De viktigaste skillnaderna mellan FP16 (16-bitars flytande punkt) och Int8 (8-bitars heltal) precision för Deepseek-modellerna kretsar främst kring noggrannhet, dynamiskt intervall och beräkningseffektivitet.
noggrannhet
FP16 ger i allmänhet högre noggrannhet jämfört med INT8. Detta är särskilt viktigt för modeller som kräver exakta beräkningar, eftersom FP16 kan representera ett bredare utbud av värden och finare skillnader mellan dem på grund av dess flytande punkt. Däremot kan INT8: s lägre precision leda till större kvantiseringsfel, särskilt i scenarier där modellparametrar eller aktiveringar har värden som överskrider det begränsade intervallet för signerade 8 -bitars heltal, som sträcker sig från -128 till 127 [1] [4].dynamiskt intervall
Det dynamiska intervallet för FP16 är betydligt bredare än för INT8. FP16 kan uttrycka värden över ett mycket större spektrum eftersom det tilldelar bitar för både exponenten och mantissa, vilket gör att den kan hantera mycket litet och mycket stort antal effektivt. Som jämförelse begränsar Int8: s fasta intervall dess tillämpbarhet, särskilt i komplexa modeller där utgångsvärdena kan variera mycket [2] [3]. Till exempel, medan int8 har ett dynamiskt intervall på $$ 2^8 $$, kan FP16 representera värden inom ett intervall som effektivt möjliggör mycket mer nyanserad datarepresentation [2].Beräkningseffektivitet
Int8 är optimerad för beräkningseffektivitet, särskilt i inferensuppgifter på kantenheter. Användningen av heltal aritmetik kräver vanligtvis mindre kraft och kan leda till snabbare beräkningar jämfört med flytande punktoperationer. Denna effektivitet är avgörande för att distribuera modeller i realtidsapplikationer där latens och energiförbrukning är kritiska faktorer [1] [4]. Dessutom möjliggör int8 -kvantisering betydande minskningar i minnesanvändningen, vilket kan förbättra prestanda på enheter med begränsade resurser [3] [5].Sammanfattningsvis, medan FP16 erbjuder överlägsen noggrannhet och dynamiskt intervall som är lämpligt för träning och slutsatser av komplexa modeller, utmärker Int8 i driftseffektivitet och hastighet, vilket gör det att föredra för utplacering i resursbegränsade miljöer. Valet mellan dessa precisioner beror ofta på de specifika kraven i applikationen, till exempel behovet av noggrannhet jämfört med behovet av hastighet och effektivitet.
Citeringar:[1] https://arxiv.org/pdf/2303.17951.pdf
[2] https://www.baseten.co/blog/fp8-efficient-model-inference-with-8-bit-floating-point-numbers/
]
]
[5] https://www.baseten.co/blog/introduktion-to-quantizing-ml-models/
]
[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