DeepSeek模型的FP16和INT8精度之间的关键区别是什么

＃＃ 准确性
与INT8相比，FP16通常提供更高的精度。这对于需要精确计算的模型尤其重要，因为FP16可以代表更广泛的值，并且由于其浮点性质而在它们之间的区分更大。相比之下，INT8的较低精度可能导致更大的量化误差，尤其是在模型参数或激活的情况下，值超过了有限的签名的8位整数范围，该范围从-128到127 [1] [4]。

##动态范围
FP16的动态范围比INT8的动态范围明显宽。 FP16可以在更大的频谱上表达值，因为它为指数和Mantissa分配了位，从而使其能够有效地处理非常小且非常大的数量。相比之下，INT8的固定范围限制了其适用性，尤其是在输出值可能差异很大的复杂模型中[2] [3]。例如，尽管INT8具有$$ 2^8 $$的动态范围，但FP16可以在有效允许更细微的数据表示的范围内表示值[2]。

##计算效率
INT8针对计算效率进行了优化，尤其是在边缘设备上的推理任务中。整数的使用通常需要更少的功率，并且与浮点操作相比，可以导致更快的计算。这种效率对于在潜伏期和能耗是关键因素的实时应用中部署模型至关重要[1] [4]。此外，INT8量化允许在内存使用情况下大大减少，这可以提高资源有限的设备上的性能[3] [5]。

总而言之，尽管FP16提供了适用于训练和推断复杂模型的卓越精度和动态范围，但INT8在运行效率和速度方面表现出色，使其更易于在资源受限环境中部署。这些精确度之间的选择通常取决于应用程序的特定要求，例如准确性的需求与速度和效率的需求。