【GiantPandaCV导读】本文聊了两篇做INT8量化训练的文章,量化训练说的与quantization-aware Training有区别,量化训练指的是在模型训练的前向传播和后向传播都有INT8量化。两篇文章都是基于对梯度构建分析方程求解得到解决量化训练会引起的训练崩溃和精度损失严重的情况。
如何继续提升速度?降低计算精度是比较直接的方法。2017 年以来,fp16 混合精度技术 [2] 获得了广泛应用。在对模型效果无损的前提下,将模型训练和推理的速度提升了 50% 以上。而为了维持模型效果,更低精度的方法(例如 int8)通常需要使用如下传统方案:
近年来,Transformer 已经成为了 NLP 和 CV 等领域的主流模型,但庞大的模型参数限制了它的高效训练和推理。于是字节跳动在 2019 年 12 月和 2021 年 6 月分别推出了高效推理和训练引擎 LightSeq,大大加速了 Transformer 系列模型的训练和推理,也打通了 Transformer 从训练到推理的整个流程,极大优化了用户使用体验。最近,LightSeq 训练引擎相关论文[1],被录用难度极高的超算领域国际顶会 SC22 接收,得到了学术界的广泛认可!
本文接着《必看部署系列-神经网络量化教程:第一讲!》这一篇接着来说。上一篇主要说了量化的一些基本知识、为啥要量化以及基本的对称量化这些概念知识点。按理说应该继续讲下非对称量化、量化方式等等一些细节,不过有一段时间在做基于TensorRT的量化,需要看下TensorRT的量化细节,就趁这次机会讲一下。
【导读】本文聊了两篇做INT8量化训练的文章,量化训练说的与quantization-aware Training有区别,量化训练指的是在模型训练的前向传播和后向传播都有INT8量化。两篇文章都是基于对梯度构建分析方程求解得到解决量化训练会引起的训练崩溃和精度损失严重的情况。
论文出处:《Integer Quantization for Deep Learning Inference Principles and Empirical Evaluation》 时间:2020.April 单位:NVIDIA
ncnn是腾讯开源为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架。 仰赖ncnn社区开发者的贡献,ncnn在2019年年初便已实现int8模型量化和推理。但因后来失去社区开发者的持续投入,ncnn的int8量化推理效率迟迟没有加速。 ncnn github issue区大家关于int8量化后速度的质疑: 引用zhihu用户John Hexa关于《如何看待国内开源项目的不可持续性?》的一段回答: “开源的生命力并不在于“开源”,而在于为人类好好的、真正的解决掉一个问题。 不是自己提供一个半成品,指望别人完
Transformer系列模型都在用吧? Hugging Face都在用吧? Fairseq都在用吧?
老潘刚开始接触神经网络量化是2年前那会,用NCNN和TVM在树莓派上部署一个简单的SSD网络。那个时候使用的量化脚本是参考于TensorRT和NCNN的PTQ量化(训练后量化)模式,使用交叉熵的方式对模型进行量化,最终在树莓派3B+上部署一个简单的分类模型(识别剪刀石头布静态手势)。
在CVPR 2020上,商汤研究院链接与编译团队、高性能计算团队和北航刘祥龙老师团队合作提出了用于加速卷积神经网络训练过程的INT8训练技术。该工作通过将网络的输入、权重和梯度量化到8比特来加速网络的前向传播和反向传播过程,缩短卷积神经网络训练时间。
量化是将模型参数的存储类型从高精度存储降到低精度存储,从而达到减小模型体积大小、加快模型推理速度的效果。
这是Google在CVPR 2018上发表的一篇int8量化的论文,题目为《Quantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference》。也是入门量化最经典的论文之一。论文介绍了一种只使用整数运算的量化方式,相比于浮点数运算效率更高。一起先来看看这篇论文吧。论文的axriv地址可以在附录中找到。
