数表示),和 INT8(8 位表示)。 布局格式 布局格式确定存储值的顺序。通常,batch 维度是最左边的维度,其他维度指的是每个数据项的方面,例如图像中的C是通道, H是高度,...
低精度指的是之前所说过的FP16和INT8,其中FP16主要是Pascal P100和V100(tensor core)这两张卡支持;而INT8主要针对的是 P4和P40这两张卡,P4是专门针对线上做推断(Inference)的小卡,和IPhone手机差不多大,75瓦的一张卡,功耗和性能非常好。 3. Python接口和更多的框架支持 ...
为了更直观地比较INT8和FP16在TensorRT中的速度比,我们可以参考一些性能基准测试数据。例如,在[@1@]中提到的测试数据: 模型TensorRT engine size/MB显存占用输入尺寸耗时/ms hrnetw18(int8) 13.4 1710 640*480 4.437 hrnetw18(f16) 17.1 1514 640*480 4.725 hrnetw18(f32) 29.0 1619 640*480 10.0 从上述数据...
模型在推断(Inference)的时候只有前向计算,无需回传,因此可以使用低精度技术,如FP16、INT8、甚至是Bit(0和1),其推理结果没有特别大的精度损失。使用低精度数据使得模型需要空间减少,计算速度加快。 优化推理引擎TensorRT只能用来做Inference(推理),不能用来进行train。
2. check the hardware-precision-matrix visit https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/support-matrix/index.html#hardware-precision-matrix and check the matrix. For example, compute capability 6.1 supports FP32 and INT8. 7.5 supports FP32, FP16, INT8, FP16 tensor core, etc....