量化基础面试题:均匀量化与非均匀量化的区别,如何计算 Scale 与 Zero Point?
模型量化是将模型权重和激活值从高精度浮点数(如FP32)转换为低精度定点整数(如INT8)的过程,以减少模型大小和计算延迟。在面试中,理解均匀量化(Uniform Quantization)的基础知识,特别是如何计算 Scale ($S$)...
模型量化是将模型权重和激活值从高精度浮点数(如FP32)转换为低精度定点整数(如INT8)的过程,以减少模型大小和计算延迟。在面试中,理解均匀量化(Uniform Quantization)的基础知识,特别是如何计算 Scale ($S$)...
在大型分布式训练集群中,硬件故障是不可避免的。当一台机器的网卡(NIC)突然损坏时,这意味着该节点将无法参与通信,这对于依赖高效同步的分布式训练(如PyTorch DDP或TensorFlow MirroredStrategy)来说是致命的...