二值化网络可以把单精度乘法变成位操作，这大大地减少了训练过程中的运算复杂度。这种位运算可以写成gpu kernel, 或者用fpga实现，会给神经网络训练速度带来提升。...方法 这一节开始详细的介绍BinaryConnect，考虑选择哪两个值，如何离散化，如何训练以及如何进行推理。 +1 or -1 DNN主要由卷积和矩阵乘法组成。因此，DNN的关键运算是乘加操作。...其他训练技巧 这篇论文使用了BN层，不仅可以加速训练，还因为它减少了权重缩放的整体影响。使用ADAM算法优化。 ?...在这里插入图片描述 测试推理阶段 如何前向推理，大致可以分为以下几种方法： 使用二值化weight。 使用浮点数weight。...这篇论文使用了第3种方法，训练过程中用随机二值权重，测试时用浮点权重可以提升性能，证明了论文前面认为的带噪声的权重具有一定的正则性。在MNIST/CIFAR10/SVHN上的实验说明了这点： ?
这两个困难包括了： 不同的 DNN 压缩方案可提升 DNN 部署时的硬件性能，但提升性能的同时，容易引起极大的推理精度差异 根据已知任务，难以简单通过原始 DNN 确定推理精度范围 对于第一点，其根本原因是不同的...第二个例子如图 3 右图所示：在 DNN 设计上引入了一个不影响推理精度的细微改变（如输入缩放因子从 0.9 修改至 0.88），就可节省大量硬件资源，从而能换来可观的硬件性能提升。...要避免敏感度不同而带来的设计困难，我们在使用自顶向下的 DNN 设计方案时，就必须首先深入理解 DNN 的不同配置在软、硬件层面可能会造成的影响。...上充分训练）；右图：对指定 DNN 的特征图采用 12~16 比特位宽量化以及输入缩放时对应的片上存储器资源开销。...为了获取 Bundle 在目标数据集的推理精度信息，我们分别堆叠每一款 Bundle，搭建其对应的简易 DNN 并在目标数据集上作短时间训练。
离散化架构 WAGE，训练推理合二为一 该报告主要探讨如何实现对全离散化深度神经网络进行训练和推理，便于部署到嵌入式设备中。...这种训练和推理的分离模式往往导致需要耗费大量的额外精力，对训练好的浮点网络进行低精度转换，这不仅严重影响了神经网络的应用部署，更限制了在应用端的在线改善。...具体来说就是将网络权重、激活值、反向误差、权重梯度用全用低精度整形数表达，在网络训练时去掉难以量化的操作及操作数（比如批归一化等），从而实现整个训练流程全部用整数完成。...WAGE为DNN生成纯粹的双向低精度整数数据流，可以将其用于专门硬件的训练和推理。我们在GitHub上发布了代码。...表1：WAGE及其他方法在多个数据集上的测试或验证错误率（％） 图3：训练曲线 结论和未来工作 这项工作的目标是展示在DNN中应用低位整数训练和推理的潜力。
缺点及改进方向：1）使用量化技术的DNNs，往往需要进行多次再训练，这使得训练耗能非常大，因此如何降低训练成本是这种技术必须要考虑的；2）DNNs中不同层对特征的敏感性是不同的，如果所有层的位宽都一样，...就会导致性能变差，因此如何为每个连接层选择不同精度的参数是提升性能的关键一步，这可以在训练过程中进行学习。...此外，矩阵分解很难在大型DNN模型中实现，因为随着深度增加分解超参会呈指数增长，训练时间主要耗费在寻找正确的分解超参；事实上，超参不需要从整个空间中进行搜索，因此可以在训练时学习如何找到更优的搜索空间，...基于对上述内容的分析，作者在文章最后提炼出5个结论： 1）量化和降低参数精度可以显著降低模型的大小和算术运算的复杂度，但大多数机器学习库很难手工实现量化。...英伟达的TensorRT库为这种优化提供了一个接口。 2）在优化大型预训练DNN时，剪枝和模型压缩是有效的选择。
