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
【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。
最近有人在IRC,Slack和Reddit上讨论使用int4/integer替代int8/bigint能够少4个字节。事实并非如此,来解释下。
在c/c++语言中,如果你想获取一个二进制数为1的最高位的位置(比如40的最高位位置是5,1的最高位位置是0),该怎么办?
【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。
【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。
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。
Julia中没有class,也没有子类型的继承关系,所有具体类型都是最终的,并且只有抽象类型可以作为其超类型。Julia中的继承是继承行为,而不是继承结构。
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。
如果想使用,直接去IDA的plugins插件目录下.包含它的 **defs.h"" 如下:
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。
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。
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!
n1为int32, n2为int16, 所以先把加数n1转换成int16, 再做加法
其中int类型要重点说一下:go语言中的 int 的大小是和操作系统位数相关的,如果是32位操作系统,int 类型的大小就是4字节。如果是64位操作系统,int 类型的大小就是8个字节。
大家在写Go时有没有注意过,一个struct所占的空间不见得等于各个字段加起来的空间之和,甚至有时候把字段的顺序调整一下,struct的所占空间又有不同的结果。
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。
8月14日早上北京时间7点,在SIGGRAPH 2018计算机图形与交互技术大会上,英伟达创始人兼CEO黄仁勋推出世界上第一款光线追踪GPU!据媒体报道老黄把这块GPU称作”自2006年以来最重要的一块GPU“,耗时10年打造。
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。
HandyJSON 是 Swift 处理 JSON 数据的开源库之一,类似 JOSNModel,它可以直接将 JSON 数据转化为类实例在代码中使用。 由于 Swift 是一种静态语言,没有 OC 那种灵活的 Runtime 机制,为了达到类似 JSONModel 的效果,HandyJSON 另辟蹊径,绕过对 Runtime 的依赖,直接操作实例的内存对实例属性进行赋值,从而得到一个完全初始化完成的实例。 本文将通过探究 Swift 对象内存模型机制,简单介绍 HandyJSON 实现原理. 内存分配 St
在做游戏的开发中,由于游戏运行的时间已经很长,数据量非常大,在内网测试,怎么测都没有问题,可是到外网就是时不时的挂了,后来打log才看出问题。是我的int类型范围设置小聊,数据较到,应该用__int64,我却用int32,超出范围。。。。
对于 a TypeName,您不能使用复合数据类型Array和Tuple。复合数据类型可以包含Nullable类型值,例如Array(Nullable(Int8)). 一个Nullable类型字段可以不包括在表中的索引。NULL是任何Nullable类型的默认值,除非在 ClickHouse 服务器配置中另有指定。
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Transformer系列模型都在用吧? Hugging Face都在用吧? Fairseq都在用吧?
我在这里会附上他的测试结果,实际我认为国内某些公众号会把这篇文章翻译成中文(现在TPU和Nano都是炙手可热的热点啊),所以我就先撕为敬!
t5 = np.array([1, 1, 0, 1, 1], dtype=bool)
JetPack 4.0开发者预览EA(Early Access )版是为了让开发者能够立即开始用Jetson Xavier测试他们的应用程序,而不是一个产品版本。NVIDIA将为Jetson Xavier提供未来的JetPack更新,并提供额外的功能增强和性能改进。
Go 语言作为强类型语言,在使用 Golang 开发项目时,经常会遇到类型转换的场景,整型之间可以直接转换,字节切片和字符串之间也可以直接转换。
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。
https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite
最近做的很多向量召回的相关工作,主要集中在优化 Faiss 里面常用的几个算法,包括 IVFFlat 和 IVFPQ,并且针对这两个算法都做出了专门的优化。
go语言中的int的大小是和操作系统位数相关的,如果是32位操作系统,int类型的大小就是4字节; 如果是64位操作系统,int类型的大小就是8个字节
疫情当下,都已经耍了半个月了,都不知道干啥了,无聊中,那就写了Reverse解题记录吧。
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。
被Go语言称为寄存器宽度的这个值,就可以理解为机器字长,也是平台对应的最大对齐边界,而数据类型的对齐边界是取类型大小与平台最大对齐边界中的较小的那个
TP Link SR20 ACE漏洞分析这个漏洞是Matthew Garrett在发现漏洞并将漏洞报告给官方后未得到官方回复后,将其漏洞信息公布在了个人网站上,404的大佬在复现漏洞的时候官方还未修复漏洞,但是我下载固件的时候看到了官方已经发布了最新的固件,且它的日志为Fixed the zero-day ACE vulnerability,即修复了0day
1 用一个INI配置文件管理日志目录,日志文件限制的大小,特殊的日志名,特殊日志的大小限制。
方法Method是种作用域特殊类型变量的函数,特定类型的变量称为接收者receiver。接收者类似Python中的self。方法的定义格式
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之前遇到过这样一个情况(发现问题的结构体并不长这样, 不过为了引出问题, 改了一下):
(2).c++的基本数据类型竟然没有string,作为一名phper很不理解,原来是因为string可以用char来实现,因此并未成为基本数据类型,仅仅只是放在std的标准库中。也或许是为了兼容c,为了更贴合硬件。切记string是双引号
从2013年开始举办的Flare-On逆向挑战赛今年已经是第6届。今年的比赛共有12道题目,涉及Windows,.NET,Linux和Android上x86的各种架构。此外,这也是Flare-On历史上的第一次比赛中出现NES ROM的题目。该比赛是仅有的以Windows为中心的CTF竞赛之一。完成Flare-On逆向挑战也是笔者一直以来的目标之一,今年终于有时间去实现这个目标了。
有些同学可能不知道,struct 中的字段顺序不同,内存占用也有可能会相差很大。比如:
Greenplum master节点是用来存储元数据的,包括: 序列,表,临时表,分区,函数,视图,类型,操作符,规则,触发器 等。
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
Int8,Int16, Int32, Int64有什么区别呢?或者是为什么后面的数字不一样呢?
Go 语言是静态语言,在编写代码时,就对类型有严格的要求,一旦类型不匹配,就有可能编译失败。因此在写代码时,就要经常用到类型的转换,这些知识点,对于一个新手来说,可以说是一个不小的门槛,经常要通常搜索引擎来寻找答案。今天我总结了四种日常开发中最经常遇到的类型转换方法,吃透后就可以自由的进行类型转换。
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