fp16 第3页

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

多显卡导致的报错

loss_history,eval_callback,optimizer,epoch,epoch_step,epoch_step_val,gen,gen_val,UnFreeze_Epoch,Cuda,fp16

Aughts·2023-06-22 11:35

pytorch 前向传播与反向传播代码+ fp16

optim.zero_grad():将模型的梯度参数设置为0，即清空之前计算的梯度值，在训练模型过程中，每次模型反向传播完成后，梯度都会累加到之前的梯度值上，如果不清空，这些过时的梯度将会影响下一次迭代的结果。因此，使用optim.zero_grad()来清空梯度避免这种情况的发生。保证每次迭代使用的都是当前轮次的新梯度，有效提高模型的训练的精度和稳定性；predict=model(img):这个

junjian Li·2023-06-21 14:08

如何在c++中实现对onnxruntime推理的量化优化

将FP32的ONNX模型转换为FP16类型需要使用ONNXRuntimeC++AP

Unknown To Known·2023-06-15 22:05

DETR模型转RKNN

3.开始转模型4.测试代码5.不想转，直接用也可以，转好的给你，请关注评论一下1.前言RKNN出最新版本了，测试了一下，rk在transformer方面做了很多的工作，至少之前不能转的模型，现在可以在fp16

呆呆珝·2023-06-15 16:59

基于 Quivr 搭建个人专属知识库

上一篇里，树先生教大家利用ChatGLM-6B+langchain实现个人专属知识库，实际运行下来，发现2个问题：1、购买的16G显存的GPU云服务，在FP16精度下，多轮对话到第二轮，显存就爆了，无奈只能上

程序员树先生·2023-06-14 07:41

Cracking C++(7): 使用 fp16 类型

文章目录1.目的2.支持fp16的平台3.fp16的模拟实现3.1开源库概况3.2x86平台的编译器对fp16类型的支持3.3`__fp16`类型的限制：不能作为函数参数3.4封装half库3.5执行计算

baiyu33·2023-06-11 13:25

【NLP】复旦开源MOSS，首个「中国版ChatGPT」附详细下载+安装+部署教程

这次，复旦团队的模型不仅更加成熟，而且还增加了「搜索引擎、计算器、解方程、文生图」等插件功能，既可在线体验，也支持本地部署——在FP16精度下单张A100/A800或两张3090显卡就

风度78·2023-06-11 11:34

Chinese-LLaMA-Alpaca代码实战

文章目录微调chinese-alpaca部署llama.cpp将FP16模型量化为4-bit项目地址：https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca微调chinese-alpaca

dzysunshine·2023-06-09 18:44

ChatGLM-6B 模型介绍及训练自己数据集实战

6B是开源的文本生成式对话模型,基于GeneralLanguageModel(GLM)框架,具有62亿参数,结合模型蒸馏技术,实测在2080ti显卡训练中上显存占用6G左右,优点:1.较低的部署门槛：FP16

dream_home8407·2023-06-08 00:02

混合精度训练

“仅仅在权重更新的时候使用fp32，耗时的前向和后向运算都使用fp16”。在反向计算开始前，将dloss乘上一个sca

dingtom·2023-04-16 06:42

混合精度训练，FP16加速训练，降低内存消耗

计算机中的浮点数表示，按照IEEE754可以分为三种，分别是半精度浮点数、单精度浮点数和双精度浮点数。三种格式的浮点数因占用的存储位数不同，能够表示的数据精度也不同。Signedbit用于控制浮点数的正负，0表示正数，1表示负数；Exponent部分用于控制浮点数的大小，以2为底进行指数运算；Significand部分用于控制浮点数的精度，存储浮点数的有效数字。默认深度学习模型训练过程中都是使用f

羞儿·2023-04-14 08:14

FP64、FP32、FP16、FP8简介

目录1、单精度浮点数FP32的表示2、半精度浮点数FP16的表示3、双精度浮点数FP64的表示4、FP85、写在最后1、单精度浮点数FP32的表示浮点数由三部分组成：符号位、指数部分、尾数部分以单精度浮点数为例

weixin_42330305·2023-04-14 08:43

模型量化压缩（fp32-＞fp16）

1fp32_2_fp16#ifndef__COMPILIER_FP16_H__#define__COMPILIER_FP16_H__#ifdefMACOS#else#ifdef__cplusplusextern"C"{#endif#ifdefined__ARM_ARCH||defined__riscv#definefp16_to_fp32(data)\({\floatf=data;\f;\})#d

孙笑窜·2023-04-14 08:10

fp32和fp16之间转换

深度学习中我们一般使用浮点进行原始模型的训练推理，但是有时候我们希望占用更少的内存，加快推理速度，精度又要求没有特别高的情况下，假设硬件支持了fp16的加速优化，我们就可以使用。

侵蚀昨天·2023-04-14 08:10

FP16\FP32\INT8\混合精度的含义

FP32是单精度浮点数，用8bit表示指数，23bit表示小数，占用4字节；FP16半精度浮点数，用5bit表示指数，10bit表示小数，占用2字节；INT8，八位整型占用1个字节，INT8是一种定点计算方式

