Az FP16 (16 bites lebegőpont) és az INT8 (8 bites egész szám) pontosságának legfontosabb különbségei a mélymagos modellek pontosságát elsősorban a pontosság, a dinamikus tartomány és a számítási hatékonyság körül forogják.
Pontosság
Az FP16 általában nagyobb pontosságot biztosít az INT8 -hoz képest. Ez különösen fontos a pontos számításokat igénylő modellek esetében, mivel az FP16 az értékek szélesebb körét és a köztük lévő finomabb megkülönböztetéseket képviselheti annak lebegőpontos jellege miatt. Ezzel szemben az INT8 alacsonyabb pontossága nagyobb kvantálási hibákat eredményezhet, különösen olyan forgatókönyvekben, ahol a modellparaméterek vagy aktiválások olyan értékek, amelyek meghaladják az aláírt 8 bites egész számok korlátozott tartományát, amely -128 és 127 között terjed ki [1] [4].Dinamikus tartomány
Az FP16 dinamikus tartománya szignifikánsan szélesebb, mint az INT8é. Az FP16 sokkal nagyobb spektrumon keresztül képes kifejezni az értékeket, mivel biteket oszt ki mind az exponenshez, mind a mantissa számára, lehetővé téve, hogy hatékonyan kezelje a nagyon kicsi és nagyon nagy számot. Összehasonlításképpen: az INT8 rögzített tartománya korlátozza annak alkalmazhatóságát, különösen olyan összetett modellekben, ahol a kimeneti értékek nagymértékben változhatnak [2] [3]. Például, míg az Int8 dinamikus tartománya $ $ 2^8 $ $, az FP16 olyan értékeket képviselhet, amelyek hatékonyan lehetővé teszik az árnyaltabb adat -ábrázolást [2].Számítási hatékonyság
Az INT8 optimalizálva van a számítási hatékonyság érdekében, különösen az Edge eszközökre vonatkozó következtetési feladatokban. Az egész számtani számtani használata általában kevesebb energiát igényel, és gyorsabb számításokhoz vezethet, mint a lebegőpontos műveletek. Ez a hatékonyság elengedhetetlen a modellek telepítéséhez olyan valós idejű alkalmazásokban, ahol a késés és az energiafogyasztás kritikus tényezők [1] [4]. Ezenkívül az INT8 kvantálása lehetővé teszi a memória használatának jelentős csökkenését, ami javíthatja a korlátozott erőforrásokkal rendelkező eszközök teljesítményét [3] [5].Összefoglalva: míg az FP16 kiváló pontosságot és dinamikus tartományt kínál a komplex modellek képzésére és következtetésére, addig az INT8 kitűnő az operatív hatékonyság és a sebesség szempontjából, ezáltal előnyösebbé téve az erőforrásokkal korlátozott környezetben történő telepítést. A pontosságok közötti választás gyakran az alkalmazás konkrét követelményeitől függ, például a pontosság szükségességétől, szemben a sebesség és a hatékonyság szükségességével.
Idézetek:[1] https://arxiv.org/pdf/2303.17951.pdf
[2] https://www.baseten.co/blog/fp8-effien-model-inference-with-8-bit-floating-point-number/
[3] https://itsabout.ai/understinging-data-types-in-ai-and-hpc-int8-fp8-fp16-bf16-bf32-fp32-tf32-fp64-és hardware-ccelerators/
[4] https://massedcompute.com/faq-answers/?question=What+ARE+The+DIFERENCES +BETWETWINT8+AND+FP16+PRESISION+INGERMS+OFCURCURY+And+SPEED%3FFF
[5] https://www.baseten.co/blog/introduction-to-quantizing-ml-models/
[6] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/114fgo8/d_is_fp16_UUSE_IN_DEEP_LEARNING_OR_FP32/
[7] https://forums.developer.nvidia.com/t/same-inference-peed-for-int8-and-fp16/66971
[8] https://forums.developer.nvidia.com/t/int8-vs-fp16-results/158139