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用亲手运行、亲手测量的数据来写 Kubernetes、DevOps 与 MLOps · 1 篇
缩减数值：FP16、BF16、INT8 量化，后量化与量化感知训练，校准数据
训练时使用 32 位浮点数（FP32），但推理也可以使用 16 位或 8 位整数。减少位数可以减少内存移动，并能使用专用的计算单元，从而加快速度。我们将探讨 FP16 和 BF16 如何分配范围和精度、INT8 将实数对齐到刻度的公式 r = S(q − Z)、训练后仅测量范围的后量化（PTQ）、在训练期间模拟量化的 QAT 以及确定范围的校准数据，并结合论文中的数据进行分析。在我们自己的球体模型上直接测量发现，FP16 在实验 GPU
2026-10-15 · 18 分钟阅读 #비전 모델#실시간#FP16#BF16#INT8