De vigtigste forskelle mellem FP16 (16-bit flydende punkt) og INT8 (8-bit heltal) præcision for dybseek-modeller drejer primært om nøjagtighed, dynamisk rækkevidde og beregningseffektivitet.
Nøjagtighed
FP16 giver generelt højere nøjagtighed sammenlignet med INT8. Dette er især vigtigt for modeller, der kræver nøjagtige beregninger, da FP16 kan repræsentere et bredere interval af værdier og finere sondringer mellem dem på grund af dens flydende punkt. I modsætning hertil kan INT8s lavere præcision føre til større kvantiseringsfejl, især i scenarier, hvor modelparametre eller aktiveringer har værdier, der overstiger det begrænsede interval af underskrevne 8 -bit heltal, der spænder fra -128 til 127 [1] [4].Dynamisk rækkevidde
Det dynamiske interval af FP16 er signifikant bredere end INT8. FP16 kan udtrykke værdier på tværs af et meget større spektrum, fordi det tildeler bits til både eksponenten og mantissaen, hvilket giver den mulighed for at håndtere meget lille og meget stort antal effektivt. Til sammenligning begrænser INT8s faste rækkevidde dens anvendelighed, især i komplekse modeller, hvor outputværdierne kan variere meget [2] [3]. Selvom INT8 for eksempel har et dynamisk interval på $$ 2^8 $$, kan FP16 repræsentere værdier i et interval, der effektivt giver mulighed for meget mere nuanceret datrepræsentation [2].Beregningseffektivitet
INT8 er optimeret til beregningseffektivitet, især i inferensopgaver på kantenheder. Brugen af heltal aritmetik kræver typisk mindre strøm og kan føre til hurtigere beregninger sammenlignet med flydende point-operationer. Denne effektivitet er afgørende for at implementere modeller i realtidsapplikationer, hvor latenstid og energiforbrug er kritiske faktorer [1] [4]. Desuden giver INT8 -kvantisering mulighed for betydelige reduktioner i hukommelsesforbruget, hvilket kan forbedre ydelsen på enheder med begrænsede ressourcer [3] [5].Sammenfattende, mens FP16 tilbyder overlegen nøjagtighed og dynamisk rækkevidde, der er egnet til træning og inferens af komplekse modeller, udmærker INT8 sig i operationel effektivitet og hastighed, hvilket gør det foretrukket til implementering i ressourcebegrænsede miljøer. Valget mellem disse præcisioner afhænger ofte af de specifikke krav i applikationen, såsom behovet for nøjagtighed kontra behovet for hastighed og effektivitet.
Citater:[1] https://arxiv.org/pdf/2303.17951.pdf
)
)
[4] https://massedcompute.com/faq-ansewers/?question=what+are+the+Differences+Between+Int8+And+Fp16+Precision+in+Terms+of+Accuracy+And+ Speed%3F
[5] https://www.baseten.co/blog/introduktion-to-quantizing-ml-models/
)
[7] https://forums.developer.nvidia.com/t/same-inference-hastighed-for-int8-and-fp16/66971
[8] https://forums.developer.nvidia.com/t/int8-vs-fp16-results/158139