模型量化技术综述:揭示大型语言模型压缩的前沿技术
当我们进一步减少位数时,我们接近基于整数的表示而不是浮点表示。例如,从FP32转换到只有8位的INT8,结果是原始位数的四分之一:根据硬件不同,基于整数的计算可能比浮点计算更快,但这并不总是如此,使用更少的位进行计算通常会更快。每次减少位数时,都会执行一个映射,将初始的FP32表示“压缩”到较低的位数中。...
【青鸟飞扬教育】python基础函数(python内置)
In[22]:round(1.55)#默认四舍五入取整数Out[22]:2In[23]:round(1.55,1)Out[23]:1.6In[24]:round(0.5,1)Out[24]:0.5In[25]:round(0.5)#尽然为0,而不是数学中的1Out[25]:0In[26]:round(2.675,2)#这个例子更开脑洞,尽然不会返回2.68,跟浮点数的精度有关。Out[26]:2.6...
火爆外网的「十亿行挑战」,国外大神用C++应战:从67s到0.77s,速度...
由于现在用的是定点数,所以我们必须将存储的整数值转换并四舍五入成浮点数。这一优化修复了前面提到的四舍五入错误,并提高了运行时效率(浮点运算速度较慢),且该实现也与M1Mac兼容。●9700K(Fedora39):35.5秒(3.7倍)●14900K(WSLUbuntu):23.7秒(2.8倍)●MacMiniM1:55.7秒(2.0...
推倒万亿参数大模型内存墙!万字长文:从第一性原理看神经网络量化
-如果结果为负数,则将其转换回??符号尾数,并将输出符号设为负数。-对尾数进??归??化处理,使其具有前导1,然后删去隐式前导1。-对尾数进??适当的四舍五??(通常是四舍五??到最近的偶数)。值得注意的是,浮点乘法甚??可以??整数乘法成本更少,因为尾数乘积中的位数更少,??指数的加法器??...
微软6页论文爆火:三进制LLM,真香!|内存|整数|科学家|财务会计|...
这个函数先会根据权重矩阵的平均绝对值进行缩放,然后将每个值四舍五入到最接近的整数(-1,0,+1)。接下来就到了激活量化(activationquantization)这一步。激活值的量化与BitNet中的实现相同,但在非线性函数之前不将激活值缩放到[0,Qb]的范围内。相反,激活值被缩放到[??Qb,Qb]的范围,以此来消除零点...
大模型和深度学习的硬件设计:NVIDIA首席科学家Bill Dally精彩讲座
所以这比整数表示更好,因为至少这4个比这4个小(www.e993.com)2024年10月18日。但它不如浮点数,因为这4个中的第一个和这4个中的最后一个一样大。它们都是0.25,对吧?所以你从1跳到1.25,误差是12.5%,我在这里四舍五入到13%,而这里是从1跳到1.18,误差为9%。所以你不可能得到那么好的结果,但已经很接近了。
四舍五入知多少?VB/VBA之Round函数不是有Bug,而是精度更高!
1、在与数据打交道的过程中,四舍五入,无疑是无法回避的问题。正如BtOfficer在《知VBA的浮点数结构,更懂矿机装显卡》中所述,虽然计算机里只有整数,但在客观世界里,没有那么多刚刚好的事。毕竟,小数点里才有人间烟火。2、但是浮点数有精度问题,比如3个人均分1块钱,如果太过算计,反而会一事无成。不过好在我...
如何使用python进行正确的四舍五入?这个坑有点大
通过对比,发现确实涉及到.5的值会有些和预想的不同,看看啥原因确实发现了关于浮点数(.5出现了理解上的偏差),看看官方文档怎么解释这个现象其实也就是说:对于带有.5这种刚好介于中间的值,返回的是相邻的偶数值白话解释:如果一个数字带有浮点数(.5),整数部分为偶数,则返回这个偶数;整数部分奇数,则返回...
深度学习模型部署与优化:策略与实践;L40S与A100、H100的对比分析
在计算机中,不同数据类型的占用比特数和表示范围不同。通过将模型的参数量化为不同位数的数据类型,可以根据实际需求来降低模型的存储大小。一般来说,深度神经网络中的参数使用单精度浮点数表示,但如果可以近似使用有符号整数来表示参数,那么量化后的权重参数存储大小可以减少到原来的四分之一。量化位数越少,模型压缩率...
90个Numpy的有用的代码片段
27、如何四舍五入?28、使用5种不同的方法提取随机数组的整数部分29、创建一个值范围为0到4的5x5矩阵Z=np.zeros((5,5))Z+=np.arange(5)print(Z)30、创建生成器函数,生成10个整数并使用它来构建一个数组