Dynamiczna kwantyzacja to technika optymalizacji modeli AI, w której wagi są kwantyzowane przed uruchomieniem, natomiast aktywacje są konwertowane do niższej precyzji w czasie rzeczywistym podczas wnioskowania. Metoda ta pozwala na znaczną redukcję rozmiaru modelu i przyspieszenie obliczeń przy zachowaniu wysokiej dokładności, dostosowując parametry kwantyzacji do aktualnych danych wejściowych. Jest szczególnie skuteczna w sytuacjach, gdy wydajność systemu jest ograniczona przepustowością pamięci, na przykład w modelach opartych na architekturze Transformer.
📖 Dowiedz się więcej w kontekście:
Reklama