当内存带宽成为GEMM操作性能的瓶颈，或者GPU内存资源紧张时，WoQ技术能够发挥巨大作用。在WoQ中，GEMM的权重被量化为INT4精度，而GEMM的输入数据和计算操作则保持在高精度状态。...TensorRT的WoQ内核会从内存中读取4位权重，并在进行高精度点积计算之前对其进行去量化处理。 此外，块量化技术使得量化尺度中能够实现更高的粒度设置。...训练后量化（PTQ） 在模型压缩技术中，训练后量化（PTQ）是降低内存占用和提速推理的流行方法之一。...量化感知训练（QAT） 此外，量化感知训练（QAT）能够让您在不影响模型准确性的前提下，充分解锁4位推理的加速潜力。...它提供了一个简单易用的Python API，该API融合了如FP8和INT4 AWQ等LLM推理领域的最新技术，同时确保了推理的准确性不受影响。
前言 昨天介绍的BinaryConnect提出将浮点权重量化到1bit，提出了完整的量化权重训练/测试流程，并且从带噪声权重的角度来解释了量化权重。...归一化带来的噪声也有模型正则化的作用。 我们来看一下BN的计算公式： ? 可以发现BN在训练时存在大量的矩阵乘法，导致训练比较长。...BNN的前向计算 测试推理阶段 如何前向推理，大致可以分为以下几种方法： 使用二值化weight。 使用浮点数weight。...能力损耗对比 总结 这篇论文是在BinaryConnect的基础上，同时将权重和激活值量化到1bit，不仅从实验角度证明了量化算法的可行，还分析针对低bit如何进行更有效的计算，整理出了同时量化权重和激活值到...思考 可以看到BNN在MNIST,CIFAR10,SVHN上实现了和普通DNN类似的精度，那么BNN能否在更复杂的数据集如ImageNet上也实现和DNN类似的精度并保持效果上的优势呢？
模型量化 模型训练时为了进度，采用的32位浮点数，因此占用的空间较大，一些大的模型需要很大的显存才能加载，且计算推理过程较慢。...量化带来的好处 保持精度：量化会损失精度，这相当于给网络引入了噪声，但是神经网络一般对噪声是不太敏 感的，只要控制好量化的程度，对高级任务精度影响可以做到很小。...Aware Training, QAT) 量化训练让模型感知量化运算对模型精度带来的影响，通过 finetune 训练降低量化误差。...GGML是一个C写的库，可以将LLM转为为GGML格式，通过量化等技术让LLM方便进行加载和推理 采用量化技术，将原有大模型预训练结果量化（即将原有大模型FP16精度压缩成INT8、INT6精度 二进制文件编码...，将量化后的预训练结果通过一种指定的格式变成一个二进制文件 特性： 用 C 语言编写 支持 16 位浮点数 支持整数量化（4 位、5 位、8 位等） 自动微分 ADAM 和 L-BFGS 优化器 针对
然而，模型训练和推理时使用的精度，是影响成本和性能的重要「第三因素」。 深度学习正在向低精度发展：当前的前沿模型（如Llama-3）使用BF16训练，并且普遍努力将预训练范式转向FP8。...下一代硬件将支持FP4，而仅权重量化的进展已导致大规模二进制和三进制训练。 这些范式能走多远？ 具体来说，论文作者提出了以下问题： 精度、参数、数据三者之间如何权衡？...总的来说，作者研究了在训练期间和之后，随着数据和参数的变化，精度对损失的影响如何扩展。 研究发现了，在后训练量化的影响：量化导致的性能降级，随数据量增加而增加。...发现1：如果想将模型进行训练后量化，存在某一个预训练数据量，如果超过这个值，再添加额外的数据会对推理时的性能产生负面影响。...结果发现，当在整数类型的量化运行中拟合扩展法则时，P*大约是7位，也意味着在BF16中训练模型的实际操作可能是次优的，并且向低精度训练的竞争需要在低于4位之前停止，可能会迫使模型尺寸不成比例地（超过4倍
用 C/C++ 编写深度学习推理代码 高级综合 (HLS) 将 C/C++ 代码转换为硬件描述语言 FPGA 运行验证 在这最后一篇文章中，将描述在推断更大的网络时如何解决计算复杂性增加的问题的常用策略...低计算成本技术 首先，我们将讨论如何降低计算成本本身。 量化 量化是权重或激活（每层的输入和输出）中比特的减少，通常在 fp32 中构建。...众所周知，深度学习在推理过程中能够以比训练过程更低的位精度进行处理，尽管这取决于模型，但即使是 8 位定点数和位数更少的定点数也具有实用的精度。...FPGA 上优化的 DNN 框架 在 GPU 上做深度学习时，无论前端选择哪种框架，后端几乎都是跑NVIDIA 优化过的cuDNN 库（https://developer.nvidia.com/cudnn...如图所示，DPU 具有类似于普通处理器的架构，例如指令调度器。 DPU只支持8bit的量化网络，其量化工具在Vitis-AI（原DNNDK）中提供。
