FP16

深度学习模型加速方法

模型压缩算法能够有效降低参数冗余，从而减少存储占用、通信带宽和计算复杂度，有助于深度学习的应用部署，具体可划分为如下几种方法（后续重点介绍剪枝与量化）：线性或非线性量化：1/2bits,int8和fp16
defenceVT·2022-03-07 07:52

模型量化原理及tflite示例

当然其实量化有很多种,主流是int8/fp16量化,其他的还有比如二进制神经网络：在运行时具有二进制权重和激活的神经网络，以及在训练时计算参数的梯度。
papaofdoudou·2022-02-25 07:19

深度学习的自动混合精度探究

先上个图片来阐述下自动混合精度训练的优势：何为混合精度训练1、参考文献：百度关于混合精度训练相关论文链接:https://pan.baidu.com/s/1aPLqc640XB59gIyxlnkofg提取码:f86k2、关于FP32和FP16
福将～白鹿·2022-02-24 07:01

Welford算法解决layernorm问题

背景在利用框架做计算的时候，经常会遇到layernorm的问题，不知道有没有小伙伴发现，当fp32切到fp16的时候，有时候直接结果为nan或者为inf了，为此需要研究一下。
s.feng·2022-02-12 07:56

【pytorch】多卡训练/混合精度/分布式训练之踩坑指北

混合精度训练，即当你使用N卡训练你的网络时，混合精度会在内存中用FP16做储存和乘法从而加速计算，用FP32做累加避免舍入误差。
heroybc·2022-02-08 10:09

OpenVINO获取模型输入节点信息

OpenVINO可以获得模型的输入节点信息：输入节点的名字ModelOptimizer转换后的模型精度选择：对于IR模型来说，FP16使用最普遍且性能最高对于IR模型来说，FP16使用最普遍且性能最高输入节点数据的精度选择
LabVIEW_Python·2022-01-24 09:17

FP32、FP16和INT8

FP16（float，半精度）占用2个字节，共16位，其中1位为符号位，5位指数位，十位有效数字位。
Stars-Chan·2021-04-26 21:40

CNN图像分类的小技巧(6): 提升训练效率-混合精度训练

目前为止大多数模型都是使用单精度(FP32)来存储和计算的，很自然的我们想到是不是可以使用FP16来存储和计算。
一只猩仔·2021-01-24 00:33

pytorch 训练_在PyTorch中使用混合精度训练

半精度(FP16)数据则只占用2个字节(16bit)的存储空间。因此FP16相比FP32节省了一半的存储空间和位宽，不仅在相同显存占用的情况下容纳更多样本，而且可以加快计算速度。
weixin_39989796·2020-12-04 12:22

pytorch原生支持的apex混合精度和nvidia apex混合精度AMP技术加速模型训练效果对比

目录一、apex原理简介1、apex和amp2、为什么要使用低精度3、Fp16带来的问题和解决办法a、溢出错误b、舍入误差二、apex的两种方式1、NVIDIAapex2、torch原生支持的apex三
colourmind·2020-11-12 17:09

上手评测感受rtx3070和rtx3080对比-rtx3070和rtx3080选哪个

RTX3080拥有1.71GHz的Boost频率，FP16的最大性能达到238TFLOPs，FP32的最大性能达到29.7TFLOPs。2、RTX3070RTX3070同样采用三星8nm制程工艺，启用
听教主说·2020-11-04 09:06

笔记（八）Jetson Nano 跑通 jetson-inference

八）JetsonNano跑通jetson-inferencejetson-inference仓库使用NVIDIATensorRT将神经网络有效地部署到嵌入式Jetson平台上，通过图形优化，内核融合和FP16
SameWorld·2020-10-12 13:03

半精度浮点数（fp16，Half-precision floating-point）

今天看NVIDIA的帕斯卡架构介绍时，看到了fp16浮点数格式，以前没见过，想弄清楚他的格式和表示范围，几经查找，终于搞懂了。
coder超·2020-09-17 07:46

