- 16-bit浮動小数点やBF16は、機械学習で人気があり、機械学習モデルの構築や実行に適している。
- 16ビットのテンソルを使用すると、大きなモデルを1つのチップで実行する場合、非常に高速なメモリが必要となる。
- モデルを圧縮して量子化することで、モデルの精度を犠牲にすることなく、モデルをより小さくすることができる。
- 量子化は、メモリのフットプリントを減らすだけでなく、性能レベルを達成するために必要なメモリ帯域幅も削減できる。
量子化は、限られたリソースでモデルを実行するための強力なツールであり、モデルが成長し続ける中でますます重要性を持つでしょう。
元記事: https://www.theregister.com/2024/07/14/quantization_llm_feature/