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int8最新视觉报道_int8算力(2024年11月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-11-29

int8

听到了超算和智算的说法，但从实现的指令集角度说，超算更多是int32/int64/int128 fp32/fp64/fp128，而智算是int8/int16 bf16 ... 。

「智造长虹」长虹控股集团旗下长虹爱联自研的AI推理模组搭载国产AI算力处理器，技术方案自主可控，具备最大20 TOPS INT8的计算能力，独立ISP图像处理内核，具有抗震、抗电磁、抗腐蚀性，可满足工业以及车规级等特殊行业的应用需求，可降低整机产品开发、降低接口扩展成本，适用于无人机、智慧城市、智慧电网等领域。来源：微长虹「长虹超话」

如何计算大模型所需的GPU内存？为大型语言模型提供服务需要大量的 GPU 内存资源。所需的内存量取决于模型的大小和复杂性、用于存储参数的数据类型以及所应用的任何优化（例如量化）。通过了解影响 GPU 内存需求的因素，开发人员可以做出明智的决策，了解如何部署 LLM 以实现最佳性能和效率。 𐟧 如何减少GPU内存需求？量化是一种通过将模型参数从较高精度格式（例如 float32）转换为较低精度格式（例如 float16 甚至更低）来降低模型参数精度的技术。这可以显著减少内存使用量，而不会对准确性产生重大影响。例如，在我们的 Llama 70B 示例中，使用 float16 精度而不是 float32 可以将内存需求减少一半（从每个参数 4 个字节减少到每个参数 2 个字节）。 𐟔 量化的作用是什么？量化技术可以通过使用更低精度的格式（如 INT8、INT4）进一步减少内存占用，但降低精度可能会影响输出的准确性。例如，与 FP16 相比，INT8 量化有时会导致准确度明显下降。评估模型在量化前后的性能至关重要。 𐟒𛠃PU的重要性尽管CPU虽然直接参与深度学习模型计算，但CPU需要提供大于模型训练吞吐的数据处理能力。比如，一台8卡NVIDIA V100的DGX服务器，训练ResNet-50 ImageNet图像分类的吞吐就达到8000张图像/秒，而扩展到16卡V100的DGX2服务器却没达到2倍的吞吐，说明这台DGX2服务器的CPU已经成为性能瓶颈了。理想情况下，模型计算吞吐随GPU数量线性增长，单GPU的合理CPU逻辑核心数分配可以直接线性扩展到多GPU上。

就算把Tensor Core全砍了也不影响DLSS可以使用，毕竟还有种跑低精度推理的办法叫DP4A，这个甚至早在帕斯卡时代就支持了，比较搞笑的是GCN和RDNA1不支持，所以可以看到5700XT开XeSS反而性能倒退的盛况即便考虑到Intel的软件开发实力不如NV，用INT32走DP4A跑超分的性能损失也就5~10%，感觉最极端的情况 ...

[LG]《"Give Me BF16 or Give Me Death"? Accuracy-Performance Trade-Offs in LLM Quantization》E Kurtic, A Marques, S Pandit, M Kurtz... [Neural Magic] (2024)网页链接「机器学习」「人工智能」「论文」

英特尔确认为 Panther Lake 配备第五代 NPU，处理器有望命名酷睿 Ultra 300 据外媒 VideoCardZ 今日消息，英特尔确认将为下一代 Panther Lake 处理器配备第五代 NPU（神经网络处理器），名称为 NPU5。为了适应 AI PC 时代的发展，英特尔目前已在 Meteor Lake 和 Lunar Lake 处理器中搭载了 NPU，不过当前只能处理一些简单的 AI 工作。报道称 Panther Lake 可能会以酷睿 Ultra 300 的形式首次亮相，它将采用名为 NPU5 的新 NPU。这将是继 Meteor Lake 中的 NPU3 和 Lunar Lake 中的 NPU4 之后，英特尔酷睿 Ultra 处理器系列中 NPU 设计的第三次重大更新。附英特尔各代 NPU 性能如下（INT8 运算性能）： NPU3 – Meteor Lake – 11.5 TOPS NPU4 – Lunar Lake – 48 TOPS NPU5 – Panther Lake – ? TOPS 外媒 Phoronix 也指出，英特尔员工已确认第五代 NPU 将包含在即将推出的 Panther Lake CPU 中。

