在人工智能领域,模型参数的增多往往意味着性能的提升。但随着模型规模的扩大,其对终端设备的算力与内存需求也日益增加。低比特量化技术,由于可以大幅降低存储和计算成本并提升推理效率,已成为实现大模型在资源受限设备上高效运行的关键技术之一。然而,如果硬件设备不支持低比特量化后的数据模式,那么低比特量化的优势将无法发挥。
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3427 点击 2024-08-19 14:49
在人工智能领域,模型参数的增多往往意味着性能的提升。但随着模型规模的扩大,其对终端设备的算力与内存需求也日益增加。低比特量化技术,由于可以大幅降低存储和计算成本并提升推理效率,已成为实现大模型在资源受限设备上高效运行的关键技术之一。然而,如果硬件设备不支持低比特量化后的数据模式,那么低比特量化的优势将无法发挥。