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,...
What：量化技术 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...
FP16指的是半精度浮点数,它使用16位表示浮点数,相较于单精度浮点数(FP32)的32位表示,可以在保持相对较高的精度的情况下减少存储空间和计算开销。在深度学习和机器学习领域,使用FP16可以提高模...
对比可以发现相比FP32大小的engine文件,FP16的engine文件比FP32的engine大小减少一半左右,整个文件只有17MB大小左右。 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 ...
1、FP32、FP16 和 BF16 2、量化和反量化 (Q/DQ) QuantizerPerToken类 3、INT8 SmoothQuant (W8A8) 4、INT4 和 INT8 仅重量(W4A16 和 W8A16) 5、GPTQ 和 AWQ (W4A16) 6、FP8 7、支持矩阵 8、 class="nolink">技术细节:QuantMode旗帜 本文档描述了 TensorRT-LLM 中实现的不同方法,并包含不同...
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。
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,就会考虑使...
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: ...
对比可以发现相比FP32大小的engine文件,FP16的engine文件比FP32的engine大小减少一半左右,整个文件只有17MB大小左右。 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 ...