别再蒸馏3层BERT了！变矮又能变瘦的DynaBERT了解一下

说到模型压缩，常用的方法有以下几种：量化：用FP16或者INT8代替模型参
夕小瑶·2020-09-14 21:44

TensorRT设置低精度推理

TensorRT5要设置低精度运算的话，可以设置为Fp16或int8的。
shizao·2020-09-13 02:34

leela zero 在amd显卡使用

硬件：华硕vega56由于leelazero（以下简称lz）使用了fp16，但vega56驱动貌似支持的不好，所以lz启动选项最好加参数：--precisionsingle关于precision：对lz
拥剑公子·2020-09-12 19:11

GPU架构中的半精度fp16与单精度fp32计算

GPU架构中的半精度与单精度计算由于项目原因，我们需要对darknet中卷积层进行优化，然而对于像caffe或者darknet这类深度学习框架来说，都已经将卷积运算转换成了矩阵乘法，从而可以方便调用cublas库函数和cudnn里tiling过的矩阵乘。CUDA在推出7.5的时候提出了可以计算16位浮点数据的新特性。定义了两种新的数据类型half和half2.之前有师弟已经DEMO过半精度memo
Chuanqi z·2020-09-12 02:15

fp16与fp32简介与试验

目录一、fp16和fp32介绍二、为什么应用fp16训练：三、应用fp16存在问题四、实践对比引用：一、fp16和fp32介绍fp16是指采用2字节(16位)进行编码存储的一种数据类型；同理fp32是指采用
咕噜咕噜day·2020-09-11 22:22

【文末送书】《从零开始学习自然语言处理(NLP)》-BERT推理加速实践（6）

作者：刘才全编辑：陈人和环境搭建Pre-train模型获取结合自身业务Fine-tuning模型单精度（FP32）转半精度（FP16）Fast-transformer编译Fast-transformer
l7H9JA4·2020-08-26 13:36

cuda half编程的各种坑

自cuda7.5开始我们可以直接用half(fp16)编程，理论上速度会比float快一倍左右。
yutianzuijin·2020-08-22 04:14

TensorRT深度学习推理框架介绍

TensorRT就是量化，将FP32位权值数据优化为FP16或者INT8，而推理精度不发生明显的降低。关于TensorRT首先要清楚以下几点：1.TensorRT是NVIDIA开发
linolzhang·2020-08-21 00:40

DeepStream5.0系列之TLT模型调用

我们知道，TLT支持两种方式导出模型：tlt-export工具导出etlt格式的模型，支持FP32/FP16/INT8类型tlt-converter工具导出engin
ZONG_XP·2020-08-16 10:07

win10 pycharm 出现MemoryError 和 Unable to allocate array with shape

array_=np.zeros((10000,10000),dtype='float32')#默认float64一般计算上通过numpy得到的16位浮点数，是FP16。
蕾姆233·2020-08-08 19:09

使用TensorRT对caffe和pytorch onnx模型进行fp32和fp16推理

本文首发于个人博客https://kezunlin.me/post/bcdfb73c/，欢迎阅读最新内容！tensorrtfp32fp16tutorialwithcaffepytorchministmodelSeriesPart1:installandconfiguretensorrt4onubuntu16.04Part2:tensorrtfp32fp16tutorialPart3:tensorr
kezunlin·2020-08-07 21:27

pytorch模型加速

fp16:半精度如何在pytorch中使用fp16混合精度训练呢？nn.Module中的half()方法将模型中的float32转化为floa
wanghua609·2020-08-03 07:32

混合精度训练

/arxiv.org/pdf/1710.03740.pdf论文概述nvidia的Pascal和Volta系列显卡除了支持标准的单精度计算外，也支持了低精度的计算，比如最新的TeslaV100硬件支持了FP16
Nine-days·2020-07-30 01:25

