الاختلافات الرئيسية بين FP16 (نقطة عائمة 16 بت) ودقة int8 (عدد صحيح 8 بت) لنماذج DeepSeek في المقام الأول تدور حول الدقة والنطاق الديناميكي والكفاءة الحسابية.
دقة
يوفر FP16 عمومًا دقة أعلى مقارنة بـ INT8. هذا مهم بشكل خاص للنماذج التي تتطلب حسابات دقيقة ، حيث يمكن أن يمثل FP16 مجموعة واسعة من القيم والتمييز الدقيق بينها بسبب طبيعتها العائمة. في المقابل ، يمكن أن تؤدي الدقة المنخفضة لـ INT8 إلى أخطاء في التكبير الكمي ، خاصة في السيناريوهات التي يكون فيها معلمات النماذج أو التنشيطات قيمًا تتجاوز النطاق المحدود من أعداد صحيحة 8 بتات ، والتي تمتد من -128 إلى 127 [1] [4].النطاق الديناميكي
النطاق الديناميكي لـ FP16 أوسع بكثير من النطاق INT8. يمكن لـ FP16 التعبير عن القيم عبر طيف أكبر بكثير لأنه يخصص أجزاء لكل من الأسس و Mantissa ، مما يسمح لها بالتعامل مع أعداد صغيرة جدًا وكبيرة جدًا بشكل فعال. وبالمقارنة ، فإن النطاق الثابت في INT8 يحد من قابلية تطبيقه ، وخاصة في النماذج المعقدة حيث قد تختلف قيم الإخراج على نطاق واسع [2] [3]. على سبيل المثال ، على الرغم من أن INT8 لديها نطاق ديناميكي قدره 2^8 $$ ، يمكن أن يمثل FP16 القيم في نطاق يسمح بفعالية بتمثيل بيانات أكثر دقة [2].الكفاءة الحسابية
تم تحسين INT8 للكفاءة الحسابية ، وخاصة في مهام الاستدلال على أجهزة الحافة. عادةً ما يتطلب استخدام الحساب الصحيح طاقة أقل ويمكن أن يؤدي إلى حسابات أسرع مقارنة بعمليات الفاصلة العائمة. هذه الكفاءة أمر بالغ الأهمية لنشر النماذج في التطبيقات في الوقت الفعلي حيث يكون استهلاك واستخدام الطاقة عوامل حاسمة [1] [4]. علاوة على ذلك ، يسمح القياس الكمي Int8 بتخفيضات كبيرة في استخدام الذاكرة ، والتي يمكن أن تعزز الأداء على الأجهزة ذات الموارد المحدودة [3] [5].باختصار ، على الرغم من أن FP16 يوفر دقة فائقة ونطاق ديناميكي مناسب للتدريب والاستدلال على النماذج المعقدة ، إلا أن INT8 يتفوق في الكفاءة التشغيلية والسرعة ، مما يجعله أفضل للنشر في البيئات المقيدة للموارد. يعتمد الاختيار بين هذه الدقة غالبًا على المتطلبات المحددة للتطبيق ، مثل الحاجة إلى الدقة مقابل الحاجة إلى السرعة والكفاءة.
الاستشهادات:[1] https://arxiv.org/pdf/2303.17951.pdf
[2 "
[3 "
[4] https://massedcompute.com/faq-answers/؟question=WhatoT+The+Defferences+Between+Int8+and+FP16++Precision+In+Terms+oCucuracy+And+ و Speded٪3F
[5]
[6]
[7] https://forums.developer.nvidia.com/t/same-inference-peed-for-int8-fp16/66971
[8] https://forums.developer.nvidia.com/t/int8-vs-fp16-results/158139