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原標題：推倒萬億參數大模型內存墻！萬字長文：從第一性原理看神經網絡量化
關鍵字：格式,數字,權重,尾數,整數
文章來源：新智元
內容字數：14776字

內容摘要：

新智元報道編輯：桃子 好困
【新智元導讀】為了應對大模型不斷復雜的推理和訓練，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?絡??發揮了巨?作?。
放眼一看，世界把所有的?光都聚焦在數字格式上。因為在過去的?年中，AI硬件效率的提?有很??部分要歸功于數字格式。
較低精度的數字格式，幫助推倒了數十億參數模型的內存墻。
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，?藝技術的改進僅為2.5倍！
Semianalysis的最新文章中，從數字格式的基本原理出發，深?探討了神經?絡量化的技術現狀。
本?中，將介紹浮點與整數、電路設計注意事項、塊浮點、MSFP、微縮格式、對數系統等內容，還會介紹量化和推理數字格式的差異，以及?精度與低精度訓練方法。
此外，鑒于量化和精度損失帶來的挑戰，穩重還將討論模型的下?步發展。
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網+邁向智能+新紀元。重點關注人工智能、機器人等前沿領域發展，關注人機融合、人工智能和機器人對人類社會與文明進化的影響，領航中國新智能時代。