Ключевые различия между FP16 (16-битная плавающая точка) и точностью Int8 (8-битное целое число) для моделей DeepSeek в первую очередь вращаются вокруг точности, динамического диапазона и вычислительной эффективности.
Точность
FP16 обычно обеспечивает более высокую точность по сравнению с Int8. Это особенно важно для моделей, требующих точных расчетов, поскольку FP16 может представлять собой более широкий диапазон значений и более тонкие различия между ними из-за его характера с плавающей точкой. Напротив, более низкая точность INT8 может привести к большим ошибкам квантования, особенно в сценариях, где параметры или активации модели имеют значения, которые превышают ограниченный диапазон подписанных 8 -битных целых чисел, которые охватывают от -128 до 127 [1] [4].Динамический диапазон
Динамический диапазон FP16 значительно шире, чем у Int8. FP16 может выражать значения в гораздо большем спектре, потому что он выделяет биты как для показателя, так и для мантиссы, что позволяет ему эффективно обрабатывать очень маленькие и очень большие числа. Для сравнения, фиксированный диапазон Int8 ограничивает его применимость, особенно в сложных моделях, где выходные значения могут сильно варьироваться [2] [3]. Например, в то время как Int8 имеет динамический диапазон $$ 2^8 $$, FP16 может представлять значения в диапазоне, который эффективно позволяет обеспечить гораздо более нюансированное представление данных [2].Вычислительная эффективность
Int8 оптимизирован для вычислительной эффективности, особенно в задачах вывода на устройствах с краями. Использование целочисленной арифметики обычно требует меньшей мощности и может привести к более быстрым вычислениям по сравнению с операциями с плавающей точкой. Эта эффективность имеет решающее значение для развертывания моделей в приложениях в реальном времени, где задержка и энергопотребление являются критическими факторами [1] [4]. Кроме того, квантование Int8 позволяет значительно сократить использование памяти, что может повысить производительность на устройствах с ограниченными ресурсами [3] [5].Таким образом, в то время как FP16 предлагает превосходную точность и динамический диапазон, подходящий для обучения и вывода сложных моделей, Int8 превосходит в эксплуатационной эффективности и скорости, что делает его предпочтительным для развертывания в ограниченных ресурсах средах. Выбор между этими точками часто зависит от конкретных требований приложения, таких как необходимость точность в зависимости от необходимости скорости и эффективности.
Цитаты:[1] https://arxiv.org/pdf/2303.17951.pdf
[2] https://www.baseten.co/blog/fp8-effiot-model-inference-with-8-bit-loating-point-numbers/
[3.]
[4] https://massedcompute.com/faq-answers/?question=what+Are+thelhetSeerences+betweewSting8+ и+fp16+precision+In+Terms+Of+-+LyStySpeed%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-hor-fp16/66971
[8] https://forums.developer.nvidia.com/t/int8-vs-fp16-results/158139