Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Kādas ir galvenās atšķirības starp FP16 un Int8 precizitāti DeepSeek modeļiem


Kādas ir galvenās atšķirības starp FP16 un Int8 precizitāti DeepSeek modeļiem


Galvenās atšķirības starp FP16 (16 bitu peldošo punktu) un Int8 (8 bitu veselu skaitli) precizitāti DeepSEEK modeļiem galvenokārt griežas ap precizitāti, dinamisko diapazonu un skaitļošanas efektivitāti.

precizitāte

FP16 parasti nodrošina augstāku precizitāti salīdzinājumā ar Int8. Tas ir īpaši svarīgi modeļiem, kuriem nepieciešami precīzi aprēķini, jo FP16 var atspoguļot plašāku vērtību diapazonu un smalkākas atšķirības starp tiem peldošā punkta rakstura dēļ. Turpretī Int8 zemākā precizitāte var izraisīt lielākas kvantēšanas kļūdas, it īpaši scenārijos, kad modeļa parametriem vai aktivizācijām ir vērtības, kas pārsniedz ierobežoto parakstīto 8 bitu veselu skaitļu diapazonu, kas aptver no -128 līdz 127 [1] [4].

Dinamiskais diapazons

FP16 dinamiskais diapazons ir ievērojami plašāks nekā int8. FP16 var izteikt vērtības daudz lielākā spektrā, jo tas piešķir bitus gan eksponentam, gan Mantissai, ļaujot tai efektīvi rīkoties ar ļoti mazu un ļoti lielu skaitu. Salīdzinājumam, Int8 fiksētais diapazons ierobežo tā pielietojamību, jo īpaši sarežģītos modeļos, kur izejas vērtības var ļoti atšķirties [2] [3]. Piemēram, lai gan Int8 ir dinamisks $ $ 2^8 $ $ diapazons, FP16 var attēlot vērtības diapazonā, kas efektīvi ļauj daudz niansētāku datu attēlojumu [2].

skaitļošanas efektivitāte

Int8 ir optimizēts skaitļošanas efektivitātei, jo īpaši secinājumu uzdevumos malu ierīcēs. Iedzīvnieku skaita aritmētikas lietošanai parasti ir nepieciešama mazāka jauda, ​​un tā var izraisīt ātrāku aprēķinus, salīdzinot ar peldošā punkta operācijām. Šī efektivitāte ir būtiska modeļu izvietošanai reāllaika lietojumos, kur latentuma un enerģijas patēriņš ir kritiski faktori [1] [4]. Turklāt Int8 kvantēšana ļauj ievērojami samazināt atmiņas izmantošanu, kas var uzlabot veiktspēju ierīcēm ar ierobežotiem resursiem [3] [5].

Rezumējot, lai gan FP16 piedāvā izcilu precizitāti un dinamisko diapazonu, kas piemērots sarežģītu modeļu apmācībai un secinājumiem, int8 izceļas ar darbības efektivitāti un ātrumu, padarot to vēlamu izvietošanai resursu ierobežotā vidē. Izvēle starp šīm precizitātēm bieži ir atkarīga no lietojumprogrammas īpašajām prasībām, piemēram, nepieciešamības pēc precizitātes salīdzinājumā ar ātruma un efektivitātes nepieciešamību.

Atsauces:
[1] https://arxiv.org/pdf/2303.17951.pdf
[2] https://www.baseten.co/blog/fp8-efife-model-ination-with-8-bit-floating-point-numbers/
[3.]
.
[5] https://www.baseten.co/blog/introduction-to-quantizing-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-atherence-peed-for-int8-and-fp16/66971
[8] https://forums.developer.nvidia.com/t/int8-vs-fp16-results/158139