fp16

算法学习-2024.8.16

一、Tensorrt学习补充TensorRT支持INT8和FP16的计算。深度学习网络在训练时，通常使用32位或16位数据。TensorRT则在网络的推理时选用不这么高的精度，达到加速推断的目的。

蓝纹绿茶·2024-09-04 01:42

昇腾910B与英伟达A100性能参数对比

核心数量与性能：昇腾910B：具有32个处理核心，支持FP16、INT8、INT4等

算力资源比较多·2024-09-01 10:04

yolov8 出现loss 为nan

原因：混合精度训练是一种通过同时使用FP16和FP32精度来加速深度学习训练的技术。它可以在不损失模型性能的情况下,显著减少训练时间和内存使用。

qq_wuqingdefeng·2024-08-22 12:38

加速 PyTorch 模型预测常见方法梳理

目录1.使用GPU加速2.批量推理3.使用半精度浮点数(FP16)4.禁用梯度计算5.模型简化与量化6.使用TorchScript7.模型并行和数据并行结论在使用PyTorch进行模型预测时，可以通过多种方法来加快推理速度

samoyan·2024-03-17 16:54

神经网络量化

最近在做神经网络的端侧部署，在做端侧部署的时候，为了减少内存压力和加快推理速度，会将单精度(fp32)模型量化成int8或者fp16。

掉毛学渣·2024-02-26 11:53

[图像算法]-(yolov5.train)-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

蒸饺与白茶·2024-02-03 13:54

混合精度训练 | fp16 用于神经网络训练和预测

它使用FP16即半精度浮点数存储权重和梯度。在减少占用内存的同时起到了加速训练的效果。

小伟db·2024-02-02 20:34

新手在消费级GPU上本地部署chatGLM-6B

一、硬件要求1、理论需求硬盘空间：可用空间不小于40G；显存要求：本人选用的ChatGLM-6B是FP16精度的，运行代码需要不少于1

韬小志·2024-02-02 20:34

(新手亲测有效)bug解决：在用显存24G的3090采用LoRA微调ChatGLM-6B（FP16）时报错torch.OutOfMemoryError:CUDA out of Memory.

理论上，ChatGLM-6B（FP16）模型部署运行时需要大约13G的显存空间即可。

韬小志·2024-02-02 20:34

引入本地PyTorch自动混合精度以在NVIDIA GPU上进行更快的训练

2017年，NVIDIA研究人员开发了一种用于混合精度训练的方法，该方法在训练网络时将单精度（FP32）与半精度（例如FP16）格式结合在一起，并使用相同的超参数实现了与FP32训练相同的精度，NVIDIAGPU

孙琪翔·2024-02-02 20:33

（新手亲测有效）bug解决：ValueError: Attempting to unscale FP16 gradients. 反复出现的问题。

在新手在消费级GPU上本地部署chatGLM-6B-CSDN博客完成chatGLM-6B（FP16）的部署后，尝试对模型进行loRA微调，期间遇到并解决了一些bug，分享给大家，希望大家少走弯路！

韬小志·2024-02-02 20:02

PaddleDetection学习3——使用Paddle-Lite在 Android 上部署PicoDet模型（fp16）

使用Paddle-Lite在Android上运行PicoDet模型（fp16）1.环境准备2.部署步骤2.1下载Paddle-Lite-Demo2.2打开picodet_detection_demo项目

waf13916·2024-02-02 08:15

ValueError Your setup doesn‘t support bf16gpu. You need torch=1.10, using Ampere GPU with cuda=11.0

只能切换回fp16

be_humble·2024-01-31 07:58

Model Compression and Acceleration Overview

模型压缩、模型加速模型压缩方法：能够有效降低参数冗余减少存储占用、通信带宽、计算复杂度利部署线性或非线性量化：1/2bits,int8和fp16等；结构或非结构剪枝：deepcompression,channelpruning

Ada's·2024-01-23 10:35

深度学习：混合精度训练

混合精度训练前言混合精度训练核心技术权重备份损失缩放梯度裁剪动态调整学习率优势与弊端代码示例参考文献前言浮点数据类型主要分为双精度Double（FP64）、单精度Float（FP32）和半精度Half（FP16

AI Player·2024-01-16 12:31

DETR tensorRT部署去除推理过程无用辅助头+fp16部署再次加速+解决转tensorrt 输出全为0问题的新方法

特别说明：参考官方开源的DETR代码、TensorRT官方文档，如有侵权告知删，谢谢。完整代码、测试脚本、测试图片、模型文件点击下载1、转tensorrt输出全为0老问题回顾在用TensorRT部署DETR检测模型时遇到：转tensorrt输出全为0的问题。多次想放弃这个模型部署，花了很多时间查阅，最终解决方法用了两步：第一步，修改onnx模型输出层Gather的参数；第二步，