当前CNN模型基本都是 float32,将其转换为 INT8 可以降低模型大小,提升速度,精度降低的也不太多。那么在实际中如何实现这个量化了?在网上找到了三种实践方法, 基于腾讯的NCNN, Tensorflow ,Nvidia 的 TensorRT,这里先介绍其中的一种。
【GiantPandaCV导语】本文记录了作者使用NCNN量化YOLOV4模型并进行推理的全过程,过程比较详细,希望对想使用NCNN这一功能的读者有帮助。本文同步发布于我的知乎,https://zhuanlan.zhihu.com/p/372278785,欢迎关注。
总第537篇 2022年 第054篇 基于美团目标检测模型开源框架 YOLOv6,本文介绍了一种通用的量化部署方案,在保持精度的同时大幅提升了检测的速度,为通用检测的工业化部署探索出一条可行之路,希望能给大家带来一些启发或者帮助。 1. 背景和难点 2. 量化方案实战 2.1 重参数化优化器 2.2 基于量化敏感度分析的部分量化 2.3 基于通道蒸馏的量化感知训练 3. 部署时优化 3.1 图优化 3.1.4 性能测试 3.2 线上服务优化 4. 总结 YOLOv6 版本更新 5. 参考文献 6. 本文作
模型量化是模型加速方向一个很重要的方法,主要思想就是用int8数据格式来存储和进行计算。这样做有两点好处:
此前,由谷歌大脑团队科学家 Aleksandra Faust 和研究员 Srivatsan Krishnan 发布的深度强化学习模型在解决导航、核物理、机器人和游戏等现实世界的顺序决策问题方面取得巨大进步。它很有应用前景,但缺点之一是训练时间过长。
本文的主要内容是解读 「EasyQuant: Post-training Quantization via Scale Optimization」 这篇由格灵深瞳出品的文章。
上一节深度学习算法优化系列二十一 | 在VS2015上利用TensorRT部署YOLOV3-Tiny模型 分享了使用TensorRT在GPU上部署FP32的YOLOV3-Tiny模型,这一节继续分享一下如何部署INT8的YOLOV3-Tiny模型。
之前对LLM 推理和应用了解不多,因此抽时间梳理了一下,我们从模型量化,模型推理,以及开发平台等三个层面来梳理分析。
点击上方蓝字关注我们 微信公众号:OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 引言 YOLOv5最新版本的6.x已经支持直接导出engine文件并部署到TensorRT上了。 FP32推理TensorRT演示 可能很多人不知道YOLOv5新版本6.x中已经支持一键导出Tensor支持engine文件,而且只需要一条命令行就可以完成:演示如下: python export.py --weights yolov5s.pt --include onnx engine --device 0 其中on
WAVE SUMMIT 2019 深度学习开发者峰会上,PaddleSlim 全新发布,对于在内存紧张、功耗限制、存储有限的设备上进行深度学习应用的开发者是一份重磅惊喜。
PaddleSlim 是一个无论是新手还是经验者都可以很方便用来优化模型以进行部署的模型压缩库:在普通的模型训练上,只需要两行 python 代码,构造一个 Compressor 对象,即可调用。PaddleSlim 实现了目前主流的网络量化、剪枝、蒸馏三种压缩策略,并可快速配置多种压缩策略组合使用。针对体积已经很小的 MobileNet 模型,在模型效果不损失的前提下实现 70% 以上的体积压缩。
深度学习框架是现代人工智能算法开发和应用的基本支撑框架。目前,国外主流深度学习框架基于开源开放的生态环境,已经构建起了较为完整的产业链。
作者来自ETHZ Computer Vision实验室,本文设计了ZippyPoint,它是一个用于特征点提取的网络。与ORB的描述子类似,ZippyPoint得到的也是二进制描述子。该特征点可以获得与基于学习的特征匹配以及视觉定位性能,同时速度提升5倍。
