FP16 第2页

想买个深度学习的算力设备，TOPs和TFLOPs 啥啥分不清

它们之间的转换通常可以用1TFLOPS=2*1TOPS来计算，但是需要注意TFLOPS中有单精度FP32和半精度FP16的区别，默认是FP16。理论峰值＝GPU芯片

提着小灯找呀找·2023-11-10 14:49

ChatGLM的int8量化以及由此对量化的梳理总结

目录一、ChatGLM的int8量化二、全流程量化三、量化校准目前随着模型规模越来越大，对于没有很多算力的人来说，使用大模型的门槛越来越高，因此ChatGLM提供的模型支持，fp16、int8和int4

colourmind·2023-11-03 17:52

3. t2t_vit inference

前言对vit进行fp16推理参考链接：https://github.com/open-mmlab/mmpretrain/tree/master/configs/t2t_vitruncode：https:

nsq_ai·2023-10-30 13:48

BaiChuan-QWen

作为分词方法vacabulary在中文上做了增强，验证增加vocabulary的规模不会为下游任务带来负面影响ModelPositionalembedding：选择RoPE，反向更新时选择FP32的精度而不是FP16

银晗·2023-10-30 03:09

half(fp16)类型转float(fp32)类型的简单实现

half和float的数据格式half(fp16)组成：符号位1bit+指数位5bits+小数位10bits。指数位的表示范围是[2^-14,2^15]。

wyz247·2023-10-28 23:29

Onnx精度转换 FP32-＞FP16

Onnx精度转换FP32->FP161、依赖包onnxonnxmltools2、转换fromonnxmltools.utils.float16_converterimportconvert_float_to_float16fromonnxmltools.utilsimportload_model,save_modelonnx_model=load_model("model.onnx")fp16_m

thisiszdy·2023-10-28 23:54

ChatGLM2 6B 本地部署

发现在30708G显卡上，运行FP16的还是慢，完全不能接受，一句问好要30秒生成结果。最后还是选用INT4量化的算了。速度上比较好，示例完全可以运行，且返回时间比较接受。

EricPan2023·2023-10-28 08:10

tensorRT trtexec命令常用参数

optShapes=input0:8x3x224x224#指定动态输入形状的范围常见值--maxShapes=input0:16x3x224x224#指定动态输入形状的范围最大值--inputIOFormats=fp16

洪流之源·2023-10-27 11:44

flash attention 2论文学习

优化点主要如下：一、减少non-matmulFLOPsA00中由于tensorcore的存在，使得gpu对于浮点矩阵运算吞吐很高，如FP16/BF16可以达到312TFLOPs/s，而对于非矩阵乘的浮点运算吞吐较低

KIDGINBROOK·2023-10-22 13:13

PyTorch训练（三）：DDP（DistributedDataParallel）【“单机多卡”、“多机多卡”分布式训练模式】【支持混合精度（fp16/fp32）】【只将数据并行，模型大于显卡则不行】

一、概述我们知道PyTorch本身对于单机多卡提供了两种实现方式DataParallel（DP）：ParameterServer模式，一张卡位reducer，实现也超级简单，一行代码。DistributedDataParallel（DDP）：All-Reduce模式，本意是用来分布式训练，但是也可用于单机多卡。DataParallel（DP）是基于Parameterserver的算法，实现比较简单

u013250861·2023-10-22 00:17

opencv4.8.0发布了

OpenCV4.8.0已于2023年6月29日凌晨正式发布，此次发布中有DNN模块中对TFLite模型的支持，FP16精度推理的支持等诸多亮点。点击底部阅读原文可访问英文原版ChangeLog。

Helloorld_1·2023-10-17 03:51

tensor core int8矩阵乘法

输入限制，要求输入是8/16/64/128的整数倍，例如linearbatchsize应该是8(fp16)/16(int8)的倍数conv,cha

wangyuehy·2023-10-13 13:27

FP(代表浮点运算数据格式，包括双精度（FP64）、单精度（FP32）、半精度（FP16）以及FP8等

FP(代表浮点运算数据格式，包括双精度（FP64）、单精度（FP32）、半精度（FP16）以及FP8等，INT代表整数格式，包括INT8、INT4等。

愚昧之山绝望之谷开悟之坡·2023-10-11 15:20

TensorRT的结构

Builder（网络原数据）：模型搭建的入口，网络的tensorRT内部表示以及可执行程序引擎都是由该对象的成员方法生成的BuiderConfig（网络原数据的选项）：负责设置模型的一些参数，如是否开始fp16