英伟达H20 GPU，性能大降？英伟达在2月开始接受H20芯片的订单，这款降规版芯片的单价约为1.2万美元。与H100相比，H20的GPU核心数量减少了41%，性能降低了28%。官方表示，H20 GPU专为HGX平台设计，配备了96GB的HBM3内存，提供4.0 TB/s的带宽，而H100提供的带宽为8TB/s。在算力方面，H20的INT8算力为296TFLOPS，FP16算力为148TFLOPS，TF32算力为74TFLOPS，FP32算力为44TFLOPS，FP64算力仅为1TFLOPS。其他规格包括支持最多7个多实例GPU、每个芯片60MB L2缓存、8路HGX配置、900GB/s的NVLINK带宽和400W TDP。在Geekbench 6测试中，H20 AI GPU仅配备78个SM，而H100 GPU总共配备144个SM。最快的H100 GPU配备114和132个SM，与之相比，H20的核心数量已经下降了41%。此外，H20 GPU配备了96GB HBM3内存，这是原始80GB HBM3型号的升级版。较新的H100则配备144GB HBM3e内存。在性能方面，H20 GPU在Geekbench 6 OpenCL测试中得分248992，而H100 80GB配置在相同测试中得分280000，132 SM变体得分高达350000。H100 144GB配置将提供更高的性能。

英伟达TensorRT加速模型推理的秘密面试官：你在量化方面有没有用过其他框架，比如英伟达的TensorRT？应聘者：嗯，我对TensorRT也有一些了解。面试官：那你能详细介绍一下TensorRT吗？它在模型转化时是怎么加速的？应聘者：TensorRT是NVIDIA推出的一个神经网络加速库，主要用于将PyTorch和ONNX等框架的模型转换为NVIDIA硬件支持的模型格式（engine文件），以便在NVIDIA硬件上进行推理。它在转换过程中采用了多种方法来加速：层融合：将多个层合并为一个层，例如将卷积层和激活层ReLU合并，或者将卷积层、ReLU和加法层合并。低精度推理：除了支持FP32精度计算外，TensorRT还支持FP16和INT8的计算。通过量化得到每一层的量化参数，在推理时使用低精度算子来加快推理速度，同时保持精度损失在可接受范围内。算子搜索：TensorRT可以针对不同硬件平台和算子选择速度最快的实现，还有对某些网络层的加速算法，如使用Winograd变换来加速卷积计算。内存优化和异步执行：通过优化内存分配和使用，减少内存带宽需求，提升数据传输效率。同时，可以利用流和事件机制，实现异步数据的传输和计算，减少等待时间。通过这些方法，TensorRT能够显著提升模型推理速度，并降低显存占用。面试官：那你一般用哪个版本的TensorRT，对应ONNX的哪个版本？应聘者：我一般使用TensorRT 8版本，它对应ONNX的opset11和opset13，我们通常会优先选择opset11。通过这些细节，可以考察应聘者是否真的有过使用TensorRT的经验。

一篇评估大模型量化后准确性的论文。网页链接关键结论：（1）FP8权重和激活量化（W8A8-FP）在所有模型规模下是无损的，（2）INT8权重和激活量化（W8A8-INT）在适当调优的情况下，准确性下降仅为1-3%，（3）INT4仅权重量化（W4A16-INT）与8位整数权重和激活量化相当。W4A16在同步部署和中端GPU的异步部署中提供了最佳的性价比；W8A8格式在高端GPU上进行中型和大型模型的异步“连续批处理”部署中表现优异。

100B以内开源大模型个人可用了。是速度可用，不是之前的只是勉强可运行。测试：最新款顶配128G的M4 Max跑Qwen2.5 72B，速度7.77 tokens/s，较短输出的话11.07 tokens/s至16.47 tokens/s。慢阅读的话基本可以同步。 Qwen2.5 32B Int4 18 ~ 19 tokens/s，和一般阅读速度差不多（读速超快的当没说）。这可是之前用A100才能做到的事。以上是有人替咱测出来的结果。对照我之前用96G的M2 Max的测试速度，基本快了一倍到两倍。图2至图9为我之前DIY AI PC，安装123B、70B、8B等不同体量模型的测试结果。所以目前最新的结论是：100B以内开源大模型如果采用Int4或Int8量化版本，在顶配消费级AI PC上速度基本可用了。如果采用几个月后上市的顶配M4 Ultra的Mac Studio，速度还能再快一倍左右。之前也能运行起来，只是速度慢到眼看着一个词一个词往出蹦。

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