GPT3 api接口调用

可处理几乎所有英文问题大数据文摘出品作者：牛婉杨、笪洁琼两周前，OpenAI又放了个大招：GPT3突然放出，其参数量达到1750亿，相当于1600个GPT1的大小，光把它用fp16半精度载入内存都得300GB
kyle1314608·2020-07-29 20:13

NVIDIA GPU架构功能总结

NVIDIAGraphProcessorUnitArchiteturePascal结构支持的及其型号有：GTX1080TiGTX1080GTX1070TESLAP100先进功能：1.支持FP16半精度混合精度
Milk_1997·2020-07-19 16:42

NVIDIA Tesla/Quadro和GeForce GPU比较

虽然英伟达大幅削减了gtx的FP16性能，使其聊胜于无。但gtx的INT8性能并未受到影响。然而，由于互联特性的缺失，gtx在多卡计算时会有性能损失，集群组网方面更是难堪重任。以下内容节选
图波列夫·2020-07-12 18:12

自动驾驶感知推理端——Jetson AGX Xavier

业界领先的嵌入式Linux高性能计算机，主要包括一个8核NVIDIACarmelARMv8.264位CPU，由8个流多处理器组成的512核Volta架构的GPU，支持并行计算语言CUDA10，支持多精度计算，FP16
假装是程序员·2020-07-12 04:11

Jetson Nano 【12】关于torch2trt 是否支持int8的问题

起因，模型量化部署最近想着量化模型了，我们知道一般模型是fp32格式的，而fp16我们已经尝试过，于是我想测试下torch2trt是否支持int8torch2trt是否支持int8？
椰子奶糖·2020-07-08 07:00

模型的动态量化

目前，模型压缩可以从多方面考虑，如剪枝方法(简化模型架构)，参数量化方法(简化模型参数)，知识蒸馏等模型参数量化：在机器学习（深度学习）领域，模型量化一般是指将模型参数由类型FP32转换为INT8/FP16
baihaisheng·2020-07-08 01:27

深度学习算法优化系列二十 | TensorRT 如何进行细粒度的Profiling

FP16。我们知道FP32指的是FullPreciseFloat32，而FP16对应的就是Float16。相比于FP32，FP16更省内存空间和更节省推理时间。Half2Mode。
just_sort·2020-07-07 12:29

FP16和FP32与INT8占位和计算问题

FP16占用2个字节，共16位，其中1位为符号位，5位指数位，十位有效数字位。符号位：0为正，1为负。
jwspl·2020-07-06 05:30

TensorRT模型转换及部署，FP32/FP16/INT8精度区分

TensorRT一、简介TensorRT是一个深度学习模型线上部署的优化引擎，即GPUInferenceEngine。Tensor代表张量，即数据流动以张量的方式，如4维张量[N,C,H,W]。RT表示runtime。一般情况如上图，线下构建网络结构，训练好模型，然后在实际业务中线上部署到对实时性要求较高（latency敏感）的场景，如一般的嵌入式设备，云端等等。实际应用中，可能同时处理几十路摄像
后发先至D·2020-07-05 14:48

TensorRT量化－FP16和INT8

FP16FP16：FP32是指FullPreciseFloat32，FP16就是float16。更省内存空间，更节约推理时间。
阔岩·2020-07-05 00:49

【转】Unreal Engine 3 VS Cry Engine 2 第六回合：HDR、爆炸火焰、场景规模

自从2004年NV40面世以来，FP16精度的HDR就成为最热门、曝光率最高的技术，如今新一代的游戏以不在满足于传统8BITLDR精度。
weixin_33828101·2020-06-28 06:53

Jetson Nano 安装 TensroFlow-GPU版 安装调试笔记

是货真价宜人工智能产品，JetsonNano具备Maxwell128核心的GPU和4核心ARMA57的CPU，可运行Ubuntu(LinuxforTegra，L4T)，浮点运算能力为472GFLOPS(FP16
牧云风天·2020-06-26 18:49

tfs模型加速之固化和转半精度

attention标点fp16和fp32速度对比NVIDIA-SMIDriverVersion:410.104CUDAVersion:10.0使用TensorFlowServingDocker方式model
搬运工Lucas_USTC·2020-06-26 01:35

