训练过程中，显存的主要占用来自：激活值（Activations）：前向传播过程中存储的中间计算结果。梯度存储：用于反向传播。权重和偏置参数。一、梯度检查点（GradientCheckpointing）在深度学习中，反向传播需要保留前向传播过程中生成的中间激活值（activations）来计算梯度。GradientCheckp

QLoRA是LoRA的量化版本，在LoRA的基础上，对权重W进行量化，如图2所示，以进一步减少对GPU显存的需求。1、算法论文及代码论文《QLORA:EfficientFinetuningofQuantizedLLMs》 https://arxiv.org/pdf/2305.14314代码 https://github.com/artidoro/qlora

图1描述了LoRA微调的原理，即在原模型的基础上，建立一个旁支模型，旁支模型由A和B两个小矩阵构成，且A@B的维度等于原模型的维度。图1LoRA原理图1的LoRA原理，也可写成式2的等式，权重W的新状态W’，为图10左路WFP16与右路AFP16@BFP16乘积之和，其中W、A、B的上标FP16，意指其矩阵元

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本文地址：https://wanger-sjtu.github.io/fp16-err/最近在项目中需要实现fp16的数据类型做FFN的计算，算子实现的同学反馈误差与x86上得到的golden数据有比较大误差。开始以为是x86侧做数值模拟仿真的问题。后面也实现了对比了一下，发现误差累计确实挺大。实测结果对比intmain(){

项目地址：https://github.com/Linaom1214/TensorRT-For-YOLO-Series/tree/cuda-python算法支持状态：2024.6.16SupportYOLOv9,YOLOv10,changingtheTensorRTversionto10.02023.8.15Supportcuda-python2023.5.12Update2023.1.7supportYOLOv82022.11.29fixs

TF16是指TensorFlow的混合精度（MixedPrecision）训练中使用的16位浮点数格式。它通常与FP16（16位浮点数）和BF16（BrainFloatingPoint16位浮点数）相结合使用。TF16是TensorFlow中对这些16位浮点格式的统称，而不是一种特定的浮点格式。混合精度训练混合精度训练是指在

FP32：1bit符号位，10bit指数，23bit底数位。FP16：1bit符号位，5bit指数，10bit底数位。FP16转FP32NAN/INF：对应的FP32的值+0/-0：+0/-0normal：指数+0x70,底数左移13位subnormal：对应的FP32属于normal，需要继续左移至最高位为1的省略掉。(0x0078,需要左移四位)，指数+0x70-(x-1)(x为底数

迁移的基本流程 第一步：算子满足度分析方法一 在pytorchprofiler在GPU上提取算子方法二使用CANN分析迁移工具 第二步：配置相关硬件环境，在pytorch的基础上安装pytorchadapt;模型迁移-手工迁移（单Device代码迁移）导入NPU相关库（pyTORCH1.8）将device类型修改为npu将训

常用的数据类型有FP64、FP32、FP16、BFLOAT16等FP64FP64表示64位浮点数，通常为IEEE754定义的双精度二进制浮点格式，由1位符号位、11位指数位、52位小数位组成表示范围：正数范围：约4.9x10e-324~1.8x10e308负数范围：约-1.8x10e308~-4.9x10e-324通常用于精度要求

这个错误可能是链接的OpenCV库不对，我这里的情况是我代码使用的GCC编译器，但是通过brewinstallopencv安装的OpenCV是使用clang编译的，代码也使用clang编译器可以解决这个问题。要查看opencv的编译信息，可以使用这个命令opencv_version-v我这边输出Generalconfigurationfo

问题描述：git上的一个官方项目，图像预处理操作，使用torch进行处理，包含Resize,ToTensor,Nomalize,处理后的结果输入到trt-fp16精度的模型中，可以正常输出。我对图像预处理进行了修改，使用opencv进行resize，numpy进行totensor，nomalize操作，处理后的结果输出到trt-fp16的模型中，发现输出结果

1、fp16和fp32有什么区别？FP32（单精度浮点数）和FP16（半精度浮点数）是两种不同的浮点数表示方式，它们在精度和存储空间上有显著的区别。下面是它们的主要区别以及一个示例来说明这些区别：精度：FP32：单精度浮点数使用32位来表示一个数，其中包括1位符号位、8位指数位和23位尾数位。它具有

引言语言模型一直在变大。截至撰写本文时，PaLM有5400亿参数，OPT、GPT-3和BLOOM有大约1760亿参数，而且我们仍在继续朝着更大的模型发展。下图总结了最近的一些语言模型的尺寸。由于这些模型很大，因此它们很难在一般的设备上运行。举个例子，仅推理BLOOM-176B模型，你就需要8

C++yolov5 jetson NX盒子部署安全帽检测TensorRT,支持INT8/FP16安全帽检测，用C++实现，部署到Nvidia上，tensorrt加速，最新的yolov5部署，支持s,m,l模型和int8,FP16等选择

如果使用fp16，把句子padding成8的倍数，测试性能会提升pad_to_multiple_of_8=training_args.fp16andnotdata_args.pad_to_max_lengthpad_to_multiple_of=8ifpad_to

公众号 :计算机视觉战队加入我们，大量论文代码下载链接上次我们推送了混合精度，有同学提意见多说一些，今天我们重新推送一下，接下来我们几期都来说说加速的 技术，有兴趣的同学

扫码关注我们公众号 :计算机视觉战队加入我们，大量论文代码下载链接 背景 我们提到圆周率π的时候，它有很多种表达方式，既可以用数学常数3.14159表示，也可以用一长串1和0