量化是指在比浮点精度更低的位宽下执行计算和存储张量的技术。量化模型执行一些或全部操作时,使用的是降低精度而非全精度(浮点)值。这允许模型表示更紧凑,并在许多硬件平台上使用高性能的量化操作。与典型的FP32模型相比,PyTorch支持INT8量化,可以实现模型大小减少4倍,内存带宽需求减少4倍。硬件对INT8计算的支持通常...
1.1 模型量化优点 模型量化指将权重为浮点数的 FP32 模型转换为定点数的INT8/INT4 模型,其中包括两个过程:FP32 的浮点模型转为 INT8,以及使用 INT8 权重进行推理。量化推理和低精度(Low precision)推理意义相同。 低精度模型表示模型权重数值格式为 FP16(半精度浮点)或者 INT8(8位的定点整数),但是目前低精度...
所以,模型量化就是将训练好的深度神经网络的权值,激活值等从高精度转化成低精度的操作过程,例如将32位浮点数转化成8位整型数int8,同时我们期望转换后的模型准确率与转化前相近。 2、模型量化有什么好处? 减少内存和存储占用。量化对模型的『瘦身』效果可谓立杆见影,它所带来的好处是两方面的:其一,减少memory foot...
模型量化是模型压缩与加速中的一项关键技术，其将模型权重与激活值量化至低 bit，以允许模型占用更少的内存开销并加快推理速度。对于具有海量参数的大语言模型而言，模型量化显得更加重要。例如，GPT-3 模型的 175B 参数当使用 FP16 格式加载时，需消耗 350GB 的内存，需要至少 5 张 80GB 的 A100 GPU。但若是...
本文解释了大型模型如LLM需要量化的原因,包括减少模型大小和提高推理性能,并介绍了量化的基本概念和两种主要模式:非对称量化和对称量化。文章通过数学推导和PyTorch代码示例,展示了如何将模型权重从FP32量化到INT8,并进行反量化,以减少模型的内存占用并加速推理,同时保持模型精度。
随着深度学习的不断发展,神经网络广泛应用于不同的领域,取得远超以往的性能,但是深度网络模型的参数也越来越大,严重制约着深度网络在业界的应用,因此本文即将介绍目前业界主要的模型优化的方法,然后对模型量化进行重点阐述,介绍量化的基本原理,方法分类,未来发展,以及对前沿论文进行解读。
有的模型量化成四位(INT4),模型还是太大,硬件跑不起来或者跑起来太费力,希望模型变的更小巧一些。 在今年早些时候的几篇文章和对外分享里,我曾经多次提到了几种不同的模型量化方案,包括 Transformers、GGML 等,感兴趣的同学可以自行翻阅,就不多赘述了。
NO.5 华为AI模型量化相关专利公布,可减少模型占用内存 华为技术有限公司申请的“人工智能模型的量化方法、处理系统和量化单元”专利近日公布。摘要显示,量化单元可以基于运行AI模型的计算设备的各个计算单元的处理粒度,将量化矩阵分割成多个适用于各个计算单元的处理粒度的分块量化矩阵。量化单元可以对分块量化矩阵进行量化...
在以下部分中,我们详细介绍模型量化,这是最广泛使用的模型压缩形式。 什么是量化? 根据定义,量化是将值从大集合映射到较小集合的过程,其目标是在转换中具有最少的信息损失。这个过程被广泛应用于各个领域,包括信号处理、数据压缩、信号转换等等。 量化应用于连续模拟信...