Vec[95]·2023-10-10 15:41

transformer系列5---transformer显存占用分析

3.1模型训练过程两者显存占用3.2模型推理过程两者显存占用1影响因素概述模型训练框架：例如pytorch框架的cudacontext会占用大约几百MB显存，与版本有关；模型参数大小，比如7B的模型以FP16

CV温故知新·2023-10-08 20:02

使用ExLlamaV2在消费级GPU上运行Llama2 70B

一个fp16参数的大小为2字节。加载Llama270b需要140GB内存(700亿*2字节)。只要我们的内存够大，我们就可以在CPU上运行上运行Llama270B。

deephub·2023-10-02 17:57

[DeepSpeed]RuntimeError: output tensor must have the same type as input tensor

最近在跑chatglm2的sft的时候出现了下面的错误，我的运行方式是bf16,deepspeedzero3，因为担心fp16会有很多的nan.File"/home/suser/.conda/envs/

农民小飞侠·2023-10-02 10:39

AMEYA360:昆仑芯2代芯片AI加速卡算力R200

Ameya360代理品牌昆仑芯推出2代芯片（以下简称“昆仑芯R200）在巅峰性能可达到128TFLOPS，同时可支持支持INT8/INT16/INT32/FP16/FP32等精度，支持视频编解码，支持108

皇华ameya·2023-09-25 21:20

大模型训练之加速篇 -＞ peft(Lora) -＞ accelerator -＞ deepspeed (Zero)

prefix-tuning.prompttuning,AdaLoRA,LLaMA-Adapter训练的库HUGGINFACEaccelerator库：是一个将pytorch模型迁移到CPU/GPU/Multi-GPUs/TPU/Fp16

zhurui_xiaozhuzaizai·2023-09-22 03:22

LLM-4-Langchain-Chatchat

FP16精度训练PRE_SEQ_LEN=128LR=2e-2NUM_GPUS=2torchrun--standalone--nnodes=1--nproc-per-node=$NUM_GPUSmain.py

愚昧之山绝望之谷开悟之坡·2023-09-20 00:43

模型量化（Model Quantization）

比如说原来的模型里面的权重（weight）都是float32，通过模型量化，将模型变成权重（weight）都是int8的定点模型模型量化有8/4/2/1bit等：16位：(半精度（FP16），单精度（FP32

noobiee·2023-09-19 22:50

开源大模型ChatGLM2-6B 2. 跟着LangChain参考文档搭建LLM+知识库问答系统

量化等级最低GPU显存FP16（无量化）13G

qq_27158179·2023-09-13 07:19

ChatGLM2-6B 部署

充分的中英双语预训练较低的部署门槛FP16半精度下，需要至少13G的显存进行推理，甚至可以进一步降低到10G(INT8)和6G(INT4)更长的序列长度ChatGLM-6B序列长度达2048；ChatGLM2

愤怒的可乐·2023-09-10 21:31

TensorRT使用说明

基于TensorRT的推论运行速度会比仅使用CPU快40倍，提供精度INT8和FP16优化，支援TensorFlow、Caffe、Mxnet、Pytorch等深度学习框架，其中Mxnet、Pytorch

Mr_Michael·2023-09-09 19:10

accelerate 分布式技巧（一）

Accelerate精确地抽象了与多GPU/TPU/fp16相关的模板代码，并保持Pytorch其余代码不变。

发呆的比目鱼·2023-09-07 06:25

轻量级目标检测模型NanoDet-Plus微调、部署（保姆级教学）

其主要特点是超轻量：模型文件仅980KB(INT8)、1.8MB(FP16)超快：移动ARMCPU上97fps（10.23ms）高精度：高达[email protected]:0.95，并且在CPU上仍然实时训练友好