我们都知道,对于神经网络来说,参数量越大、层数越多,就代表着输出的结果越精细。当然,这也意味着许多性能优越的神经网络体积会非常庞大。比如当前的标准机器翻译架构 Transformer,一层就可能包含数百万个参数。即使是一些优化过性能和参数效率的模型(比如 EfficientNet),也仍然需要几十到几百 MB。这就使得它们的应用范围限制在机器人或者虚拟助手等领域。
借着热点,简单聊聊大模型的部署方案,作为一个只搞过CV部署的算法工程师,在最近LLM逐渐改变生活的大背景下,猛然意识到LLM部署也是很重要的。大模型很火,而且确实有用(很多垂类场景可以针对去训练),并且和Vision结合的大模型也逐渐多了起来。所以怎么部署大模型是一个超级重要的工程问题,很多公司也在紧锣密鼓的搞着。 目前效果最好讨论最多的开源实现就是LLAMA,所以我这里讨论的也是基于LLAMA的魔改部署。 基于LLAMA的finetune模型有很多,比如效果开源最好的vicuna-13b和较早开始基于llama做实验的alpaca-13b,大家可以看:
说来惭愧,作为计算机科班出身的人,计算机基础知识掌握并不扎实,这里的基础指的是计算机体系结构中的内容,诸如数据的表示和处理,如float的表示和运算等。看《CSAPP》方知人家老外把这个东西当成重中之重,大量详细的原理介绍,并配套大量例题。当初本科学的时候,很简单的了解了下概念而已,所以应该直接将《CSAPP》当做教材来用,里面习题全做,这样CS出来的基本知识将掌握的很扎实。
大型语言模型(LLM)虽然性能强劲,但动辄几百上千亿的参数量,对计算设备还是内存的需求量之大,都不是一般公司能承受得住的。
神经网络由于参数量大,运算量大,往往在部署到IOT设备时会碰到储存空间不够,运算时长过长或者量化精度不够的问题。 针对这些问题,本文介绍了神经网络模型在轻量级设备的部署技巧,具体内容包括神经网络模型量化的基本原理和主要方法,以及部分低功耗IOT设备上模型部署的实例与技巧。 量化基本原理 量化本质上是数值范围的一种调整,目前主流的神经网络的量化主要是将fp32的一组数据映射到int8的范围内(也有研究int6 int4甚至int2的 本文不做讨论),(如下图数据所示)。且由下表格可知,int8的表示范围和步长
今天要介绍的MobileAI2021的图像超分竞赛的最佳方案,无论是PSNR指标还是推理速度均显著优于其他方案,推理速度达到了手机端实时(<40ms@1080P)。
文 / Khanh LeViet 和 Luiz Gustavo Martins,技术推广工程师
深度学习(Deep Learning)因其计算复杂度或参数冗余,在一些场景和设备上限制了相应的模型部署,需要借助模型压缩、系统优化加速、异构计算等方法突破瓶颈,即分别在算法模型、计算图或算子优化以及硬件加速等层面采取必要的手段:
在2020年以前,OpenVINO(这里以OpenVINO2019年最新的一个版本为例)的Int8量化工具实现在openvino_2019.3.379\deployment_tools\tools\calibration_tool,因为文档比较难读,所以做个翻译记录在这里,便于使用OpenVINO的量化工具上手。要做Int8量化首先需要将你需要部署的模型Caffe/Pytorch/Tensorflow转化为OpenVINO的IR中间模型。此文档的原因为文档为openvino_2019.3.379\deployment_tools\tools\calibration_tool\README.md。
放眼一看,世界把所有的⽬光都聚焦在数字格式上。因为在过去的⼗年中,AI硬件效率的提⾼有很⼤⼀部分要归功于数字格式。
最近疯狂迷恋(想买)Jetson Orin,也就是NVIDIA今年新发布的嵌入式AI开发板。 这玩意儿今年3、4月份开始正式销售,官方售价1999美刀,国内嘛,估计16000左右。 性能很美丽,价格当然也很美丽。