辣大辣条·2023-04-14 08:09

深度学习模型权重数值精度FP32,FP16,INT8数值类型区别

神经网络的权重以及偏置的数据类型在计算中进行运算存储的时候，采用FP32的单浮点精度的数据类型进行存储，但是在一定时候，我们为了获得更短的训练速度，会使用混合精度训练的方式混合精度的含义就是，FP32以及FP16

千与编程·2023-04-14 08:08

深度学习模型精度fp16和fp32

解决方案：使用低精度计算对模型进行优化1.推理过程中，模型优化目前比较成熟的方案就是fp16量化和int8量化；2.训练方

香菜烤面包·2023-04-14 08:06

TensorRT

TensorRT提高性能方式算子融合(层与张量融合)：简单来说就是通过融合一些计算op或者去掉一些多余op来减少数据流通次数以及显存的频繁使用来提速量化：量化即IN8量化或者FP16以及TF32等不同于常规

python算法工程师·2023-04-09 09:09

【目标检测】YOLOv5多进程/多线程推理加速实验

主要有以下这些思路：使用更快的GPU，即：P100->V100->A100多卡GPU推理减小模型尺寸，即YOLOv5x->YOLOv5l->YOLOv5m->YOLOv5s->YOLOv5n进行半精度FP16

zstar-_·2023-04-07 13:25

DNN硬件加速器设计4 -- Co-Design and Benchmarking Metrics（MIT）

减小计算精度和对参数进行低位宽量化：参数类型为定点数与浮点数的比较，数据位宽对精度的影响（2）减少计算量和参数存储量：参数压缩(Compression)，网络裁剪（Pruning）下图1所示为FP32,FP16

被选召的孩子·2023-04-05 03:47

【高效研发性能之选】迅为RK3588人工智能AI主板

RK3588引入了新一代完全基于硬件的最大4800万像素ISP，内置NPU，支持INT4/INT8/INT16/FP16混合运算能力，支持安卓12和linux系统。了解更多信息可点击迅为

北京迅为·2023-04-01 18:54

RK3568/3588开发板 | AI功能演示

迅为RK3568以及RK3588开发板内置独立NPU，支持INT4/INT8/INT16/FP16混合运算。

北京迅为·2023-04-01 18:23

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。

deephub·2023-03-31 17:16

ARM CPU性能优化：FP32 、FP16 和BF16区别

://zhuanlan.zhihu.com/p/351297472https://community.arm.com/cn/b/blog/posts/arm-891361032今天，主要介绍FP32、FP16

haima1998·2023-03-31 03:07

全网最全-混合精度训练原理

如图所示在网络模型训练阶段，激活函数的梯度分布式中，有67%的精度小于2^24，直接使用FP16进行表示会截断下溢的数据，这些梯度值都会变为0。

ZOMI酱·2023-03-18 15:29

基于mindspore的口罩检测训练与在线推理

installmindspore开源模型库：https://gitee.com/mindspore/models测试平台为昇腾Atlas800训练服务器，Ubuntu18.04系统，搭载昇腾910AI加速芯片，FP16

追猫人·2023-03-15 09:20

FP16和FP32以及基于Apex的混合精度加速

1.FP16FP16也称为半精度浮点数是一种计算机使用的二进制浮点数数据类型，使用2字节（16位）存储图1.FP16和FP32表示范围对比FP16的表示范围(6∗10−8→655046*10^{-8}\

orangerfun·2023-02-27 18:19

Python环境下将ONNX模型转为fp16 半精度浮点方式

由于Jetpack4.6.2的TensorRT8.2对于有16G内存的NX支持存在问题运行不了（8G内存没有问题），可以运行的TensorRT7不支持我这边模型用到的einsum操作，所以我先想着改成fp16

无情的AI鸽子·2023-02-03 10:01

torch.cuda.amp

1FP16半精度FP16和FP32，是计算机使用的二进制浮点数据类型。FP16即半精度，使用2个字节。FP32即Float。

Mr_wuliboy·2023-02-02 09:19

Pytorch混合精度训练

简介FP16(半精度浮点数)表示能够提升拥有TensorCore架构的GPU的计算速度(V100)。有很多相关介绍对其运作原理和使用方法进行了说明，本文就不再赘述。

whaosoft143·2023-02-01 12:06

Huggingface-transformers项目源码剖析及Bert命名实体识别实战

加载各类包（略）2.载入训练参数3.模型初始化4.BertForTokenClassification5.处理数据6.开始训练1）将训练、验证、测试数据集传入DataLoader2）设置优化函数3）设置fp16

野猪向前冲_真·2023-01-29 16:39

yolov7的 TensorRT c++推理，win10， cuda11.4.3 ，cudnn8.2，tensorrt8.2.1.8。

_472.50_win10.exeTensorRT-8.2.1.8.Windows10.x86_64.cuda-11.4.cudnn8.2.zipRTX2060推理yolov7，FP32耗时28ms，FP16

vokxchh·2023-01-29 08:38

tensorrt 加速原理

第一是TensorRT支持INT8和FP16的计算，通过在减少计算量和保持精度之间达到一个理想的trade-off，达到加速推断的目的。

G换一种活法·2023-01-23 10:04

优化PyTorch性能的一些trick

混合精度训练：FP32量化为FP16大Batch训练：对前几次梯度进行累加，然后统一进行参数更新，从而变相实现大Batch训练梯度检查点：训练时间换显存，在前向阶段传递到checkpoint中的forward

风zx·2023-01-19 15:46

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