这使得在量化过程中需要考虑如何在减小模型尺寸和计算成本的同时，尽量保持模型的精度和性能。部署神经网络时，我们希望网络越小越好，来降低部署成本，于是就需要模型量化等压缩手段。...低比特数的影响：将模型从高比特数（如 16 位）量化为低比特数（如 4 位）会导致更大的精度损失。随着比特数的减少，模型的表示能力下降，因此需要在精度和模型大小之间找到平衡点。...在进行模型量化时，需要综合考虑模型大小、精度要求以及实际应用场景，以确定最适合的量化策略。硬件支持程度在模型量化落地时，硬件支持是一个至关重要的因素。...量化原理模型量化方法可以分为以下三种：量化训练 (Quant Aware Training, QAT)量化训练让模型感知量化运算对模型精度带来的影响，通过微调训练降低量化误差。...通过这个仿射变换，任何输入张量都将使用数据类型的所有位，从而减小了非对称分布的量化误差。
文章中提到的一些创新方法，如AWQ、Omniquant和RPTQ，都是在寻找如何通过改进的量化策略来保持或甚至提升量化后的模型性能。 具体来说，本文提出了一种等价仿射变换的新方法，用于后训练量化中。...3.3 Efficiency 文章讨论了通过优化仿射变换矩阵在模型量化中提升计算和推理效率的策略。 计算效率 使用PyTorch的线性代数库来进行仿射变换矩阵的逆运算，支持单精度和双精度格式。...因此，文中分析了两种精度类型在内存消耗、优化时间、错误量级和对模型性能的影响，具体结果将在后续的消融研究部分进行展示。...缺点 数值精度的挑战： 即使使用高效的库和精细的精度控制，近似计算矩阵逆仍可能引入不可忽视的数值误差。这些误差可能会在特定的任务或数据集上影响模型的最终性能。...硬件依赖性： 高效的仿射变换矩阵和其量化实现可能依赖于特定类型的硬件支持（如GPU加速的线性代数库），限制了方法的普适性和在不同硬件平台上的表现。
本文假设扩展对 DNN 的量化在两个方面是有效的：一是利用非线性函数及其逆函数保持输入输出之间的尺度不变，并通过反向传播减小量化误差和稳定训练。...本文还提出了一种新的权值归一化方法，通过将量化权值的标准差恢复到原来的水平来提高精度，并讨论了一种利用查找表进行有效推理的训练技巧。...在参数化压缩函数时，与输入间隔相关的断点被设置为等间距，而不是训练，从而防止裁剪参数的变化对断点位置产生显著影响，降低训练效率。使用等间距不那么灵活，但是可以通过增加断点(或间隔)的数量来弥补。...但是，由于很多量化方法都是用预先训练好的全精度权值对量化模型进行初始化，以获得良好的精度，权值归一化会导致量化前后线性层的输出尺度存在差距，这可能会对训练产生负面影响。...上图显示了当间隔数从4增加到16时，对于每个不同位数的比特，相对于 的相对精度差异。 的2、3、4位精度分别为65.2、67.4、67.6。
深度神经网络近似算法可分为两大类：量化和权重减少（weight reduction）。量化方法分别降低权重、激活（神经元输出）的精度或同时降低二者的精度，而权重减少则通过剪枝和结构简化来删除冗余参数。...在这篇综述论文中，作者旨在为刚进入该领域的研究人员提供关于 DNN 近似算法的全面基础，展示定制硬件如何比 GPP 实现更好的推理性能。...作者综述了当前最佳 DNN 近似的主要趋势，详细讨论了低精度量化和权重减少方法，介绍了最近的算法发展并评估了它们的优缺点。...本文不仅综合评估了 DNN 高效推理的近似算法，还深入分析和对比了这些算法在定制硬件中的实现，包括 CNN 和 RNN。 量化 作者认为，DNN 近似算法的第一个关键主题是量化。...FPGA 和 ASIC 的灵活性允许低精度 DNN 的实现，从而通过并行化和减少对慢速片外存储的依赖来增加吞吐量。 这部分主要介绍了三种量化方法： 定点表征 二值化和三值化 对数量化 ?
