怎样利用混合精度量化策略:针对敏感层保留 FP16 而非关键层强制 INT8 的选型指南
混合精度(Mixed Precision)量化是解决端侧AI模型部署中“精度损失”与“推理加速”矛盾的核心策略。当我们对整个模型进行激进的INT8量化时,通常会发现少数几个关键层(如Attention机制中的线性层、Softmax输入层或模...
混合精度(Mixed Precision)量化是解决端侧AI模型部署中“精度损失”与“推理加速”矛盾的核心策略。当我们对整个模型进行激进的INT8量化时,通常会发现少数几个关键层(如Attention机制中的线性层、Softmax输入层或模...
引言 在训练大型深度学习模型时,显存(VRAM)往往是最大的瓶颈之一。TensorFlow 2.x 引入了强大的混合精度训练(Mixed Precision Training)功能,允许我们在不牺牲模型精度的情况下,大幅减少显存占用并提高训...
混合精度训练(Mixed Precision Training)是现代深度学习模型训练中常用的优化手段。通过将模型的大部分计算转移到半精度浮点数(FP16)进行,而保持关键部分(如权重更新)使用全精度浮点数(FP32),可以显著提高训练速度...