int k_w = (k / 4); int k_bit = (k % 4) * 8; g = as_int(g_idx[g_h + k]); scalar_t scale = scales[g * width + w]; // 獲取 scale fp16型別 scalar_t zero = scalar_t(((as_unsigned(zeros[g * zero_width + z_w]) >> z_mod) & 0xFF) + 1) & 0x0f); w...
考虑权重矩阵w,在线性运算中可以写成y=w·x,其中x是输入向量,y是输出向量。 当对权重w矩阵进行量化后,线性运算变为y= Q(w)·x,这里Q(w)是量化后的权重矩阵。 量化函数Q(w)的定义(公式1) 其中∆是量化步长,定义为 N是量化的比特数(例如,如果是 8 位量化,N=8),max(|w|)是权重矩阵中元素绝对值的...
Summary Expand support such that we can run w8a16 models compressed through compressed-tensors This requires changing the supported scheme from CompressedTensorsW4A16 to CompressedTensorsWNA16 to ...
int quant_w = s2r_tBrB_copy_view_i32(n_idx >> 1, _0{}, k_inner_idx & 1); int quant_w_shift = quant_w >> 8; auto dequant_w = dequant(quant_w); auto dequant_w_shift = dequant(quant_w_shift); auto tBrB_mma_col0 = recast<Atype>(dequant_w); auto tBrB_mma_col1...
W8A16量化什么是W8A16量化使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内,同时也有一定的性能收益。 约束限制 只支持GPTQ W8A16 perchannel量化,只支持desc_act=false。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见支持的模型列表。 步骤一:量化模型权重 来自:帮助中心 ...
文中还使用了一个技巧,对权重进行clip来最小化MSE误差,理由是clip权重可以进一步降低delta‘。我理解就是怕w乘以s后远超原先W的最大绝对值,造成delta’与delta相差太远增加误差,而clip可以控制这个范围。 注意,这个技巧也需要group-wise的grid search来确定clip范围。