因此随着使用深度学习能解决更多以前无法解决的问题，深度神经网络的持续性训练问题和如何在不损害产品质量前提下训练，就受到了机器学习服务提供商（Machine-Learning-as-a-Service /...我们希望提供给读者继续研究的出发点，并希望能激发更多不同专业的人才参与到我们的讨论和知识的交流中。 推理加速 推理加速-硬件 DNN 训练和推理都是计算密集型过程，只不过方式完全不一样。...DNN 的两个研究趋势正推动着采用 FPGA 取代 GPU：即更低精确度的数据类型和稀疏性。...这种方法是通过一个三阶段的压缩组合完成的：神经网络剪枝、训练量化和 Huffman 编码。 剪枝去掉了权重比低于某个阈值的网络连接，然后 DNN 在调整剩余的稀疏连接的权重时就会受约束。...总结 在此份报告的第一部分，我们介绍了近期一些进行 DNN 推理加速的硬件和算法技术。在接下来的第二部分，我们会讨论 DNN 的持续训练。
在完成一定量的学习后，当一张新的猫图像输入到训练好的神经网络中时，就可以输出“This image is a cat”等图像识别结果。推理是使用经过训练的神经网络从未知输入中猜测输出的阶段。...特别是当只需要推理时，由于不需要将神经元之间的运算结果保存在内存中，因此所需的数据量会减少。基于这一特性，也开始尝试使用FPGA进行深度学习推理。...众所周知，即使使用具有一定低位宽的数据，深度学习推理也不会降低最终精度。...与 CPU 和 GPU 相比实施成本高，FPGA 上支持深度学习的软件较少 很多DNN参数量大，很难在FPGA上简单实现 需要高数据精度的 DNN，例如单精度浮点数，往往会出现性能下降 需要高级专业知识来创建具有高推理准确性和低数据准确性的模型...基于这些，不得不说用FPGA做深度学习的好处并不多。然而，与 DNN 权重降低相关的技术，如参数量化（或精度降低）和网络修剪，正在积极研究中，这些方法与 FPGA 非常兼容。
近期，业界对低精度训练和推理的广泛关注与讨论。在实际的研发过程中，特别是模型训练方面，经验表明浮点数量化方案相比整数量化方案对模型效果造成的损失更小，所以浮点数常常被用作量化训练的类型。...这就引出了一些问题：整数类型量化训练的经验能否直接应用到浮点数类型的量化训练任务中？如果不能，浮点数类型又会有怎样的结论？量化训练到底有没有极限？...近期，论文《Scaling Laws for Precision》深入探讨了整数类型量化策略下的精度对模型 loss 的影响，不过仅在附录中简略提及了浮点数类型量化策略的表现，并未深入探究。...超过此最佳数据量时继续增加数据，反而会对模型效果产生负面影响； 限定计算资源下，在一个非常大的算力范围内，理论预测的最佳性价比的浮点数量化训练精度落在 4-8 比特之间； 在实际工作中，借助我们的 Scaling...精度与参数量的汇率 在资源受限的情况下，尽管我们已知在最佳性价比时精度应如何选取，然而参数量 N 与数据量 D 究竟该如何搭配这一问题依旧尚未得到解决。