深度学习/机器学习的处理器列表（最全_中文版）

获取更多深度学习最新资讯快速通道：获取最新消息快速通道-lqfarmer的博客-CSDN博客Nvidia公司GPU·Nvidia的最新版GPU可以使用其最新的Tensor核心架构，即16位TF或120TFlops，这是一款FP16
lqfarmer·2020-06-24 09:53

NVidia TensorRT 运行 Caffe 模型

前面的话NVidia发布了TensorRT，支持fp16，可以在TX1和Pascal架构的显卡，如gtx1080上运行半精度。
maybepossible·2020-06-22 07:46

（2020.6.18）BERT微调

梯度累积多GPU：如果有多个GPU，会自动把batch拆分到不同的GPU上fp16精度分布式训练（看起来有点麻烦）optimizerstep的时候
SQLKRAD·2020-06-18 21:00

关于Mali GPU的浮点数异常

用RenderDoc分析了一下，闪烁处的高光值已经逆天了，如下图：image由上图可见，红框标记的颜色值达到了65504，由于我们开启了FP16HDR，这里的65504刚好是FP16能表示的最大值。
恶毒的狗·2020-04-29 12:03

cuda笔记

也打算将自己学到的东西记录下来方便分享.cuda入门推荐>,简单暴力的一本入门书籍.NewFeaturesinCUDA7.5写本文的时候CUDA8.0已经发布了,以后有时间再追加16-bitFloatingPoint(FP16
3cbba3c8e19b·2020-03-11 07:48

fairseq

数据处理阶段基于pytorch的一个不得不学的框架，听师兄说最大的优势在于decoder速度巨快无比，大概是t2t的二十几倍，而且有fp16加持，内存占用率减少一半，训练速度加快一倍，这样加大bs以后训练速度可以变为
VanJordan·2020-02-11 09:56

模型量化原理及tflite示例

当然其实量化有很多种,主流是int8/fp16量化,其他的还有比如二进制神经网络：在运行时具有二进制权重和激活的神经网络，以及在训练时计算参数的梯度。
core!·2019-11-30 18:00

使用TensorRT对caffe和pytorch onnx模型进行fp32和fp16推理

本文首发于个人博客https://kezunlin.me/post/bcdfb73c/，欢迎阅读最新内容！tensorrtfp32fp16tutorialwithcaffepytorchministmodelSeriesPart1:installandconfiguretensorrt4onubuntu16.04Part2:tensorrtfp32fp16tutorialPart3:tensorr
kezunlin·2019-11-21 05:51

使用TensorRT对caffe和pytorch onnx版本的mnist模型进行fp32和fp16 推理 | tensorrt fp32 fp16 tutorial with caffe pytorch

本文首发于个人博客https://kezunlin.me/post/bcdfb73c/，欢迎阅读最新内容！tensorrtfp32fp16tutorialwithcaffepytorchministmodelSeriesPart1:installandconfiguretensorrt4onubuntu16.04Part2:tensorrtfp32fp16tutorialPart3:tensorr
kezunlin·2019-11-20 10:00

混合精度训练深度神经网络

NVIDIA最新发布的带有TensorCore的GPU，如V100,P4,P40,P100等卡可以支持单精度(FP32)和半精度(FP16)的混合训练，混合训练中以半精度为主，单精度为辅，可以在保持网络性能的同时
wangwang·2019-09-28 00:00

华为给力！算力最强AI处理器在中国！

昇腾910属于Ascend-max系列，在算力方面，昇腾910完全达到了设计规格，即：半精度(FP16)算力达到256Tera-FLOPS，整数精度(INT8)算力达到512Tera
techweb·2019-08-24 11:15
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