Sự khác biệt chính giữa FP16 (điểm nổi 16 bit) và Int8 (Integer 8 bit) cho các mô hình DeepSeek chủ yếu xoay quanh độ chính xác, dải động và hiệu quả tính toán.
Sự chính xác
FP16 thường cung cấp độ chính xác cao hơn so với INT8. Điều này đặc biệt quan trọng đối với các mô hình yêu cầu tính toán chính xác, vì FP16 có thể thể hiện phạm vi giá trị rộng hơn và sự khác biệt tốt hơn giữa chúng do bản chất nổi của nó. Ngược lại, độ chính xác thấp hơn của INT8 có thể dẫn đến các lỗi lượng tử hóa lớn hơn, đặc biệt là trong các kịch bản trong đó các tham số mô hình hoặc kích hoạt có các giá trị vượt quá phạm vi số nguyên có chữ ký 8 bit, kéo dài từ -128 đến 127 [1] [4].Phạm vi động
Phạm vi động của FP16 rộng hơn đáng kể so với INT8. FP16 có thể biểu thị các giá trị trên một phổ lớn hơn nhiều vì nó phân bổ các bit cho cả số mũ và mantissa, cho phép nó xử lý các số rất nhỏ và rất lớn một cách hiệu quả. Để so sánh, phạm vi cố định của INT8 giới hạn khả năng ứng dụng của nó, đặc biệt là trong các mô hình phức tạp trong đó các giá trị đầu ra có thể rất khác nhau [2] [3]. Ví dụ, trong khi Int8 có phạm vi động là $$ 2^8 $$, FP16 có thể biểu diễn các giá trị trong một phạm vi cho phép biểu diễn dữ liệu nhiều sắc thái hơn nhiều [2].Hiệu quả tính toán
INT8 được tối ưu hóa cho hiệu quả tính toán, đặc biệt là trong các nhiệm vụ suy luận trên các thiết bị cạnh. Việc sử dụng số học số nguyên thường đòi hỏi ít năng lượng hơn và có thể dẫn đến các tính toán nhanh hơn so với các hoạt động dấu phẩy động. Hiệu quả này là rất quan trọng để triển khai các mô hình trong các ứng dụng thời gian thực trong đó độ trễ và tiêu thụ năng lượng là các yếu tố quan trọng [1] [4]. Hơn nữa, lượng tử hóa Int8 cho phép giảm đáng kể việc sử dụng bộ nhớ, có thể tăng cường hiệu suất trên các thiết bị có nguồn lực hạn chế [3] [5].Tóm lại, trong khi FP16 cung cấp độ chính xác vượt trội và phạm vi động phù hợp để đào tạo và suy luận của các mô hình phức tạp, INT8 vượt trội về hiệu quả và tốc độ hoạt động, giúp triển khai trong môi trường bị hạn chế tài nguyên. Sự lựa chọn giữa các quy tắc này thường phụ thuộc vào các yêu cầu cụ thể của ứng dụng, chẳng hạn như nhu cầu chính xác so với nhu cầu về tốc độ và hiệu quả.
Trích dẫn:[1] https://arxiv.org/pdf/2303.17951.pdf
.
.
[4] https://massedcompute.com/faq-answers/?question=What+are+the+differences+between+INT8+and+FP16+precision+in+terms+of+accuracy+and+speed%3F
.
.
[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