De viktigste forskjellene mellom FP16 (16-bit flytende punkt) og INT8 (8-bits heltall) presisjon for DeepSeek-modeller dreier seg først og fremst om nøyaktighet, dynamisk rekkevidde og beregningseffektivitet.
Nøyaktighet
FP16 gir generelt høyere nøyaktighet sammenlignet med INT8. Dette er spesielt viktig for modeller som krever presise beregninger, ettersom FP16 kan representere et bredere spekter av verdier og finere distinksjoner mellom dem på grunn av dens flytende punkt. I kontrast kan INT8s lavere presisjon føre til større kvantiseringsfeil, spesielt i scenarier der modellparametere eller aktiveringer har verdier som overstiger det begrensede området av signerte 8 -bits heltall, som spenner fra -128 til 127 [1] [4].Dynamisk rekkevidde
Det dynamiske området til FP16 er betydelig bredere enn Int8. FP16 kan uttrykke verdier på tvers av et mye større spekter fordi det tildeler biter for både eksponenten og mantissa, slik at den kan håndtere veldig små og veldig store tall effektivt. Til sammenligning begrenser INT8s faste område dens anvendbarhet, spesielt i komplekse modeller der utgangsverdiene kan variere mye [2] [3]. For eksempel, mens INT8 har et dynamisk område på $$ 2^8 $$, kan FP16 representere verdier i et område som effektivt gir mulighet for mye mer nyansert datavrepresentasjon [2].Beregningseffektivitet
Int8 er optimalisert for beregningseffektivitet, spesielt i inferanseoppgaver på kantenheter. Bruken av heltall aritmetikk krever vanligvis mindre kraft og kan føre til raskere beregninger sammenlignet med flytende punktoperasjoner. Denne effektiviteten er avgjørende for å distribuere modeller i sanntidsapplikasjoner der latens og energiforbruk er kritiske faktorer [1] [4]. Dessuten muliggjør INT8 -kvantisering betydelige reduksjoner i hukommelsesbruken, noe som kan forbedre ytelsen på enheter med begrensede ressurser [3] [5].Oppsummert, mens FP16 tilbyr overlegen nøyaktighet og dynamisk rekkevidde som er egnet for trening og slutning av komplekse modeller, utmerker Int8 seg i driftseffektivitet og hastighet, noe som gjør det å foretrekke for distribusjon i ressursbegrensede miljøer. Valget mellom disse presisjonene avhenger ofte av de spesifikke kravene i applikasjonen, for eksempel behovet for nøyaktighet kontra behovet for hastighet og effektivitet.
Sitasjoner:[1] https://arxiv.org/pdf/2303.17951.pdf
[2] https://www.baseten.co/blog/fp8-efficient-model-inferens--8-8-bit-floating-point-numbers/
[3] https://itsabout.ai/understanding-data-types-in-ai-and-hpc-int8-fp8-fp16-bf16-bf32-fp32-tf32-fp64-andwareware-accelerators/
[4] https://massedcompute.com/faq-viswers/?question=what+are+The+Differences+Between+Int8+Ond+FP16+Precision+in+Terms+Of+Accuracy+And+Speed%3F
[5] https://www.baseten.co/blog/introduksjons-to-kvantiserende-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-inferens-hasted-for-int8-and-fp16/66971
[8] https://forums.developer.nvidia.com/t/int8-vs-fp16-results/158139