视频理解是近几年非常流行的研究方向,因为视频是最接近于人眼的真实输入,分析时间序列上的图像变化有助于我们开发更强的计算机视觉。而在视频理解领域,最具代表性的研究方向就是动作识别。区别于以往的大部分图像任务,动作识别的主体是动作,而不是物体,比如唱,跳,rap,篮球。
为了保证较高的精度,大部分的科学运算都是采用浮点型进行计算,常见的是32位浮点型和64位浮点型,即float32和double64。然而推理没有反向传播,网络中存在很多不重要的参数,或者并不需要太细的精度来表示它们。
在之前已经写到过一篇去介绍什么是TensorRT:利用TensorRT对深度学习进行加速,这篇文章中大概已经基本讨论了TensorRT究竟是个什么东西以及怎么使用它。
模型优化工具包是一套先进的技术工具包,可协助新手和高级开发者优化待部署和执行的机器学习模型。自推出该工具包以来, 我们一直努力降低机器学习模型量化的复杂性
在充满活力的生成式人工智能领域,扩散模型以其能够通过文本提示生成高质量图像而脱颖而出。像Stable Diffusion这样的模型已经彻底改变了创意领域的格局。
上一篇文章描述了为什么quantization 量化的int8足够运行推理,以及Quantization量化对TinyML的重要性,但是没有深入说明Quantization的实现机制,本篇博文打算从TFlite的案例代码切入,从代码的Optimize选项展开讲TFLite背后Quantization的PTQ,QAT技术等。
ChatGPT于2022年12月初发布,震惊轰动了全世界,发布后的这段时间里,一系列国内外的大模型训练开源项目接踵而至,例如Alpaca、BOOLM、LLaMA、ChatGLM、DeepSpeedChat、ColossalChat等。不论是学术界还是工业界,都有训练大模型来优化下游任务的需求。
随着深度学习的不断发展,神经网络广泛应用于不同的领域,取得远超以往的效果的同时深度网络模型的复杂度也越来越高, 这严重制约了它在工业界发展.
此刻,你应该是在电脑或手机上看这篇文章。不管怎样,这些机器都属于现代计算机,它们都有中央处理器(CPU)和其他为特定功能服务的专用芯片,例如显卡、声卡、网卡、传感器融合等。处理特定任务时,专用处理器往往比通用CPU更快更高效。
Julia提供了所有其数字原始类型的基本算术运算符和按位运算符的完整集合,并提供了标准数学函数的全面集合的可移植且有效的实现。
矩阵乘法是神经网络中最基础、最重要的一个运算。在用CUDA实现矩阵乘法时,不需要我们手动写,cuBLAS库提供了现成的矩阵乘法算子,例如cublasGemmEx和cublasLtMatmul。其中后者是轻量级版本,API调用更灵活。例如对于整数乘法,cublasLtMatmul支持int8的输入输出,而cublasGemmEx只支持int8输入,int32输出。
OpenVINO2023版本衍生出了一个新支持工具包NNCF(Neural Network Compression Framework – 神经网络压缩框架),通过对OpenVINO IR格式模型的压缩与量化更好的提升模型在OpenVINO框架上部署的推理性能。
最近 Anchor-free (no-prior box)的概念又重新火热起来,anchor-free的概念从2015年densebox, yolov1开始出现,但一开始性能并不是很好,后来基于anchor(prior box)的概念的检测算法如faster rcnn, ssd性能有很大的提升,于是目标检测从此走进anchor时代,但是最近anchor-free的文章出现很多,目标检测发现不使用anchor依然可以达到较好的效果。今天要介绍的Dubox和Densebox都是由百度提出的无先验框的一阶段目标检测算法。
【GiantPandaCV引言】 还记得我在两个月前写的文章吗,关于yolov4-tiny+ncnn+int8量化的详细教程:NCNN+INT8+YOLOV4量化模型和实时推理
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