Diferențele cheie între precizia FP16 (Punct flotant pe 16 biți) și Int8 (8 biți) pentru modelele Deepseek se învârt în primul rând în jurul preciziei, gamei dinamice și eficienței de calcul.
Precizie
FP16 oferă, în general, o precizie mai mare în comparație cu INT8. Acest lucru este deosebit de important pentru modelele care necesită calcule precise, deoarece FP16 poate reprezenta o gamă mai largă de valori și distincții mai fine între ele datorită naturii sale plutitoare. În schimb, precizia mai mică a INT8 poate duce la erori de cuantificare mai mari, în special în scenarii în care parametrii sau activările modelului au valori care depășesc gama limitată de numere întregi semnate pe 8 biți, care se întinde de la -128 la 127 [1] [4].Range Dynamic
Gama dinamică a FP16 este semnificativ mai largă decât cea a INT8. FP16 poate exprima valori într -un spectru mult mai mare, deoarece alocă biți atât pentru exponent, cât și pentru mantissa, permițându -i să gestioneze în mod eficient un număr foarte mic și foarte mare. În comparație, gama fixă a INT8 își limitează aplicabilitatea, în special în modelele complexe în care valorile de ieșire pot varia foarte mult [2] [3]. De exemplu, în timp ce INT8 are o gamă dinamică de $$ 2^8 $$, FP16 poate reprezenta valori într -un interval care permite efectiv o reprezentare mult mai nuanțată a datelor [2].Eficiență de calcul
INT8 este optimizat pentru eficiență de calcul, în special în sarcinile de inferență pe dispozitivele Edge. Utilizarea aritmeticelor întregi necesită de obicei mai puțină putere și poate duce la calcule mai rapide în comparație cu operațiunile cu punct plutitor. Această eficiență este crucială pentru implementarea modelelor în aplicații în timp real, unde latența și consumul de energie sunt factori critici [1] [4]. Mai mult, cuantificarea Int8 permite reduceri semnificative ale utilizării memoriei, ceea ce poate îmbunătăți performanța pe dispozitivele cu resurse limitate [3] [5].În rezumat, în timp ce FP16 oferă o precizie superioară și o gamă dinamică potrivită pentru antrenamentul și inferența modelelor complexe, INT8 excelează în eficiență operațională și viteză, ceea ce face de preferat implementarea în medii constrânse de resurse. Alegerea dintre aceste precizii depinde adesea de cerințele specifice ale aplicației, cum ar fi nevoia de precizie față de nevoia de viteză și eficiență.
Citări:[1] https://arxiv.org/pdf/2303.17951.pdf
]
[3] https://itsabout.ai/understanding-data-types-in-ai-and-hpc-int8-fp8-fp16-bf16-bf32-fp32-tf32-fp64-and-hardware-accelerators/
[4] https://massedcompute.com/faq-answers/?question=what+are+The+differences+between+int8+ și+fp16+precision+in+terms+of+accury+and+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-nsults/158139