推倒萬億參數(shù)大模型內(nèi)存墻！萬字長文：從第一性原理看神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)量化

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原標題：推倒萬億參數(shù)大模型內(nèi)存墻！萬字長文：從第一性原理看神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)量化
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文章來源：新智元
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內(nèi)容摘要：

新智元報道編輯：桃子 好困
【新智元導(dǎo)讀】為了應(yīng)對大模型不斷復(fù)雜的推理和訓(xùn)練，英偉達、AMD、英特爾、谷歌、微軟、Meta、Arm、高通、MatX以及Lemurian Labs，紛紛開始研發(fā)全新的硬件解決方案。從32位，到16位，再到8位，量化在加速神經(jīng)?絡(luò)??發(fā)揮了巨?作?。
放眼一看，世界把所有的?光都聚焦在數(shù)字格式上。因為在過去的?年中，AI硬件效率的提?有很??部分要歸功于數(shù)字格式。
較低精度的數(shù)字格式，幫助推倒了數(shù)十億參數(shù)模型的內(nèi)存墻。
英偉達聲稱，過去10年，單芯?TOPS提升了足足1000倍，英偉達自身就加起來達16倍。相?之下，從28nm到5nm，?藝技術(shù)的改進僅為2.5倍！
Semianalysis的最新文章中，從數(shù)字格式的基本原理出發(fā)，深?探討了神經(jīng)?絡(luò)量化的技術(shù)現(xiàn)狀。
本?中，將介紹浮點與整數(shù)、電路設(shè)計注意事項、塊浮點、MSFP、微縮格式、對數(shù)系統(tǒng)等內(nèi)容，還會介紹量化和推理數(shù)字格式的差異，以及?精度與低精度訓(xùn)練方法。
此外，鑒于量化和精度損失帶來的挑戰(zhàn)，穩(wěn)重還將討論模型的下?步發(fā)展。
最后，文中將介紹英偉達、AMD、英特爾、谷歌、微軟、Meta、Arm、高通、

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作者簡介：智能+中國主平臺，致力于推動中國從互聯(lián)網(wǎng)+邁向智能+新紀元。重點關(guān)注人工智能、機器人等前沿領(lǐng)域發(fā)展，關(guān)注人機融合、人工智能和機器人對人類社會與文明進化的影響，領(lǐng)航中國新智能時代。