Las diferencias clave entre la precisión de FP16 (punto flotante de 16 bits) e int8 (entero de 8 bits) para los modelos Deepseek giran principalmente en torno a la precisión, el rango dinámico y la eficiencia computacional.
Exactitud
FP16 generalmente proporciona una mayor precisión en comparación con INT8. Esto es particularmente importante para los modelos que requieren cálculos precisos, ya que FP16 puede representar un rango más amplio de valores y distinciones más finas entre ellos debido a su naturaleza de punto flotante. En contraste, la precisión más baja de INT8 puede conducir a mayores errores de cuantización, especialmente en escenarios en los que los parámetros o activaciones del modelo tienen valores que exceden el rango limitado de enteros de 8 bits firmados, que se extienden de -128 a 127 [1] [4].Rango dinámico
El rango dinámico de FP16 es significativamente más amplio que el de Int8. FP16 puede expresar valores en un espectro mucho más grande porque asigna bits tanto para el exponente como para la mantissa, lo que le permite manejar números muy pequeños y muy grandes de manera efectiva. En comparación, el rango fijo de INT8 limita su aplicabilidad, particularmente en modelos complejos donde los valores de salida pueden variar ampliamente [2] [3]. Por ejemplo, si bien INT8 tiene un rango dinámico de $$ 2^8 $$, FP16 puede representar valores en un rango que efectivamente permite una representación de datos mucho más matizada [2].Eficiencia computacional
INT8 está optimizado para la eficiencia computacional, particularmente en tareas de inferencia en dispositivos Edge. El uso de la aritmética entera generalmente requiere menos potencia y puede conducir a cálculos más rápidos en comparación con las operaciones de punto flotante. Esta eficiencia es crucial para implementar modelos en aplicaciones en tiempo real donde la latencia y el consumo de energía son factores críticos [1] [4]. Además, la cuantización de INT8 permite reducciones significativas en el uso de la memoria, lo que puede mejorar el rendimiento de los dispositivos con recursos limitados [3] [5].En resumen, mientras que FP16 ofrece una precisión superior y un rango dinámico adecuado para la capacitación e inferencia de modelos complejos, INT8 sobresale en eficiencia y velocidad operativas, lo que lo hace preferible para la implementación en entornos con recursos limitados. La elección entre estas precisiones a menudo depende de los requisitos específicos de la aplicación, como la necesidad de precisión versus la necesidad de velocidad y eficiencia.
Citas:[1] https://arxiv.org/pdf/2303.17951.pdf
[2] https://www.baseten.co/blog/fp8-eficiente-model-inference-with-8-bit-floating-point-numbers/
[3] https://itsabout.ai/understanding-data-types-in-ai-and-hpc-int8-fp8-fp16-bf16-bf32-fp32-tf32-fp64 y-hardware-accelerators/
[4] https://massedcompute.com/faq-answers/?question=what+ear+The+diFferences+betwereNt8+And+Fp16+Precision+in+terms+Of+Accuracy+And+Speed%3F%3F%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