耕升RTX 4070 SUPER 踏雪 黑神话定制版显卡评测 不负众望天命所归...
这里简单说明一下,INT8是使用更低精度的整数表示数据的一种方式,用于进一步减小模型的存储空间和加快计算速度。使用INT8可以在一定程度上降低模型的计算复杂度,特别适用于部署在资源有限的设备上,如移动设备、嵌入式设备等。FP16则是一种占用存储空间较小的浮点数表示方法,用于在深度学习模型中减少模型参数和中间结果...
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这里简单说明一下,INT8是使用更低精度的整数表示数据的一种方式,用于进一步减小模型的存储空间和加快计算速度。使用INT8可以在一定程度上降低模型的计算复杂度,特别适用于部署在资源有限的设备上,如移动设备、嵌入式设备等。FP16则是一种占用存储空间较小的浮点数表示方法,用于在深度学习模型中减少模型参数和中间结果...
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
进一步减少位数时,就更接近整数而非浮点数的表示方法。比如,从FP32到只具有8位的INT8,只有原始位数的1/4:每次减少位数时,都会进行映射,将初始的FP32表示「压缩」到较少的位数中。但在实际操作中,我们不需要将整个FP32范围[-3.4e38,3.4e38]全部映射到INT8中。我们只需找到一种方法,将实际模型参数的数据范...
英特尔的最强AI芯片要来了,声称性能完胜英伟达H100
与上一代Gaudi2芯片相比,最新的Gaudi3芯片在BF16(一种16位的浮点数表示方法,为业界衡量AI计算的基础指标)计算能力上提升将近4倍,同时内存带宽也增加了近1.5倍。与竞争对手的正面对标也不落下风。英特尔声称Gaudi3已全面超越英伟达去年发布的H100芯片:运行人工智能模型的速度是H100的1.5倍,支持AI模型的推理能力平均...
英特尔挑战英伟达“一家独大”
据他介绍，与上一代Gaudi2芯片相比，最新的Gaudi3芯片在BF16（一种16位的浮点数表示方法，为业界衡量AI计算的基础指标）计算能力上提升将近4倍，同时内存带宽也增加了近1.5倍。Gaudi系列是英特尔在2022年5月面向人工智能应用场景专门推出的芯片品牌，用以对标英伟达的人工智能计算芯片。据介绍，英特尔Gaudi3采用了...
芯片设计五部曲之四 | 电磁玄学宗师——射频芯片
常用工具Spectre,有针对AVX512指令集优化(以并行方式对大量整数或浮点数执行算术运算)(www.e993.com)2024年11月10日。射频芯片设计的计算特性,在模拟芯片的基础上,还是很不相同的。射频电路对频率敏感,通常在频域中建模,在频域和时域分析上,计算量均较大。常用FEM有限元分析法对目标电磁场空间进行切割,划分成大量四面体,再对每个较小的区域进行...
模型量化技术综述:揭示大型语言模型压缩的前沿技术
在计算机科学中,一个给定的数值通常表示为浮点数(或称为浮点),即带有小数点的正数或负数。这些数值由“位”或二进制数字表示。IEEE-754标准描述了如何使用位来表示一个值的三个功能之一:符号、指数或小数部分(或称尾数)。这三个方面一起可以用来计算给定一组位值的值:...
清华、哈工大把大模型压缩到了1bit,把大模型放在手机里跑的愿望就...
模型量化主要通过把模型的nn.Linear层(Embedding层和Lm_head层除外)转化为低精度表示实现空间压缩。此前工作[1,2]的基础是利用Round-To-Nearest(RTN)方法把高精度浮点数近似映射到附近的整数网格。这可以被表示成。然而基于RTN的方法在极低位宽时(3bit以下)存在严重的精度损失问题,量化后的模型...
FP8:前沿精度与性能的新篇章
FP8是一种8位浮点数表示法,FP8的详细介绍可以参考链接(httpsdocs.nvidia/deeplearning/transformer-engine/user-guide/examples/fp8_primer.html#Introduction-to-FP8)。FP8采取E4M3和E5M2两种表示方式,其中E代表指数位(Exponent),M代表尾数位(Mantissa)。在表示范围内,E4M3更精准,而...
最高降低大模型能耗95%,科学家提出优化Transformer方法,大模型有...
在浮点数运算中,每个数通常表示为符号位、指数和尾数。乘法操作通常需要对这些组成部分进行相应的运算,包括指数相加和尾数相乘、可能的规格化和舍入步骤。而L-Mul通过省略尾数乘法,仅使用整数加法和一些简单的位移操作来实现相同的计算效果,从而显著降低了计算复杂度和能源消耗。