混合精度量化：自动搜索各层最佳位宽的灵敏度分析 各位同学，大家好。今天我们来探讨一个非常重要的模型优化技术：混合精度量化。在深度学习模型部署过程中，我们经常面临计算资源和模型性能之间的权衡。模型量化是一种有效的压缩技术，可以将模型参数从高精度（例如 FP32）转换为低精度（例如 INT8），从而显著减小模型大小、降低计算复杂度并提升推理速度。然而，简单地将所有层都量化到相同的低精度可能导致精度下降。混合精度量化应运而生，它允许模型中的不同层使用不同的精度，从而在保持精度的同时实现最佳的性能提升。 本次讲座我们将深入研究混合精度量化的核心思想，重点介绍如何通过灵敏度分析自动搜索各层最佳位宽。我们将讨论不同的灵敏度分析方法，并通过代码示例演示如何实现自动位宽搜索。 1. 模型量化的基本概念 在深入混合精度量化之前，我们先回顾一下模型量化的基本概念。 1.1 什么是模型量化？ 模型量化是指将神经网络模型中的浮点数参数（例如权重和激活值）转换为低精度的整数表示。常见的量化精度包括 INT8、INT4 和 INT2。 1.2 量化的优势 模型大小压缩： 低精度表示显著减少了模型存储空间。例如，将 …
G1 GC Mixed GC停顿不稳定？-XX:G1MixedGCLiveThresholdPercent与Remembered Set优化
G1 GC Mixed GC 停顿不稳定？-XX:G1MixedGCLiveThresholdPercent 与 Remembered Set 优化 大家好，今天我们来深入探讨一下 G1 垃圾收集器（Garbage First Garbage Collector）在 Mixed GC 阶段停顿时间不稳定的问题，以及如何通过 -XX:G1MixedGCLiveThresholdPercent 参数和 Remembered Set 优化来改善这种情况。 G1 GC 旨在实现高吞吐量和可预测的停顿时间。然而，在实际应用中，Mixed GC 阶段的停顿时间往往波动较大，成为 G1 GC 性能瓶颈之一。理解 Mixed GC 的工作原理，以及影响其性能的关键参数，对于优化 G1 GC 至关重要。 1. G1 GC 的基本概念回顾 在深入 Mixed GC 之前，我们先简单回顾一下 G1 GC 的一些基本概念： Region: G1 GC 将堆划分为多个大小相等的 Region，每个 Region 可以是 Eden、Survivor 或 Old Generation 的一部分。 CSet (Col …
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