Karpathy最新四小时视频教程:从零复现GPT-2,通宵运行即搞定
GPU、混合精度、1000毫秒01:28:14TensorCores、代码计时、TF32精度、333毫秒01:39:38float16、梯度缩放器、bfloat16、300毫秒01:48:15torchpile、Python开销、内核融合、130毫秒02:00:18flashattention技术、96毫秒02:06:54nice/ugly数。词汇量50257→50304,93毫秒视频...
有道QAnything背后的故事---关于RAG的一点经验分享
QLoRA通过4比特量化技术压缩预训练语言模型,使用NormalFloat4数据类型存储基模型权重,冻结基模型参数,并以低秩适配器(LoRA参数)形式添加少量可训练参数。在微调阶段,QLoRA将权重从NormalFloat4数据类型反量化为bfloat16进行前向和后向传播,仅更新bfloat16格式的LoRA参数权重梯度。与LoRA原论文不同,针对指令微调数据规模...
为什么 M2 比看起来更先进?|arm|寄存器|mac|笔记本电脑_网易订阅
float32(单精度),范围约为+/-1.2x10^-38到3.4x10^38,占用32位。float16(半精度),范围约为+/-6.1x10^-5到65,504,占用16位。在不要求双精度(float64)的人工智能等领域,float32是非常常见的选择。bfloat16提供了一种介于float32和float16之间的新选择,其数值范围...
首批搭载酷睿i9-14900HX,七彩虹将星X17 Pro Max评测:突破性能之巅
WindowsMLFloat32而如果选择NVIIDIA自家的NVIIDIATensorRTAPI,Float单精度浮点性能评分为1322分,在测试时我们也发现,当选用自家API时,RTX4090LaptopGPU的调用会更加充分,可以达到100%满载,而在选用WindowsMLAPI时占用则会降低到80%左右,这可能是在选用NVIIDIATensorRT时可以获取到更高性能表现的主要原因...
100 个 Numpy 实用小栗子|向量|随机数|numpy_网易订阅
53.如何将类型为float(32位)的数组类型转换位integer(32位)?(★★☆)(提示:astype(copy=False))Z=np.arange(10,dtype=np.int32)Z=Z.astype(np.float32,copy=False)print(Z)54.如何读取下面的文件?(★★☆)(提示:np.genfromtxt)...
16,8和4位浮点数是如何工作的
returnformat(m,'b').zfill(32)print_float32(0.15625)#>00111110001000000000000000000000再创建一个逆向转换函数,这将在后面有用:defieee_754_conversion(sign,exponent_raw,mantissa,exp_len=8,mant_len=23):"""Convertbinarydataintothefloatingpointvalue"""...
stm32 C语言的数据类型说明
typedeffloatfloat_t;typedefdoubledouble_t;注:还有float浮点型编译器中不能看到其定义(估计已编译了)。而uint32_t、uint16_t、uint8_t在哪里定义?在stdint.h文件中,详见下面:/*exact-widthsignedintegertypes*/typedefsignedcharint8_t;...
Llama也中招,混合精度下位置编码有大坑,百川智能给出修复方案
图8-float32的表示格式可以看到float16和bfloat16相比于float32都牺牲了表示的精度,后续以bfloat16为例说明位置编码中存在的问题(float16同理)。下表展示了bfloat16在不同数值范围(只截取整数部分)内的表示精度。可以看到当整数范围超过256,bfloat16就无法精确表示每一个整数,可以用代码...
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
1、模型转换不同的模型训练框架如TensorFlow和PyTorch都有各自的数据结构定义,这给模型部署带来了一定的不便。为解决这个问题,业界开发开放的神经网络交换格式ONNX。它具有强大的表达能力,支持各种运算符,并提供不同框架到ONNX的转换器。模型转换的本质是在不同的数据结构之间传递结构化信息。因此,需要分析两种结构的...
贴图位数到底是什么鬼东西?怎么用?
无效的:16bit(half)(导入的时候会被自动转换为32bitfloat)编辑:尽管Photoshop将EXR导入列为32bit(float),但EXR的导入和导出实际上仅限于16bit(half)。包括真正的32bit(float)导入!这是一个巨大的限制。Mari:16bit(绘制节点,图层并不支持常规16bit)...