DeepSeekモデルのFP16とINT8の精度の重要な違いは何ですか

＃＃ 正確さ
FP16は通常、INT8と比較してより高い精度を提供します。これは、FP16がその浮動的な性質のために、より広い範囲の値とそれらの間のより細かい区別を表すことができるため、正確な計算を必要とするモデルにとって特に重要です。対照的に、INT8の低精度は、特にモデルパラメーターまたはアクティベーションが署名された8ビット整数の限られた範囲を超える値を-128から127 [1] [4]を超える値を持つシナリオでは、より大きな量子化エラーにつながる可能性があります。

##ダイナミックレンジ
FP16のダイナミックレンジは、INT8の動的範囲よりも大幅に広いです。 FP16は、指数とマンティッサの両方にビットを割り当てるため、はるかに大きなスペクトルで値を表すことができ、非常に小さくて非常に多くの数を効果的に処理できるようにします。それに比べて、INT8の固定範囲は、特に出力値が大きく異なる可能性のある複雑なモデルでは、適用性を制限します[2] [3]。たとえば、INT8のダイナミックレンジは$$ 2^8 $$ですが、FP16は、より微妙なデータ表現を効果的に可能にする範囲の値を表すことができます[2]。

##計算効率
INT8は、特にエッジデバイスの推論タスクで計算効率に最適化されています。整数算術の使用は通常、より少ない電力が必要であり、浮動小数点操作と比較してより速い計算につながる可能性があります。この効率は、レイテンシとエネルギー消費が重要な要因であるリアルタイムアプリケーションでモデルを展開するために重要です[1] [4]。さらに、INT8の量子化により、メモリ使用量が大幅に減少することができ、リソースが限られているデバイスのパフォーマンスを向上させることができます[3] [5]。

要約すると、FP16は複雑なモデルのトレーニングと推論に適した優れた精度とダイナミックレンジを提供しますが、INT8は運用効率と速度に優れており、リソースに制約のある環境での展開に適しています。これらの精度の選択は、多くの場合、精度の必要性と速度と効率の必要性など、アプリケーションの特定の要件に依存します。