今日最热论文:Scaling Law终结,量化也不管用,AI大佬齐刷刷附议...

研究发现,在较低精度下训练模型(例如INT3和INT4)会导致较高的损失,而随着精度的提高,损失会减少;同时,随着模型规模的增加,损失也会减少。另外,右侧图表展示了在不同精度下进行推理时的模型性能。其中横轴表示了推理时的权重精度(FinalValLoss)。结果显示,在推理时使用较低精度(例如INT3和INT4)会导致性能...

使用NVIDIA TensorRT-LLM 支持 int4 量化和推理优化实践

最终,CodeFuse-CodeLlama-34B的int4量化模型可以部署在单张A10显卡上,推理速度可以达到20tokens/s(batch_size=1)。同时,相较于fp16数据精度的模型,通过算法上的优化,int4量化引入的精度下降可以控制在1%以内。下面,我们从模型量化和测试两个方面展示我们是如何实现CodeFuse-CodeLlama-34B模型...

1X发布消费级人形机器人NEO Beta、Open AI 新的推理模型已经训练...

3.能够操作手机和机器人的视觉智能体:借助复杂推理和决策的能力,Qwen2-VL可集成到手机、机器人等设备,根据视觉环境和文字指令进行自动操作。4.多语言支持:为了服务全球用户,除英语和中文外,Qwen2-VL现在还支持理解图像中的多语言文本,包括大多数欧洲语言、日语、韩语、阿拉伯语、越南语等。模型架构上值得注意的...

【西部计算机】(深度)推理芯片:生成式AI驱动,或迎来重大机遇

假设将一个参数全部是FP32的神经网络的权值和激活值全部量化到16位整型数值(INT16)或8位整型数值(INT8),其内存占用和精度理论上均可减少至原先的四分之一,如果部署的处理器低精度运算较快,则能够有效加速推理过程。目前INT8量化技术已比较成熟,Google的TensorFlow、英伟达的TensorRT、Meta的PyTorch等模型部署框架均已...

最火AI角色扮演流量已达谷歌搜索20%!每秒处理2万推理请求

秘诀3:直接量化训练,推理零损失还省显存最后一招,Character.AI没有采用常见的“训练后量化”,而是直接用Int8精度训练模型。这种格式虽然表达精度降低,但通过精心设计定制的矩阵乘和Attention内核,不仅把训练效率提高了好几倍,而且还能无损用于推理。

AI 推理成本高居不下,如何突破算力垄断?

FP8和INT的量化对比现在A100和B100等高性能计算平台之所以成为大家的主力,主要是因为它们支持全内容量化,特别是FP8全链路量化(www.e993.com)2024年11月22日。这种量化方式能在保持精度损失在可接受的1%-2%范围内,显著提升计算速度,有时甚至能达到4倍以上的加速效果。这种优化对于需要高效推理的AI应用来说,是极具吸引力的。

使用BigDL-LLM 加速 Intel 数据中心 GPU 上的 LLM 推理

导读:本文探讨了在Intel??数据中心GPU上采用BigDL-LLMINT4和FP16(使用Self-SpeculativeDecoding)进行大型语言模型推理的性能评估。文章介绍了BigDLLLM的Self-SpeculativeDecoding,通过测量下一个Token延迟,分析了不同配置下的推理性能,并提供了性能测试所采用的工具包和硬件环境。结果显示,在...

景嘉微:面向AI训练、AI推理、科学计算等应用领域的景宏系列高性能...

景嘉微公告,公司面向AI训练、AI推理、科学计算等应用领域的景宏系列高性能智算模块及整机产品(以下简称“景宏系列”)研发成功,并将尽快面向市场推广。景宏系列支持INT8、FP16、FP32、FP64等混合精度运算,支持全新的多卡互联技术进行算力扩展,适配国内外主流CPU、操作系统及服务器厂商,能够支持当前主流的计算生态、深度...

最能跑AI推理的CPU!对话资深技术专家,内部架构硬核解读

面向视频编解码应用,实时编码帧率最少需达到25FPS。在AMX-INT8加持下,第五代至强把吞吐从原来的1.5FPS增强到了33FPS,意味着可以做实时编码。“我们和原有的GPU解决方案是可以媲美的。”英特尔资深技术专家说。五、不同层次AI软件栈优化,分布式可支持百亿参数大模型...

Mistral AI:探索LLM推理的吞吐、时延及成本空间

这不会改变最优批大小，因为这一比率只取决于硬件，与其他因素无关。就计算速度而言，量化后的速度为原来的两倍，但我们发现，对于Mistral模型规模以及其他模型，很难达到这个速度，如果以纯浮点运算量衡量，1.5倍的速度更为合理。使用int8还会机械地增加KV缓存的可用内存。因此，如果你处于内存受限的状态，一切操作...