但对于 batch GEMM,可以直接借助 FP8 的 Tensor Core 计算,最终输出是一个 FP8 的输出。这样输出的原因是 FMHA kernel 后,紧跟着一个 FP8 的矩阵乘 project GEMM,可以直接接收 FP8 的输出,所以直接输出一个 FP8 即可,减少了一次量化。 对于FMHA,为什么不用 INT8?这里我们做过相应的实验,INT8 的 FMHA 在...
但对于 batch GEMM,可以直接借助 FP8 的 Tensor Core 计算,最终输出是一个 FP8 的输出。这样输出的原因是 FMHA kernel 后,紧跟着一个 FP8 的矩阵乘 project GEMM,可以直接接收 FP8 的输出,所以直接输出一个 FP8 即可,减少了一次量化。 对于FMHA,为什么不用 INT8?这里我们做过相应的实验,INT8 的 FMHA 在...
通过H100 Transformer Engine技术，配合TensorRT-LLM的H100 GPU使户能够轻松地将模型权重转换为新的FP8格式，并能自动编译模型以利用优化后的FP8内核。而且这个过程不需要任何的代码！H100引入的FP8数据格式使开发人员能够量化他们的模型并从大幅度减少内存消耗，而且不会降低模型的准确性。与INT8或INT4等其他数据格式相比...
但对于 batch GEMM,可以直接借助 FP8 的 Tensor Core 计算,最终输出是一个 FP8 的输出。这样输出的原因是 FMHA kernel 后,紧跟着一个 FP8 的矩阵乘 project GEMM,可以直接接收 FP8 的输出,所以直接输出一个 FP8 即可,减少了一次量化。 对于FMHA,为什么不用 INT8?这里我们做过相应的实验,INT8 的 FMHA 在...
--qformat:指定量化的数据格式 --kv_cache_dtype:指定 KV Cache 的数据类型 --pp_size:流水线并行大小 --tp_size:张量并行大小 量化并转换完权重格式之后,接下来进行编译即可。对于 FP8 有一些特殊的配置用于提升性能。 # Build trtllm engines from the trtllm checkpoint# Enable fp8 context fmha to get...
训练后量化(PTQ)是减少内存占用和加速推理的最流行的模型压缩方法之一。虽然其他一些量化工具包仅支持仅限权重的量化或基本技术,但 Model Optimizer 提供高级校准算法,包括 INT8 SmoothQuant 和 INT4 AWQ(激活感知权重量化)。如果您正在使用FP8 或更低的精度,例如 TensorRT LLM 中...
NVIDIA TensorRT 9.2.0引入了一个改变游戏规则的量化工具包!这个工具包引入了改进的8位(FP8或INT8)后训练量化(PTQ),在保持图像质量的同时,极大地加速了在NVIDIA硬件上部署扩散模型。毫不奇怪,TensorRT的8位量化已经成为许多生成式人工智能公司的最爱,特别是那些在创意视频编辑应用中引领潮流的公司。
关于反量化，以 fp8 量化为例，TensorRT-LLM 优化计算图时，可能动自动移动反量化结点，合并到其它的...
模型的规模呈指数级增长,管理计算资源至关重要。TensorRT-LLM的量化支持允许使用较低的精度(如FP8)进行计算,TensorRT-LLM在资源消耗、执行速度和模型精度之间实现了良好的平衡。这不仅加快了推理速度,还减少了内存使用,这对于在受限环境中部署大型模型至关重要。
模型的规模呈指数级增长,管理计算资源至关重要。TensorRT-LLM的量化支持允许使用较低的精度(如FP8)进行计算,TensorRT-LLM在资源消耗、执行速度和模型精度之间实现了良好的平衡。这不仅加快了推理速度,还减少了内存使用,这对于在受限环境中部署大型模型至关重要。