TensorRT实现8位精度CNN转换，保持高精度与低功耗

《S7310-8位推理与TensorRT：从FP32到INT8的转换与精度保持》 这篇文章主要探讨了如何将深度学习中的全精度(FP32)卷积神经网络(CNN)转换为具有更高吞吐量和更低内存需求的8位整数(INT8)模型，同时尽可能保持原有的准确性。作者是Szymon Migacz，来自NVIDIA，发布日期为2017年5月8日。 目标：研究的主要目的是开发一种方法，能在不显著降低精确度的前提下，将FP32模型优化为INT8，这对于提高计算效率和硬件利用效率至关重要。这是因为INT8的数学运算在性能上比FP32更为高效，尤其是在大规模并行处理时，而且占用的内存更少。 挑战：然而，从FP32到INT8的转变并非易事，因为INT8的精度和动态范围远逊于FP32。例如，FP32的数值范围广泛，从-3.4x10^38到+3.4x10^38，而INT8只有-128到+127，且最小正值仅为1。这意味着在进行量化时，需要谨慎处理以避免丢失过多的信息，特别是在量化训练模型权重和激活函数的过程中。 解决方案：解决这个问题的关键在于量化技术，特别是模型权重的量化和激活函数的INT8计算。通过精心设计的算法，文章提出了一种方法来最小化信息损失，这包括选择适当的量化策略、设置合适的量化参数，以及确保INT8计算的精度。此外，文章还提到这种方法在TensorRT平台上实现，这意味着无需额外的微调或重新训练模型。 工作流程： 1. INT8计算：介绍如何利用TensorRT的优势，如高效的INT8算术运算单元，来执行高吞吐量的8位计算。 2. 量化：详细阐述如何对模型参数进行量化，即如何将FP32值转换为INT8表示，同时保留足够的精度。 3. 校准：解释校准过程，它通常涉及到在一组已知输入数据上运行模型，以确定每个操作的最佳量化参数，以最小化精度下降。 4. TensorRT中的工作流：展示了在TensorRT工具中如何整合这些步骤，形成一个端到端的INT8推理流程。 结果：经过实践验证，作者的方法在TensorRT中成功实现了，证明了将FP32模型转换为INT8不仅提升了性能，而且没有显著影响模型的预测能力。这意味着对于使用支持INT8计算的GPU，如Pascal Titan X、GTX 1080、Tesla P4、P40等，可以期待明显的速度提升，同时保持模型的实用性和效率。 总结：《S7310-8位推理与TensorRT》这篇论文深入探讨了将深度学习模型从FP32转换到INT8的复杂性及其解决方案，展示了如何通过量化、校准和TensorRT工具来优化INT8推理，实现了性能提升和精度保持的双重目标。这对于在资源受限的设备上部署深度学习模型具有重要的实际应用价值。