羽星_s·2023-08-29 16:38

【AI实战】快速搭建中文 Alpaca 33B 大模型 Chinese-Alpaca-33B

33B中文33B大模型Chinese-Alpaca-33B环境配置搭建过程1.拉取chinese-alpaca-lora-33b2.合并lora权重3.llaa.cpp量化模型准备模型权重转换为ggml的FP16

szZack·2023-08-27 07:23

[NLP]LLM 训练时GPU显存耗用量估计

以LLM中最常见的Adam+fp16混合精度训练为例，分析其显存占用有以下四个部分：GPT-2含有1.5B个参数，如果用fp16格式，只需要1.5G*2Byte=3GB显存,但是模型状态实际上需要耗费1.5B

奇思闻影的舒克与贝克·2023-08-15 20:19

使用Unit Scaling进行FP16 和 FP8 训练

UnitScaling是一种新的低精度机器学习方法，能够在没有损失缩放的情况下训练FP16和FP8中的语言模型。

·2023-08-15 16:41

[图像算法]-(yolov5.train)-torch.cuda.amp: 自动混合精度详解

Nvidia在Volta架构中引入TensorCore单元，来支持FP32和FP16混合精度计算。也在2018年提出一个PyTorch拓展apex，来支持模型参数自动混合精度训练。

蒸饺与白茶·2023-08-14 11:55

大模型训练时间估算

文章目录开激活重计算不开激活重计算开激活重计算GPU利用率一般在0.3-0.55之间，假定为0.454090理论性能：FP16：82.58TFLOPS不开激活重计算我们来说一下系数8或6是怎么来的：对于每个模型参数

ToTensor·2023-08-13 10:42

MindSpore在昇腾Ascend平台使用全精度计算

背景信息在昇腾Ascend芯片上，有不少算子为了能够拥有更高运行速度而使得数据类型只支持FP16；也有不少算子同时支持FP16与FP32数据类型，但对于某些网络来说，FP16数据类型满足不了精度要求；针对在

昇思MindSpore·2023-08-13 03:28

YOLO序列版本和Deepstream的数据缩放预处理问题

因为我们的项目使用Deepstream作为视频播放和模型推理的框架，经过前面解决若干模型转换上的问题和Deepstream内在的问题后，在同分布的测试集上，Deepstream里FP16量化模型的推理精度基本上和无量化版模型使用

Arnold-FY-Chen·2023-08-10 05:13

OnnxRuntime TensorRT OpenCV::DNN性能对比(YoloV8)实测

1.前言之前把ORT的一套推理环境框架搭好了,在项目中也运行得非常愉快,实现了cpu/gpu,fp32/fp16的推理运算,同onnx通用模型在不同推理框架下的性能差异对比贴一下,记录一下自己对各种推理框架的学习状况

DennisJcy·2023-07-29 08:05

初窥TensorRT

低精度支持FP16和INT8。在训练阶段，由

_xuyue·2023-07-29 03:17

FP32、FP16 和 INT8

文章目录FP32、FP16和INT81.FP322.FP163.INT8FP32、FP16和INT8当涉及到深度学习和计算任务时，FP32、FP16、INT8和INT4是常用的数据类型，用于表示不同的数值精度和存储需求

LeoATLiang·2023-07-28 20:12

【AI实战】llama.cpp 量化部署 llama-33B

llama.cpp量化部署llama-33Bllama.cpp量化介绍环境配置安装llama.cpp拉取llama.cpp仓库代码编译llama.cpp生成量化版本模型模型准备将上述.pth模型权重转换为ggml的FP16

szZack·2023-07-24 14:16

onnx精度验证

yolov5-v6.1onnx模型转换1、export.py参数设置：data、weights、device(cpu)、dynamic(triton需要转成动态的)、include建议先转fp32，再转fp16

xiaoxiannvyi·2023-07-22 13:16

ptq和qat后导出的onnx模型转换为 tensorRT 的int8模型注意事项

ptq和qat后导出的onnx模型转换为tensorRT的int8模型注意事项1.带有QDQ节点的onnx模型,无法转换为fp16精度的trt模型,仅仅可以用于转换int8精度的trt模型;2.onnx

