当前位置: 首页 > news >正文

【GPT入门】第47课 大模型量化中 float32/float16/uint8/int4 的区别解析:从位数到应用场景

【GPT入门】第47课 大模型量化中 float32/float16/uint8/int4 的区别解析:从位数到应用场景

      • 1. 数字的含义
      • 2. 具体区别对比
      • 3. 核心差异总结
      • 4. 量化的本质

在大模型量化中,float32、float16、uint8、int4 这些术语表示不同的数据存储格式,核心区别在于占用位数(数字即表示位数)、数值范围精度计算效率,直接影响模型的大小、速度和性能。

1. 数字的含义

这些数字(32、16、8、4)表示每个数据占用的二进制位数(bit)

  • 位数越多,能表示的数值范围越大、精度越高,但占用存储空间越大,计算速度越慢。
  • 位数越少,存储空间越小(模型体积可成比例缩小),计算速度越快,但精度可能下降。

2. 具体区别对比

类型位数数据范围精度特点模型体积(相对float32)典型应用场景
float3232±1.4×10⁻⁴⁵ ~ ±3.4×10³⁸高精度(7-8位十进制有效数字)100%(基准)模型训练(保留梯度精度)、高精度推理
float1616±6.1×10⁻⁵ ~ ±6.5×10⁴中等精度(3-4位十进制有效数字)50%推理加速(如GPU支持FP16计算)、显存受限场景(如移动端)
uint880 ~ 255(无符号整数)低精度(整数量化,损失精度)25%轻量化推理(如CPU端部署)、对精度要求不高的场景(如图像分类)
int44-8 ~ 7(有符号整数)极低精度(整数量化,精度损失大)12.5%极致压缩场景(如大模型移动端部署)、需平衡速度与精度的场景(需配合补偿算法)

3. 核心差异总结

  • 精度:float32 > float16 > uint8 > int4
    (float类为浮点数,保留小数精度;uint/int为整数,精度损失更明显)
  • 模型大小:float32(最大)→ int4(最小,仅为float32的1/8)
  • 计算效率:int4 > uint8 > float16 > float32
    (位数越少,硬件计算单元单次处理的数据量越大,速度越快)
  • 适用阶段
    • float32 多用于训练(需高精度保留梯度);
    • 其他类型多用于推理(以精度换速度/存储)。

4. 量化的本质

大模型量化的核心是将训练时的高精度数据(通常是float32)转换为低精度格式(如int4),通过牺牲部分精度换取模型体积缩小推理速度提升,使其能在资源有限的设备(如手机、边缘设备)上运行。实际应用中需根据任务对精度的敏感度选择合适的量化类型。

http://www.dtcms.com/a/333453.html

相关文章:

  • 《P1194 买礼物》
  • PyTorch的安装-CPU版本或者GPU安装有什么区别吗
  • 口播数字人免费API调用方案
  • Docker的相关知识探究详解
  • 【功能更新】“弹性互联网”正式上线Fusion WAN平台
  • Oracle按照特定列值排序和C#统计特定列值的所有行
  • 数据结构:N叉树 (N-ary Tree)
  • 【部署K8S集群】 1、安装前环境准备配置
  • Deepoc具身智能模型如何重塑康复辅助设备
  • Java中MybatisPlus使用多线程多数据源失效
  • 集成电路学习:什么是Image Segmentation图像分割
  • 功能组和功能组状态的概念关系和区别
  • java16学习笔记-Vector API
  • oracle数据库初始化
  • 共探头部设计|安贝斯携手武汉科创协会x深钣协“湖北行”,链动D+M小镇的华中范式
  • Linux软件编程-进程(2)及线程(1)
  • 快速设计简易嵌入式操作系统(5):贴近实际场景,访问多外设,进一步完善程序
  • WPF 监控CPU、内存性能
  • python math数学运算模块
  • 【AI论文】Story2Board:一种无需训练的富有表现力故事板生成方法
  • Numerical Difference between vLLM logprobs and huggingface logprobs
  • windows下hashcat使用gpu破解execl打开密码
  • 深入Amazon DynamoDB:高效、无缝的数据存储解决方案
  • 项目生命周期
  • Python爬虫大师课:HTTP协议深度解析与工业级请求封装
  • k8s环境使用Operator部署Seaweedfs集群(一)
  • STM32传感器模块编程实践(十四)DIY语音+满溢检测智能垃圾桶模型
  • SD-WAN核心特点有哪些,适用哪些场景?
  • Rust 入门 泛型和特征-深入特征 (十五)
  • 【Cuda 编程思想】LinearQaunt-分块量化矩阵乘法计算过程