山水无移·2024-01-15 15:51

用 Ollama 轻松玩转本地大模型

优雅不易根据经验，16位浮点精度（FP16）的模型，推理所需显存（以GB为单位）约为模型参数量（以10亿为单位）的两倍。

m0_54050778·2024-01-14 23:02

/usr/bin/ld: error: ../../lib/libnvinfer.so: file too short

一、背景在编译TensorRT官方的C++库时，库里是提供了命令行工具bin文件夹下的可执行程序trtexec，可以直接进行onnx的fp16以及int8量化，但我模型的输入是5维，模型里面全都是3D卷积

一位不愿暴露自己的小可爱·2024-01-11 21:36

深度学习模型部署TensorRT加速（十）：TensorRT部署分析与优化方案（一）

篇章十：TensorRT部署分析与优化方案目录前言：一、模型部署指标分析1.1FLOPS与TOPS1.2Rooflinemodel与计算密度1.3FP32/FP16/INT8/INT4/FP8参数二、模型部署的几大误区

咕哥·2024-01-11 19:58

解决TensorRT加速推理SDXL出现黑图问题

1.fp16将pipeline中的fp16修改为fp32。在使用稳定扩散（StableDiffusion）生成图片时，选择不同的数据类型可以影响生成的结果。

莫余·2024-01-09 23:19

本地部署多语言代码生成模型CodeGeeX2

Homepage｜GitHub｜ToolsVSCode,Jetbrains｜HFRepo｜PaperJoinourDiscord,Slack,Telegram,WeChatBF16/FP16版本｜BF16

Dr.sky_·2024-01-06 15:20

pytorch 基于 apex.amp 的混合精度训练：原理介绍与实现

1.3使用fp16带来的问题及解决方法2.apex介绍与安装3.apex.amp的使用3.1三行代码实现amp3.2参数配置3.3amp测试：MNIST手写数字识别4.参考资料推荐1.混合精度训练介绍所谓天下武功

ctrl A_ctrl C_ctrl V·2024-01-04 18:23

Pytorch技法：混合精度训练（一）

pytorch混合精度训练代码这里意思就是在训练的时候用上你机器的FP16运算，不仅用默认的FP32。

几夏经秋·2024-01-04 18:51

全网最全-神经网络混合精度训练原理

这里的混合精度训练是指在训练的过程中，同时使用单精度（FP32）和半精度（FP16）。1、浮点数据类型浮点数据类型主要分为双精度（Fp64）、单精度（Fp32）、半精度（FP16）。在神经网络模型的训

ZOMI酱·2024-01-04 18:50

深度神经网络中的混合精度训练

Mixed-PrecisionTrainingofDeepNeuralNetworks|NVIDIATechnicalBlog目录混合精度成功训练的技术FP32累加损失缩放lossscalingFP32MasterCopyofWeights混合精度训练迭代过程AMP混合精度训练介绍FP16

兔子牙丫丫·2024-01-04 18:48

深度学习-双精度

浮点数据类型主要分为双精度（Fp64）、单精度（Fp32）、半精度（FP16）。首先来看看为什么需要混合精度。

alstonlou·2024-01-04 06:36

大模型增量预训练经验总结（1）

FP32/FP16绝大多数硬件都支持，所以可以用混合精度训练提高吞吐；但BF16/TF32只有新的硬件才支持，V100/昇腾910等不支持BF16具有和FP32相同的range，但精度（也就是两个最小单位之间的间隔

GUANYX~·2024-01-03 22:24

FP16数据格式详解

1.浮点格式说明浮点数的格式通常由三部分组成：符号位(Signbit)、指数部分(Exponent)和尾数部分(Significand/Fraction)。整个浮点数占用的位数取决于不同的浮点数格式。例如，IEEE754标准的单精度浮点数（float）有32位，双精度浮点数（double）有64位。参考：Floating-pointarithmetic最终的浮点表示如下，s是significand

MLTalks·2024-01-01 10:24

Megatron-LM源码系列(五)： FP16使用

1.FP16参数指定训练模型要使用fp16时，训练启动参数中指定--fp16,对应megatron/arguments.py中的定义如下：group.add_argument('--fp16',action

MLTalks·2024-01-01 10:24

RuntimeError: “slow_conv2d_cpu“ not implemented for ‘Half‘

目录临时解决方法：RuntimeError:"slow_conv2d_cpu"notimplementedfor'Half'train_lora.py中：原因：cpu不支持fp16类型，临时解决方法：注释掉

AI视觉网奇·2023-12-30 05:34

【2023CANN训练营第二季】——Ascend C代码实操分享

Addcdiv算子，实现AscendC算子Addcdiv,算子命名为AddcdivCustom相关算法:out=x+y/z*value要求:1、完成Kernel侧实现代码和host侧调用算子代码，支持fp16

STRUGGLE_xlf·2023-12-26 06:25

SmoothQuant+：可以用于大语言模型的 4-bit 量化算法

目前4-bit的PTQ权重量化在LLMs上已经取得了一些成绩，相对FP16内存占用减少近75%，但是在精度上仍有较大的损失。

Linux基金会AI&Data基金会·2023-12-24 09:54

RK3588安装TVM-GPU版本

它还支持FP16、INT8和INT4计算，以及硬件加速的AI功能。Mali-

呆呆珝·2023-12-21 17:21

混合精度解析

一、概念混合精度：fp16和fp32fp16:16位浮点数（float16）fp32:32位浮点数（float32）二、为什么使用混合精度fp16：提高性能（速度快、内存占用小）fp32:数值稳定性三、

