量化是否一定能加速计算？

迷迷糊糊的人 2021-06-16 10:42:43

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weixin_38498942 2021-06-17

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许多量化算法都无法带来实质性加速。

1.背景介绍随着人工智能技术的发展，深度学习模型的规模越来越大，计算量也越来越大。这导致了模型训练和推理的时间开销，对于实时应用和资源有限的设备来说，这是一个很大的挑战。因此，模型加速和量化技术成为了深度学习领域的热门话题。模型加速主要通过硬件和软件的优化，提高模型的计算效率。而量化则是将模型参数从浮点数转换为整数，从而减少内存占用和计算量，提高模型的运行速度和部署效率。在本文中，我们...

为什么要做量化？在实际应用中，尤其是在部署到资源有限的环境（如移动设备、边缘计算设备或特定的服务器硬件）时，模型的大小和计算速度至关重要。量化技术能够在保证模型性能基本不变的情况下，大幅度降低内存占用和计算资源的需求。W8A8量化 vs 稀疏量化：W8A8量化主要是将所有的权重和激活数据都用8位表示，是一种标准的量化方式。稀疏量化除了低位数表示外，还通过剪枝使得很多权重变为0，从而进一步压缩模型，并能在某些硬件上获得更快的推理速度。昇腾服务器：模型量化、W8A8量化、稀疏量化（量化是什么？

4-bit SQ量化是一种通过将浮点数映射到4-bit整数来减少存储和计算开销的技术。虽然它会引入一定的精度损失，但在许多情况下，这种损失是可以接受的，尤其是在需要处理大规模数据集时。8bit量化呢？8-bit量化（8-bit Scalar Quantization）是另一种常见的量化技术，它将浮点数向量转换为8-bit整数向量。与4-bit量化相比，8-bit量化提供了更高的精度，因为它使用更多的比特来表示每个浮点数。

在过去的几十年里，量化理论计算一直是化学研究的关键工具。密度泛函理论（DFT）、分子力学（MM）、耦合簇（CC）等方法在预测分子结构、能量、光谱性质等方面具有重要意义。然而，这些计算通常需要大量的计算资源和时间。传统的CPU（中央处理单元）在处理这些计算时速度较慢，限制了研究人员的计算能力。近年来，随着GPU（图形处理单元）的迅速发展，这一局面发生了变化。GPU拥有大量的并行处理单元，适合处理大规...

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