_kx_·2023-07-22 13:16

TensorRT教程17：使用混合精度--fp32、fp16、int8（重点）

TensorRT使用混合精度五种精度类型kFLOAT//!platformHasTf32()){builder->setTf32Mode(true);//不确定是否对，先这么写builder->setTf32Mode(dataType==DataType::kTF32);//不确定是否对，先这么写};//step6：创建config并设置最大batchsize和最大工作空间IBuilderConf

米斯特龙_ZXL·2023-07-22 13:15

[ONNX从入门到入土]FP32-＞FP16转换

Float16PythonConversionscript首先在Python端创建转换环境pipinstallonnxonnxconverter-common将FP32模型转换到FP16importonnxfromonnxconverter_commonimportfloat16model=onnx.load("path/to/model.onnx")model_fp16=float16.conv

DennisJcy·2023-07-22 13:45

ONNX转TensorRT(FP32, FP16, INT8)

Python实现，C++实现链接模型量化若还没有配置环境（CUDA，CUDNN，TensorRT），请移至C++实现中查看环境配置方法支持三种不同精度的量化模型单精度量化(FP32)模型半精度量化(FP16

田小草儿·2023-07-22 13:14

Jetson Nano(B01)使用笔记

技术规格GPUNVIDIAMaxwell™架构，配有128个NVIDIACUDA®核心0.5TFLOPS(FP16)CPU四核ARM®Cortex®-A57MPCore处理器显存4GB64位LPDDR41600MHz

发现我们的天空·2023-07-22 08:41

英伟达发布Hopper架构的H100 GPU，承载可信执行环境生态新增一员

以下摘自黄仁勋在GTC大会上部分介绍内容：H100GPU：采用台积电4N工艺，拥有800亿个晶体管，实现了首个GPU机密计算，相比A100，FP8性能提升6倍，FP16、TF32、FP64性能各提升3

impulseonline·2023-07-21 14:38

whisper报错：UserWarning: FP16 is not supported on CPU； using FP32 instead

报错：PSD:\>whisper.exe.\dz.wav--languageen--modelmediumC:\xxPython310\lib\site-packages\whisper\transcribe.py:114:UserWarning:FP16isnotsupportedonCPU;usingFP32insteadwarnings.warn("FP16isnotsupportedonC

itsc·2023-07-19 01:10

RuntimeError: “topk_cpu“not implemented for ‘Half‘

问题：torch.topk(cpu)不支持半精度（FP16）计算解决：model对象用“float()”进行转换后再操作

EonLee·2023-07-16 11:33

中文模型的奋起直追：MOSS、baichuan-7B和ChatGLM2-6B的原理、部署与微调

第一部分复旦MOSSMOSS是复旦大学邱锡鹏团队推出的一个支持中英双语和多种插件的开源对话语言模型，moss-moon系列模型具有160亿参数，在FP16精度下可在单张A100/A800或两张3090显卡运行

v_JULY_v·2023-07-15 17:58

天池大赛中药说明书实体识别挑战冠军方案开源（一）方案及模型原理说明

目录Introduction导言赛题背景任务描述数据探索分析核心思路数据预处理Baseline:BERT-CRF优化1：对抗训练优化2：混合精度训练（FP16）优化3：多模型融合优化4：半监督学习其他无明显提升的尝试方案最终线上成绩

小胡说人工智能·2023-07-14 22:40

大模型落地加速工具-fastllm

便于跨平台移植，可以在安卓上直接编译-ARM平台支持NEON指令集加速，X86平台支持AVX指令集加速，NVIDIA平台支持CUDA加速，各个平台速度都很快就是了-支持浮点模型（FP32),半精度模型(FP16

wxl781227·2023-07-14 19:47

史上最详细YOLOv5的detect.py逐句注释教程

一、run()函数@smart_inference_mode()#用于自动切换模型的推理模式，如果是FP16模型，则自动切换为FP16推理模式，否则切换为FP32推理模式，这样可以避免模型推理

Bo菜来了·2023-07-13 19:09

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