性能调优：自动混合精度训练（AMP） 一般情况下，训练深度学习模型时默认使用的数据类型（dtype）是 float32，每个数据占用 32 位的存储空间。...为了节约显存消耗，业界提出了 16 位的数据类型（如 GPU 支持的 float16、bfloat16），每个数据仅需要 16 位的存储空间，比 float32 节省一半的存储空间，并且一些芯片可以在...本文将介绍如何使用飞桨框架实现自动混合精度训练。...在模型部署阶段，将权重从整数反量化成浮点数，使用浮点数运算进行预测推理。这种方式主要减少模型存储空间，对权重读取费时的模型有一定加速作用，对模型精度影响较小。...在模型部署阶段，量化训练方法和静态离线量化方法一致，采用相同的预测推理方式，在存储空间、推理速度、计算内存三方面实现相同的收益。更重要的是，量化训练方法对模型精度只有极小的影响。
相比之下，FPGA正是设计用于在运行不规则并行度和自定义数据类型时实现极端的可定制性的。这样的趋势使未来FPGA成为运行DNN、AI和ML应用的可行平台。...对于推理，只需要正向传递以获得给定样本的预测。对于训练，来自正向传递的预测错误在反向传递中被反馈以更新网络权重。这被称为反向传播算法。训练迭代地进行向前和向后传递以调整网络权重，直到达到期望的精度。...新兴趋势是采用远低于32位的紧凑型低精度数据类型， 16位和8位数据类型正在成为新的标准，因为它们得到了DNN软件框架（例如TensorFlow ）支持。...相比之下，FPGA正是设计用于在运行不规则并行度和自定义数据类型时实现极端的可定制性的。这样的趋势使未来FPGA成为运行DNN、AI和ML应用的可行平台。...非常低精度的1位二进制GEMM ：最近的二进制DNN 提出了非常紧凑的1bit数据类型，允许用xnor 和位计数操作替换乘法，非常适合FPGA。
1.2 模型参数精度 模型参数的精度通常指的是参数的数据类型，它决定了模型在内存中存储和计算参数时所使用的位数。...实际上，通常情况下并没有标准的整数数据类型为 int4 或 int8，因为这些整数数据类型不太常见，且在大多数计算机体系结构中没有直接支持。...较大的批处理大小可能会增加显存使用，因为需要同时存储多个样本的计算结果。 数据类型 DType： 使用的数据类型（如单精度浮点数、半精度浮点数）也会影响显存需求。...确定输入数据尺寸： 根据模型结构和输入数据大小，计算推理过程中每个中间计算结果的大小。 选择批次大小： 考虑批处理大小和数据类型对显存的影响。...混合精度训练：使用混合精度训练（例如，使用半精度浮点数）可以减少模型参数和梯度的内存占用，同时保持训练稳定性。这需要硬件和深度学习框架的支持。
它将模型常量（如权重和偏差值）从全精度浮点（32 位）量化为减少精度的浮点数据类型（IEEE FP16）。...训练后的 float16 quantization 是量化 TensorFlow Lite 模型很好的方法，因为它对精度的影响极小并且能够使得模型大小显著减小。...图 2 帮助确定合适量化场景的决策树 降低精度的收益 尤其是在部署到边缘时，降低精度将产生很大的收益。 模型尺寸减少 2 倍。...深度学习模型通常能够在使用相较于最初训练时更少精确度的情况下，产生良好的推理结果。并且在我们对多个模型的实验中，我们发现推理质量几乎没有损失。...，即使用经过训练的 float32 模型，将优化设置为 DEFAULT，然后再将目标规范支持的类型设置为 float16 常量。
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