config=builder.create_builder_config()config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16) int8 量化 int8 量化能进一步压缩模型体积以及提升推理速度,但是 8bit 整数能表示的范围只有 -127~128,模型权重值一般都超过了这个范围。因此需要对权重进行 scale 和 shift,使得量化后的权重能够落在 int8 表示的范围内。但是模型推...
在TensorRT中,实现FP16量化非常简单。只需在构建engine时添加一行配置即可,例如:config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16)。这样,TensorRT就会自动将模型中的FP32操作转换为FP16操作。 三、INT8量化 原理与优势 INT8量化是将基于浮点数FP32的模型转换成低精度的INT8数值进行运算。由于INT8使用8位表示一个数,其数据...
在TensorRT中实现FP16量化相对简单,只需在构建engine时添加一行配置即可。具体步骤如下: 配置Builder:通过builder.create_builder_config()创建配置对象,并使用config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16)设置FP16量化标志。 构建Engine:使用配置好的builder对象构建CUDA engine。 INT8量化 INT8量化需要更多的配置和标定过程,...
若显卡支持 fp16 运算加速，运用 fp16 量化能够大幅提高模型推理速度。由于 fp16 的表示范围是 (-65504, +65504)，通常可以覆盖模型的权重数值范围，因此直接截断对精度的影响极小。在 TensorRT 中实现 fp16 量化非常简便，只需在构建 engine 时添加一行配置。int8 量化 int8 量化能进一步减小模型体积...
量化（Quantize），即将训练好的模型，不论是权重还是计算op，转换为低精度去表示和计算，因FP16量化较简单，一般关注INT8的量化（FP32->INT8）。常用两种量化方法，训练后量化PTQ（Post training quantization）和量化感知训练QAT（Quantize-aware training）。PTQ是在模型经过训练后进行的，但一般PTQ精度达不到要求，...
INT4 和 INT8 仅权重技术包括量化模型的权重并在线性层 (Matmuls) 中动态反量化这些权重。激活使用浮点值(FP16 或 BF16)进行编码。 要使用仅 INT4/INT8 权重方法,用户必须确定用于量化和反量化模型权重的缩放因子。 此版本包括 GPT 和 LLaMA 的示例。
推理执行的命令跟FP32的相同,直接运行,显示结果如下: 对比发现FP32跟FP16版本相比,速度提升了但是精度几乎不受影响! INT8量化与推理TensorRT演示 TensorRT的INT量化支持要稍微复杂那么一点点,最简单的就是训练后量化。只要完成Calibrator这个接口支持,我用的TensorRT版本是8.4.0.x的,它支持以下几种Calibrator: ...
TensorRT支持FP16和INT8的计算。我们知道深度学习在训练的时候一般是应用32位或者16位数据,TensorRT在推理的时候可以降低模型参数的位宽来进行低精度推理,以达到加速推断的目的。这在后面的文章中是重点内容,笔者经过一周的研究,大概明白了TensorRT INT8量化的一些细节,后面会逐渐和大家一起分享讨论。
TensorRT 支持多种模型的多种精度，以下列举了部分主流模型支持的量化精度。W8A8 SQ 使用了 SmoothQuant 技术[2]，在不降低模型推理准确率的前提下，将模型权重和激活层都降低为 INT8 精度，显著减少了 GPU 显存消耗。W4A16/W8A16 是指模型权重为 INT4 或者 INT8，激活层为 FP16 精度。W4A16 AWQ 以及 W4...
(2)量化(权重与激活函数校准) 量化即IN8量化或者FP16以及TF32等不同于常规FP32精度的使用,这些精度可以显著提升模型执行速度,且只下降了一点点精度。 在模型业务部署过程中,采用量化方案来进行模型部署优化有以下三个方面优势:存储优势、计算优势、通信优势。