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原標(biāo)題：推倒萬億參數(shù)大模型內(nèi)存墻！萬字長(zhǎng)文：從第一性原理看神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)量化
關(guān)鍵字：格式,數(shù)字,權(quán)重,尾數(shù),整數(shù)
文章來源：新智元
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：14776字

內(nèi)容摘要：

新智元報(bào)道編輯：桃子 好困
【新智元導(dǎo)讀】為了應(yīng)對(duì)大模型不斷復(fù)雜的推理和訓(xùn)練，英偉達(dá)、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?yàn)樵谶^去的?年中，AI硬件效率的提?有很??部分要?dú)w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(dá)聲稱，過去10年，單芯?TOPS提升了足足1000倍，英偉達(dá)自身就加起來達(dá)16倍。相?之下，從28nm到5nm，?藝技術(shù)的改進(jìn)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(diǎn)與整數(shù)、電路設(shè)計(jì)注意事項(xiàng)、塊浮點(diǎn)、MSFP、微縮格式、對(duì)數(shù)系統(tǒng)等內(nèi)容，還會(huì)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(dá)、AMD、英特爾、谷歌、微軟、Meta、Arm、高通、

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文章來源：新智元
作者微信：AI_era
作者簡(jiǎn)介：智能+中國(guó)主平臺(tái)，致力于推動(dòng)中國(guó)從互聯(lián)網(wǎng)+邁向智能+新紀(jì)元。重點(diǎn)關(guān)注人工智能、機(jī)器人等前沿領(lǐng)域發(fā)展，關(guān)注人機(jī)融合、人工智能和機(jī)器人對(duì)人類社會(huì)與文明進(jìn)化的影響，領(lǐng)航中國(guó)新智能時(shí)代。