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

顺便说一下,当你有对数表示时,就像浮点数一样,你可以通过移动除法来权衡动态范围和准确性。在浮点数中,它是指数和尾数之间的除法。在对数中,它是指数的整数部分和指数的小数部分之间的除法。实际上,指数的整数部分与浮点数中的指数完全相同。它决定了数字移动的距离。区别在于,在浮点数中,尾数只是你要移动的数字。

万字技术干货!LLM工程师必读量化指南,可视化图解揭秘大模型如何压缩

在实际应用中,还有更多因素会影响推理过程中所需的显存/内存大小,例如上下文大小和模型架构现在假设我们有一个包含700亿参数的模型。大多数模型本身使用32位浮点数(通常称为全精度)表示,这需要280GB的内存来加载模型。打开网易新闻查看精彩图片但如果能将所有参数用16位浮点数表示,所需的内存大小就可以直接减少一...

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

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??乘法器??得多,??乎没有关系。显然,这也是经过极度简化的,特别是非规范和nan处理,我们还没有深??研究,这占??了??量??积。但我们可以得出这样的结论:在低位数浮点运算中,乘积成本很低,??累加是昂...

16,8和4位浮点数是如何工作的

通过将精度从标准浮点数降低到4位浮点数,内存占用减少了8倍,但精度损失最小。就像我们昨天的文章中提到的,即使是4位也已经不是极限了;在GPTQ论文中,提到了将权重量化为2甚至3元(1.5比特!)。还有可以对不同层应用不同量化的ExLlamaV2。作者:DmitriiEliuseev...

c51单片机浮点数及其汇编程序设计

同一个数用浮点数表示可以是不同的,如1234.75=0B9A58H=0C4D2CH=0D2696H虽然这几种表示其数值是相同的,但其尾数的有效数字的位数不同,分别为16位、15位和14位。在运算过程中,为了最大限度地保持运算精度,应尽量增加尾数的有效位数。这就需要对浮点数进行规格化处理。

单片机浮点数的实用快速除法介绍

在16位单片机中只有16位的乘除法,而浮点数的精度(即尾数的有效位数)达24位,因此无法直接相除,但依然可以利用16位的乘除法指令来实现24位除法(www.e993.com)2024年11月11日。不过,如果只进行一次16位的除法必定会带来很大误差,因此问题的关键在于如何消除这个误差,从而达到要求的精度。这其实就是通常数值计算中所采用的预估-修正方法。

十年千倍,英伟达是怎么做到的,黄氏定律的秘方是什么

戴利及其团队有各种有趣的想法,可以在更少的位数中提取更多的人工智能。而且很明显,浮点系统并不理想。其中一个主要问题是,无论数字大小如何,浮点精度都相当一致。但是,神经网络的参数不使用大数字,它们都集中在零附近。因此,英伟达的研发重点是寻找有效的方法来表示数字,使其在接近零时更准确。

Node.js 中遇到大数处理精度丢失如何解决?前端也适用

IEEE754双精确度浮点数(Double64Bits)中尾数部分是用来存储整数的有效位数,为52位,加上省略的一位1可以保存的实际数值为。Math.pow(2,53)//9007199254740992Number.MAX_SAFE_INTEGER//最大安全整数9007199254740991Number.MIN_SAFE_INTEGER//最小安全整数-9007199254740991...

适用于高精度单片机小数计算的方法介绍

同一个数用浮点数表示可以是不同的,如:1234.75=0B9A58H=0C4D2CH=0D2696H虽然这几种表示其数值是相同的,但其尾数的有效数字的位数不同,分别为16位、15位和14位。在运算过程中,为了最大限度地保持运算精度,应尽量增加尾数的有效位数。这就需要对浮点数进行规格化处理。

「万字干货」深度对话Quentin Anthony:GPU不足,如何优雅地训练大...

C是一个量化计算成本的单位，通常用FLOP表示，亦可用一些新的单位来表示，如FLOP/s-s：表示每秒浮点运算数/秒；PetaFLOP/s-days：表示实际情况下每秒浮点运算数/天。8月17日，EleutherAI首席工程师、《TransformersMath101》的主要作者QuentinAnthony博士，同风险投资公司DecibelPartners的合伙人兼首席技术官...