深度|对话英伟达产品经理:AI推理相比6年前已提速3000倍,效率提升...
swyx:当进行量化时,显然会损失精度,因为拥有的比特位减少了,用来存储信息的空间也就少了。我的理解是,在计算机视觉中进行量化时,你能够更准确地保留特征的主要成分,而这正是你真正关心的部分。而在语言模型中,单词的意义之间存在很多复杂的相互作用,Anthropic称其为叠加态。当你进行量化时,你可能会丢失那些在语言中...
公司新来一个同事,把 BigDecimal 运用的炉火纯青!|字符串|param|...
双精度浮点型变量double可以处理16位有效数,但在实际应用中,可能需要对更大或者更小的数进行运算和处理。一般情况下,对于那些不需要准确计算精度的数字,我们可以直接使用Float和Double处理,但是Double.valueOf(String)和Float.valueOf(String)会丢失精度。所以开发中,如果我们需要精确计算的结果,则必须使用BigDecimal类...
PyTorch团队重写「分割一切」模型,比原始实现快8倍
Bfloat16半精度(加上GPU同步和批处理)为了解决上述问题,即让矩阵乘法花费的时间更少,本文转向bfloat16。Bfloat16是常用的半精度类型,通过降低每个参数和激活的精度,能够节省大量的计算时间和内存。用bfloat16替换padding类型此外,为了移除GPU同步,本文发现有两个位置可以优化。具体来说(参考上图...
最高加速9倍!字节跳动开源8比特混合精度Transformer引擎(2)
然后所有的模型权重weight都需要存储为int8类型,因此需要对weight做量化。而权重bias参数量较小,无需量化,保留float精度反而可以提升模型效果。最后需要对decoder端的cache进行量化。因为在推理时,decoder端的cache需要频繁进行读写,因此将cache量化为int8可以大大加快解码的速度。量化策...
老板,用float存储金额为什么要扣我工资
到这里已经大致可以知道float为什么不精确了,首先在存储的时候就会造成精度损失了,在这里小数部分的二进制是循环的,但是仍然只能取前23位。double造成精度损失的原因也是如此那用什么类型存储金额?1、使用int:数据库存储的是金额的分值,显示的时候在转化为元...
必存干货|一份必知必会的MySQL规范
经常会有人用字符串存储日期型的数据(不正确的做法):·缺点1:无法用日期函数进行计算和比较·缺点2:用字符串存储日期要占用更多的空间6、同财务相关的金额类数据必须使用decimal类型·非精准浮点:float,double·精准浮点:decimalDecimal类型为精准浮点数,在计算时不会丢失精度(www.e993.com)2024年10月19日。占用空间由定义的宽度决定,每...
有哪些事实没有一定计算机知识的人不会相信?
十进制数转二进制采用的是除2取余法,比如数字8转二进制的过程如下图:接着,我们看看「整数类型」的数字在计算机的存储方式,这其实很简单,也很直观,就是将十进制的数字转换成二进制即可。我们以int类型的数字作为例子,int类型是32位的,其中最高位是作为「符号标志位」,正数的符号位是0,负数的...
在消费级GPU调试LLM的三种方法:梯度检查点,LoRA和量化
但是在这种情况下,计算时间会明显增加,使得训练在大模型的情况下不可行。4、优化计算和内存梯度检查点该技术通过保存“检查点”以计算反向传播期间“丢失”的层。该算法不是从头开始计算层,如前面的示例所示,而是从最近的检查点开始计算。平衡内存存储和计算时间的最佳策略是设置O(sqrt(n))个检查点,层数为n...
大规模 Transformer 模型 8 比特矩阵乘简介
要恢复原向量,可以将int8量化值除以缩放因子,但由于上面的过程是“四舍五入”的,我们将丢失一些精度。quant-freeze对于无符号Int8,我们可以先减去最小值然后再用最大绝对值来缩放,这与零点量化的做法相似。其做法也与最小-最大缩放(min-maxscaling)类似,但后者在缩放时会额外保证输入中的...
99行代码实现冰雪奇缘特效的“太极”再进化,胡渊鸣团队、快手等...
1.自定义整数类型(CustomInt)由用户指定位数的整数类型,包括有符号类型和无符号类型;2.自定义浮点数类型(CustomFloat):由用户指定位数的浮点数类型,QuanTaichi为其提供了三种实现:定点数类型(Fixed-point):定点数使用一个自定义整数加一个缩放因子表示,读取乘以缩放因子实现整型数到浮点数的转换;读取时做相...