SmartDemo·2023-12-20 08:47

MempryError: Unable to allocate array with shape (214299562,) and data type int64

从64降低为8一般计算上通过numpy得到的16位浮点数，是FP16。

Funny_AI_LAB·2023-12-15 20:02

显卡算力总结

https://www.topcpu.net/cpu-r5显卡显存（G）浮点算力FP32（TFLOPS）浮点算力FP16（TensorTFLOPS）RTX4090Ti2493.24RTX40902482

Kun Li·2023-12-06 17:04

从零开始训练一个ChatGPT大模型（低资源，1B3）

macrogpt-prertrain大模型全量预训练(1b3),多卡deepspeed/单卡adafactor源码地址：https://github.com/yongzhuo/MacroGPT-Pretrain.git踩坑1.数据类型fp16

Macropodus·2023-12-06 13:54

国产AI边缘计算盒子，双核心A55丨2.5Tops算力

边缘计算盒子双核心A55丨2.5Tops算力●2.5Tops@INT8算力，支持INT8/INT4/FP16多精度混合量化。

深圳信迈科技DSP+ARM+FPGA·2023-12-02 22:36

深度学习八股文：混合精度训练过程出nan怎么办

混合精度训练使用较低的数值精度（通常是半精度浮点数，例如FP16）来加速模型训练，但在一些情况下，可能会引发数值不稳定性的问题，导致NaN的出现。

运气好到爆·2023-11-25 22:02

《多GPU大模型训练与微调手册》

全参数微调Lora微调PTuning微调多GPU微调预备知识1.参数数据类型torch.dtype1.1半精度half-precisiontorch.float16：fp16就是float16，1个sign

Yuezero_·2023-11-22 06:22

大模型压缩首篇综述来啦~~

以GPT-175B模型为例，它拥有1750亿参数，至少需要320GB（以1024的倍数计算）的半精度（FP16）格式存储空间。

zenRRan·2023-11-21 10:28

qwen大模型，推理速度慢，单卡/双卡速度慢，flash-attention安装，解决方案

详细：1、今日在使用qwen-14b的float16版本进行推理（BF16/FP16)1.1在qwen-14b-int4也会有同样的现象2、使用309024G显卡两张3、模型加载的device是auto

Bean_zx·2023-11-20 06:19

MIGraphX推理框架第七章-性能分析

具体使用方法如下：migraphx-driverperf[--enable-offload-copy][-h][--batch][--input-dim][-n][--fp16][

染念·2023-11-19 20:15

在个人电脑上部署ChatGLM2-6B中文对话大模型

使用方式硬件需求量化等级最低GPU(对话)最低GPU(微调)FP16（标准）13GB14GBINT88GB

潘高·2023-11-16 11:01

Pytorch自动混合精度的计算：torch.cuda.amp.autocast

2017年，NVIDIA研究了一种用于混合精度训练的方法，该方法在训练网络时将单精度（FP32）与半精度(FP16)结合在一起，并使用相同的超参数实现了与FP32几乎相同的精度。

智慧医疗探索者·2023-11-15 20:11

深度学习中的数据类型介绍：FP32, FP16, TF32, BF16, Int16, Int8 ...

文章目录0.前言1.数据的存储方式2.不同数据类型介绍2.1深度学习中常用的数据类型2.2BF16类型的优势2.3不同数据类型的使用场景0.前言相比于CPU，GPU在架构设计时将更多的晶体管用于数据处理，而不是数据缓存和流量控制，因此可以高度实现并行计算。具体可以参考GPU并行计算入门由于深度学习是基于大量矩阵运算实现的，因此我们往往使用GPU训练深度学习网络。GPU的计算能力和显存大小决定了计算

ctrl A_ctrl C_ctrl V·2023-11-14 12:18

【YOLOv5】【模型压缩与加速】【量化】FP32、FP16、INT8

目录FP32量化FP16量化INT8量化FP32量化这个直接使用yolov5的export导出32位存储的engine格式模型即可pythonexport.py--weightsruns/train/exp4

Ye-Maolin·2023-11-12 19:35

深度探究深度学习常见数据类型INT8 FP32 FP16的区别即优缺点

1.FP与INTFP代表浮点运算数据格式，包括双精度FP64单精度FP32半精度FP16和FP8INT代表整数数据格式，包括INT8和I

深耕半夜·2023-11-12 16:32

模型量化是什么？方法有哪些？简短总结

低精度模型表示模型权重数值格式为FP16（半精度浮点）或者INT8（8位的定点整数），但是目前低精度往往就指代INT8。常规精度模型则一般表示模型权重数值格式为FP32（32位浮点，单精度）。