Le differenze chiave tra la precisione FP16 (punto galleggiante a 16 bit) e INT8 (intero a 8 bit) per i modelli DeepSeek ruotano principalmente attorno all'accuratezza, alla gamma dinamica ed efficienza computazionale.
precisione
FP16 fornisce generalmente una maggiore precisione rispetto a INT8. Ciò è particolarmente importante per i modelli che richiedono calcoli precisi, poiché FP16 può rappresentare una gamma più ampia di valori e distinzioni più belle tra loro a causa della sua natura a virgola mobile. Al contrario, la precisione inferiore di INT8 può portare a maggiori errori di quantizzazione, specialmente negli scenari in cui i parametri del modello o le attivazioni hanno valori che superano l'intervallo limitato di numeri interi firmati a 8 bit, che si estendono da -128 a 127 [1] [4].gamma dinamica
La gamma dinamica di FP16 è significativamente più ampia di quella di INT8. FP16 può esprimere valori in uno spettro molto più grande perché alloca bit sia per l'esponente che per la mantissa, permettendogli di gestire efficacemente numeri molto piccoli e molto grandi. In confronto, l'intervallo fisso di INT8 limita la sua applicabilità, in particolare in modelli complessi in cui i valori di output possono variare ampiamente [2] [3]. Ad esempio, mentre INT8 ha un intervallo dinamico di $$ 2^8 $$, FP16 può rappresentare valori in un intervallo che consente efficacemente una rappresentazione di dati molto più sfumata [2].Efficienza computazionale
INT8 è ottimizzato per l'efficienza computazionale, in particolare nelle attività di inferenza sui dispositivi Edge. L'uso di aritmetica intera in genere richiede meno potenza e può portare a calcoli più veloci rispetto alle operazioni a punto mobile. Questa efficienza è cruciale per la distribuzione di modelli in applicazioni in tempo reale in cui latenza e il consumo di energia sono fattori critici [1] [4]. Inoltre, la quantizzazione INT8 consente riduzioni significative dell'utilizzo della memoria, che possono migliorare le prestazioni sui dispositivi con risorse limitate [3] [5].In sintesi, mentre FP16 offre un'accuratezza e una gamma dinamica superiori adatti alla formazione e all'inferenza di modelli complessi, INT8 eccelle nell'efficienza operativa e nella velocità, rendendolo preferibile per la distribuzione in ambienti limitati alle risorse. La scelta tra queste precisioni dipende spesso dai requisiti specifici dell'applicazione, come la necessità di accuratezza rispetto alla necessità di velocità ed efficienza.
Citazioni:[1] https://arxiv.org/pdf/2303.17951.pdf
[2] https://www.baseten.co/blog/fp8-efficient-model-inference-with-8-bit-floating-point-numbers/
[3] https://itsabout.ai/understanding-data-types-in-ai-hpc-int8-fp8-fp16-bf16-bf32-fp32-tf32-fp64-and-hardware-accelerars/
[4] https://massedcompute.com/faq-answers/?question=what+are+the+Differences+Sween+int8+ e+fp16+precision+in+terms+of+accuracy+ e+speed%3f
[5] https://www.baseten.co/blog/introduction-to-quantizing-ml-models/
[6] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/114fgo8/d_is_fp16_used_in_deep_learning_or_fp32/
[7] https://forums.developer.nvidia.com/t/same-inference-speed-for-int8-and-fp16/66971
[8] https://forums.developer.nvidia.com/t/int8-vs-fp16-results/158139